驾驶人行为不确定性对车辆轨迹预测的影响分析

针对驾驶行为不确定性影响车辆轨迹预测精度的问题,采用预瞄控制方法和滑模控制方法,分析了不同行驶车速与工况下车辆轨迹预测误差。结果表明:预瞄控制方法和滑模控制方法能够有效处理驾驶人超车、避障和转向行为的外部干扰,将轨迹预测误差控制在0.5 m以内,但高速工况下的轨迹误差明显大于低速工况下的轨迹误差;在小曲率转向工况下,基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差小于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误;在大曲率转向工况下,基于单点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误差大于基于双点预瞄驾驶人视觉轨迹预测误。研究结果为驾驶人视觉轨迹预测策略的制定及车辆不同行驶工况下驾驶人行为不确定性的处理提供了理论依据。

基于障碍Lyapunov函数的未知控制方向非线性系统的约束鲁棒输出调节

本文研究一类不确定非线性系统的约束鲁棒输出调节问题.在具有未知控制输入方向的情况下,要求被控非线性系统的受控输出在趋近于零的同时,被限制在给定的范围内.文章结合障碍Lyapunov函数和Nussbaum增益技术,进行反馈控制器的设计.通过MATLAB仿真验证了控制算法的合理性.同时,与基于二次型Lyapunov函数设计的仿真结果进行对比,表明了控制算法的有效性.

基于改进史密斯预估控制的电液转向时滞补偿研究

针对拖拉机自动转向系统的时滞、外部干扰、复杂特性,基于改进史密斯预估控制对自动转向系统控制进行了设计。为增强转向控制系统的抗干扰能力和提高转向系统的跟踪性能,在转向控制方案中基于内模控制理论设计了扰动抑制控制器和跟踪控制器,两个控制器的控制参数可以单独进行调整,大大提高了自动液压转向控制系统的操作灵活性。仿真试验结果表明:与标准史密斯预估控制相比,改进的史密斯预估转向控制能较快地对参考信号进行跟踪,并能在外部干扰输入的情况下保持良好的抗干扰性和鲁棒稳定性。

预瞄时间自适应的最优预瞄驾驶员模型

驾驶员模型是汽车动力学仿真和控制算法开发中的重要环节。在极限工况下汽车动力学稳定性仿真与控制中,为模拟驾驶员在人-车-路复杂系统中对汽车的操纵特征,要求驾驶员模型能够在复杂道路与整车稳定性约束条件下完成驾驶操作,而不是单纯的路径预瞄跟踪。在最优预瞄驾驶员模型的基础上,提出一种预瞄时间自适应算法。该算法根据不同的预瞄时间,预测将来一段时间内车辆运行情况,并根据所设计的优化函数,选取合适的预瞄时间使得车辆稳定通过测试路径。对所开发的驾驶员模型进行仿真测试,结果表明,预瞄时间自适应的最优预瞄驾驶员模型能够在复杂道路、极限工况、有边界约束条件下完成驾驶操作。

基于加速度反馈的任意道路和车速跟随控制驾驶员模型

建立一个高效的能够适应复杂汽车行驶工况的驾驶员模型是进行'人—车—路'闭环仿真的关键。利用离散的数表方式对驾驶员跟随的任意道路路径和车速进行描述。以此为基础,提出任意路径下的预瞄点搜索算法,使'预瞄—跟随'驾驶员建模理论可应用于任意道路路径和车速的跟随控制。根据车速变化不断更新侧向加速度增益,实现驾驶员模型方向控制和速度控制的解耦。通过引入加速度反馈,建立一个简单而有效的跟随任意道路路径和车速的方向与速度综合控制驾驶员模型。仿真表明该驾驶员模型具有良好的路径与车速跟随精度。

基于航向角和位置偏差控制的驾驶员模型

建立能够适应复杂路径的驾驶员模型是车辆操纵稳定性闭环仿真的关键。将驾驶员的预瞄路径分成了数段,在每段计算横向位移和航向角的偏差。在此基础上,基于车辆航向角和横向位移偏差对车辆转向运动进行控制,使车辆可以跟随任意复杂路径。为了获取驾驶员模型的控制参数,设计了不同的行驶工况,采用遗传算法优化驾驶员模型控制参数。Carsim和Simulink联合仿真显示建立的驾驶员模型可有效跟随复杂道路。

智能车辆设计中驾驶员模型回顾与展望

回顾智能车辆设计中驾驶员模型的发展历程,根据不同的应用类型,将其分为方向控制、速度控制和方向速度综合控制模型,其中方向控制驾驶员模型包括补偿跟踪模型、预瞄跟踪模型和智能控制模型。对不同应用类型中具有代表性的驾驶员模型进行介绍,阐述各类模型的研究过程,讨论各类模型的结构特点和在智能车辆设计过程中的应用。展望了智能车辆设计中驾驶员模型的发展方向。

