基于紧约束鲁棒模型预测控制的无人车辆轨迹跟踪控制

针对无人驾驶车辆的轨迹跟踪问题,基于车辆非线性动力学模型,设计了一种紧约束鲁棒模型预测控制(MPC)方法。首先,利用魔术公式轮胎模型,结合车辆3自由度系统,构建了具有有界干扰的车辆线性离散误差模型;其次,采用紧约束控制策略设计系统的鲁棒优化问题;最后,通过在线优化得到最优控制序列,并离线构造之后多个时刻满足约束条件的可行控制序列。仿真结果表明,所提算法能够使车辆稳定快速跟踪上参考轨迹并有效提高系统计算资源利用率。

基于模型预测控制的燃料电池汽车能量管理控制策略研究

为了提高燃料电池汽车的经济性和部件的耐久性,提出一种基于实时模型预测控制(MPC)和庞特里金极小值原理(PMP)的燃料电池混合动力汽车能量管理策略。该策略采用模型预测控制实现燃料电池和电池之间的能量分配,降低总等效氢消耗;通过反向传播神经网络(BPNN)获得预测速度序列,利用极小值原理求解每个预测区间的最优控制问题。与基于规则的策略(RB)相比,该策略可以在保持电池荷电状态稳定的同时减少10.97%的总等效氢消耗量。

基于驾驶风格的车辆模型预测控制研究

随着计算机技术和通信技术的不断发展,自动驾驶逐渐成为现实,一些辅助驾驶功能逐渐在车辆上普及。但自动驾驶技术还未成熟到可以完全代替驾驶人的地步,依然需要驾驶人结合车辆环境做出决策。而驾驶人在紧急情况下很难根据车辆周围情况做出最优判断。如果在事故发生前能预测驾驶人的行为并发出预警,则可在一定程度上避免部分交通事故的发生并降低严重事故的损伤程度。另外,驾驶人的驾驶习惯各不相同,车载辅助系统很难根据驾驶风格提供个性化的决策。为解决上述问题,文中以车辆换道行为为研究对象,构建用于驾驶风格识别的换道数据集,对驾驶风格进行聚类分析,并建立MPC(模型预测控制)车辆模型对不同驾驶风格的车辆进行预测控制。

基于模型预测控制的配电网单相接地故障有源消弧

针对配电网非有效接地系统中单相接地故障消弧的难题,现多采用附加有源补偿和消弧线圈相结合的方案对接地故障电弧进行抑制,而有源补偿系统控制策略的性能直接决定了消弧性能。文中设计了基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的有源消弧实现方案,首先分析采用注入电流方式的有源消弧原理,然后采用三级联H桥多电平逆变器作为有源消弧系统主拓扑,优选代价函数,设计基于MPC的有源消弧闭环控制系统。该控制系统相较基于比例积分(proportional integral,PI)控制的有源消弧闭环控制系统,无须进行参数整定即可实现对多次谐波电流的精确追踪,进而有效补偿接地电流。仿真及实验结果均表明:文中所提方案能更加有效地抑制接地故障电流,满足不同场景可靠消弧的要求。

基于模型预测控制的智能网联车队异步避障策略

有效避障规划是保证智能网联车队行驶安全性的前提。文章提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的智能网联车队异步避障策略,以解决智能网联车队规避障碍物时的横向控制问题。首先运用人工势场理论建立周围交通参与物和道路的势场,并由全局规划模块及感知模块获得目标车道和车速信息;其次基于模型预测控制器综合考虑人工势场、目标车道与车速以及车辆动力学限制进行多目标控制,以实现车队的避障规划,智能网联车队采用异步避障策略降低行车风险以及道路的占用面积;最后基于MATLAB/Simulink与TruckSim的联合仿真平台建立多个避障场景,包括单障碍物避障和多障碍物避障,对比车队的同步避障策略与异步避障策略的性能表现。结果表明,文章提出的基于MPC的智能网联车队异步避障策略能够有效提升车队行驶的安全性,证明该方法可行且优越。

基于模型预测控制算法的喷雾降温控制

喷雾降温系统应用广泛,但现有喷雾降温系统存在控制精度不高,资源节约效果差等问题。通过对液滴蒸发模型进行分析,建立喷雾降温系统数学模型,设计了基于模型预测控制算法的喷雾降温控制。在MATLAB环境下使用该算法对喷雾降温模型进行仿真,对系统状态、系统输入和跟踪信号进行分析。结果表明,相较于传统的PID控制方法,所提出的模型预测控制算法在响应速度、控制精度和经济效益方面均表现出更好的性能。该研究为实际喷雾冷却应用提供了有价值的参考,提高了系统的控制精度和使用效率。

考虑参数估计的MPC算法的商用车车道保持控制

设计了一种考虑参数估计的模型预测控制(MPC)算法的、智能辅助驾驶的商用车的车道保持算法,对于难以直接测量的质量和横向速度进行估计。建立车辆动力学模型和状态误差方程,通过扩展Kalman滤波(EKF)和递推最小二乘法(RLS)分别对车辆的横向速度、质量进行估计。基于估计得到的车辆参数,设计MPC车道保持控制器。构建硬件在环(HIL)仿真平台,设置不同的测试工况对车道保持算法进行了验证。结果表明:与普通MPC相比,在偏移回正工况中,车辆纠偏消耗的时间减少28.6%,并且超调量更小;高速路工况的横向位置偏差的均方根误差减小了4.2 cm。该方法提升了纠偏能力和跟踪精度,降低了传感器成本。

直流输电系统中基于模型预测控制的电流调节策略研究

主要研究直流输电系统中基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的电流调节策略。先阐述了直流输电系统的基本原理和电流调节问题。然后提出了基于模型预测控制的电流调节策略的设计方法,包括控制目标与性能指标的确定、电流调节问题的数学建模、状态变量预测模型的建立以及控制器设计与参数调优等内容。最后进行了模拟实验,并选择了适当的性能评估指标,以展示模型预测控制策略的仿真结果。旨在为直流输电系统的电流调节问题提供有效的解决方法和策略,以进一步提升系统的性能。

基于非线性MPC的电动赛车驱动防滑控制

文章采用非线性模型预测控制(model predictive control,MPC)方法实现轮边驱动电动赛车的驱动防滑控制。为了实现电动赛车良好的纵向加速和轮胎抓地性能,将车轮滑移稳定区作为非线性模型预测时域约束,建立轮边电机滑移率控制模型;结合赛车空气动力学套件和轮胎特性,在MATLAB/Simulink软件中建立驱动防滑模型成本函数来平衡目标滑移率、目标扭矩变化率和最大扭矩限制等多个目标;通过CarSim和MATLAB/Simulink的联合仿真并结合半实物在环台架试验验证模型的有效性和可靠性。联合仿真和试验验证结果表明,该文方法可以有效地提升赛车的纵向性能。

车辆自适应巡航下的MPC方法的研究

提出了一种新颖的车辆自适应巡航控制(ACC)系统,该系统可以在保障跟车距离的同时,提升车辆的燃油经济性。基于模型预测控制(MPC)进行ACC的上层控制器搭建,并在此基础上采用高斯过程回归(GPR),网格搜索(GS)和自适应方法进行三轨参数调整,将控制域和预测域调整到最优状态。此外,为了减少计算量并提高稳定性,系统采用了粒子群优化算法(PSO)对系统进行升级改进。仿真结果表明,基于MPC控制的车辆自适应巡航控制系统可以在保证良好跟踪性能的同时降低燃油消耗率。

基于DBO-LQR和MPC的智能车轨迹跟踪控制

为提高智能车辆轨迹跟踪的精度和稳定性,提出1种基于蜣螂优化(DBO)算法优化的线性二次型调节器(LQR)与模型预测控制(MPC)的横向、纵向控制策略。构建车辆动力学模型和基于Frenet坐标系下的横向误差模型,设计带有前馈的横向LQR控制器,利用蜣螂优化算法确定LQR控制器权重系数;基于MPC实现纵向速度和位置的跟踪,利用纵向速度联结横向控制器与纵向控制器,同时对车辆的速度和转向进行控制;最后基于CarSim和Matlab/Simulink联合仿真平台在不同道路工况下进行仿真实验,验证所提策略的有效性。结果表明:在城市道路泊车、城市道路换道、高速公路换道3种工况下,车辆的最大横向跟踪误差均小于0.010 m、航向偏差在0.0250 rad内;横摆角速度及前轮转角变化比较平稳、无明显抖动,所提策略可有效提高车辆跟踪轨迹的精度和稳定性。

多模型自动切换技术应用于丁辛醇装置氢碳比智能控制

运用先进控制技术实现了丁辛醇装置多变量预估控制,提高了装置运行平稳率,羰基合成反应器反应温度、缩合反应加热器出口温度、丁醛蒸发器塔釜液位等主要工艺参数波动方差平均降低了70%以上。优化了产品质量,先进控制投用后丙烯消耗下降2.79 kg/t,单耗下降0.46%,每年节约丙烯获得的经济效益200多万元。针对丁辛醇装置氢碳比指标存在控制不稳定、操作强度高等问题,对氢碳比3种自动控制方案和实际运行效果进行了对比研究,创新性采用多模型自动切换技术,实现了丁辛醇氢碳比的智能和平稳控制,提高了氢碳比抗干扰能力。

燃料电池轿车模型预测实时优化控制

针对面向示范的燃料电池轿车,以提高能量经济性为目标,采用模型预测控制(MPC)对能量管理策略进行实时动态优化.仿真结果表明:所设计的MPC策略能够有效改善燃料电池轿车的能量经济性,并能满足实时控制的需要.

MIMO系统的多模型预测控制(英文)

针对非线性多变量系统提出一种多模型预测控制 (MMPC)策略 .首先给出一种多模型辨识方法 ,利用模糊满意聚类算法将复杂非线性系统划分为若干子系统 ,并获得多个线性模型 ,通过模型变换得出全局系统模型 ,接着对全局MIMO系统设计MMPC ,并进行了系统的性能分析 ,最后以 pH中和过程为例 。

动态电压恢复器的模型预测控制

为了提高动态电压恢复器的响应速度和稳态精度,提出了基于模型预测控制的控制策略,详细分析了控制器参数设计方法。在分析动态电压恢复器主电路模型的基础上,采用内环电流控制器对模型进行改进,得出模型预测控制所需的被控对象一步预测模型,设计了模型预测控制器。所提控制算法克服了基于非参数预测模型的模型预测控制由于算法复杂、参数调整困难,计算量大,很难直接应用到电力系统这样的快速实时系统中的问题,同时实现了预测控制滚动优化、反馈校正的优点。在满意的稳定精度下,明显提高了系统的动态响应速度。与经典控制策略的实验对比分析,证明了所提方法的正确性和有效性。

变风量空调系统的模型预测控制及仿真研究

采用基于模型预测控制策略的多输入多输出(MIMO)控制器对单通道变风量空调系统的控制问题进行了研究。在分析系统工作机理和系统动力学行为的基础上,建立了内部模型的结构,采用实验确定了模型的参数。通过设定参考轨迹、输入输出约束、控制步长、预测步长及加权矩阵,解决了系统的凸二次型优化问题。通过仿真研究和对实际系统的控制,验证了系统的控制效果。

基于模型预测的微电源逆变器控制

微电源逆变器的传统控制方法具有设计复杂、鲁棒性低等缺点,为了提高微电源逆变器的快速准确响应,提出将模型预测控制(model predictive control,MPC)引入逆变器。根据逆变器并网孤岛状态运行需求,设计了模型预测PQ控制方案和基于下垂特性的U/f模型预测控制方案,通过LC滤波器中电感和电容建立微分方程,推导出相应的数学预测模型,在并网运行时,控制逆变器输出电流跟踪由功率指令生成的参考电流;在孤岛运行时,控制逆变器跟踪功率控制器生成参考电压和频率。仿真表明,2种控制方案都实现了有效跟踪,并且相比于传统PI控制,系统响应速度快、超调小控制精度高。仿真证明了控制策略的可行性,使逆变系统达到了良好的控制效果。

基于模型预测控制的运载火箭轨迹优化方法

本文针对运载火箭上升段的轨迹优化问题的高度不确定性和严格的飞行过程约束,利用了模型预测控控制(MPC)方法来构建最优控制问题,并将其采用多重打靶法转换为非线性规划(NLP)问题,最后采用内点法进行了在线求解。本文通过利用MPC的在线预测与优化能力减小不确定性影响,以及MPC的过程约束处理能力处理强约束条件,仿真结果表明该方法能有效适应不确定性及过程约束要求。

基于模型预测控制的仿人机器人实时步态优化

为了提高仿人机器人在行走过程中的抗干扰能力,提出基于模型预测控制(MPC)的步态生成与优化策略.基于飞轮倒立摆模型(IPFM),建立系统状态空间模型.给定落脚点参考位置和躯干旋转参考角度,提出包含质心(CoM)轨迹生成、落脚点调整和躯干旋转角度优化的多目标惩罚函数;考虑足部支撑范围、落脚点变动范围等可行性约束,建立二次规划(QP)求解模型.利用开源求解器,实现最优质心轨迹、足部落脚点和躯干旋转角度的在线生成.通过仿真验证了该算法的可行性和有效性.结果表明,每个控制循环在2 ms内完成,满足实时控制需求;该方法能够利用躯干旋转以实现更大范围变步行参数的稳定行走;与只调整落脚点相比,机器人对各个方向外力的抵抗能力都有提高.

基于模型预测控制的无人驾驶汽车横纵向运动控制

针对具有高度非线性、强耦合的无人驾驶汽车运动控制问题,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的横纵向综合控制方法。参考速度曲线由参考路径弯曲度确定,再通过分层纵向控制器,实现速度跟踪。通过MPC,用纵向上位控制器来计算期望加速度;基于逆纵向动力学模型,用下位控制器来协调驱动和制动。基于运动学模型,以当前系统状态和纵向速度预测序列为输入,用横向控制器来预测出系统状态变化,以便求解车辆前轮转角。仿真结果表明:与参考速度和参考路径相比,纵向速度均方根误差为0.086 km/h,横向位置均方根误差为94 mm。因而,该方法可实现车辆运动的有效控制。