驾驶员对汽车方向的自适应控制行为建模

模拟驾驶员在驾驶学习过程中对汽车动力学特性的学习行为,建立汽车驾驶员对汽车方向的自适应控制行为模型。根据驾驶员对汽车方向控制的熟练程度,将驾驶员分为合格驾驶员和专业驾驶员。在驾驶学习过程中,新手驾驶员经过低速缓慢转向工况的反复学习和训练后对汽车动力学特性有基本的了解,可以在低速线性区内熟练地控制汽车。考虑低速区内驾驶员控制行为的特点,建立基于遗传算法离线整定的方向控制模型模拟新手驾驶员成为合格驾驶员的过程。当车速较高或侧向加速度很大时,车辆动态响应具有明显的强非线性特性,合格驾驶员需要经过高速驾驶经验的累积过程才能熟练地控制汽车,成为一名专业驾驶员。因此,针对高速行驶时汽车的非线性动力学特性,在原有模型基础上引入神经网络在线整定的方法,模拟合格驾驶员经高速行驶训练成为专业驾驶员的学习过程。模型的仿真结果与真实驾驶员操纵行为具有很好的一致性。

平衡重式叉车底盘小波网络动态逆内模控制

提出一种基于小波网络动态逆内模控制方法的平衡重式叉车底盘集成控制策略,实现对叉车主动后轮转向(Active rear wheel steering,ARS)与直接横摆力矩控制(Direct yaw-moment control,DYC)的解耦控制,以消除叉车底盘各子系统间的耦合作用。在分析叉车底盘集成系统可逆性的基础上,确定解耦输入输出变量的匹配关系,建立小波网络动态逆模型并与原叉车底盘系统串联,将叉车底盘系统解耦为输入输出一一对应的两个独立的伪线性系统,实现了叉车底盘系统各控制回路之间的解耦;设计内模控制器对伪线性系统进行内模控制改善系统的响应品质,并进行仿真分析与基于Lab VIEW PXI和ve DYNA的驾驶员在环试验验证。结果表明,基于小波网络动态逆内模控制方法的平衡重式叉车底盘集成控制策略能够消除ARS与DYC之间的干涉和耦合,提升叉车的状态跟踪和操纵稳定性。

采用方向预瞄的内模驾驶员模型

为了建立与真实情况更加相符的驾驶员模型,针对汽车驾驶员对整车不确定参数的自适应性,在分析汽车驾驶员预瞄、决策和自适应机理的基础上,建立了基于方向预瞄的内模驾驶员模型。该模型由驾驶员方向预瞄模型、驾驶员决策模型和驾驶员内模模型组成。汽车双移线工况仿真结果表明,内模驾驶员模型能够有效地用于汽车转向控制,并能够充分体现汽车驾驶员所具有的对不确定参数的适应性。

永磁同步电机的内模直接转矩控制

传统的直接转矩控制(DTC)存在转矩脉动大,转速PI调节器的参数整定繁琐等缺点。结合电压空间矢量脉宽调制(SVPWM)和内模控制的优点,将内模控制器引入永磁同步电机(PMSM)的SVPWM-DTC系统中。通过分析PMSM的数学模型来设计内模控制器,从而推导出参考电压矢量。实验结果表明,该控制策略实现了转速响应快且超调小,转矩脉动小,增强了控制系统的鲁棒性。

内重整固体氧化物燃料电池控制策略研究

内重整固体氧化物燃料电池的数学模型由描述组分、质量、动量和能量守恒的偏微分方程组,以及电化学模型组成。控制系统的试验研究不仅成本非常昂贵,而且很多情况下比较困难和危险。基于一维内重整固体氧化物燃料电池的分布集总参数仿真模型,对燃料电池的控制系统进行了控制策略的研究和控制回路的设计。仿真结果表明所建立的控制系统是合适可行的,能满足负载不断变化的需要。该仿真模型不仅能有效防止电池系统外部的危险,还可以对电池内部分布特性的潜在危险情况进行在线预测和研究。

考虑道路几何设计的智能网联车队横纵向协同控制

针对智能网联车队行驶过程中车辆跟驰和路径跟踪的横纵向协同控制,建立三自由度车辆动力学模型并将其作为控制系统,基于改进的智能驾驶员模型模型设计分层式纵向控制器;基于预瞄-跟随理论设计横向控制器。考虑车辆纵向、横向运动的耦合特性,以纵向速度作为横向控制器的状态变量设计横纵向协同控制策略,在CarSim/Simulink仿真平台搭建车队横纵向协同控制器。采用单移线、隧道工况验证控制器的横向、纵向控制性能;考虑道路弯道、坡度和超高等道路几何设计,设置匝道工况验证控制器横纵向协同控制性能并分析道路超高对车辆跟驰和路径跟踪精度及稳定性的影响。结果表明:控制器能实现给定工况下车辆速度与转向的跟踪控制,且具有较高的跟踪精度,良好的跟驰效果和行驶稳定性;对于弯道行驶,设置道路超高能使车辆转向平稳,速度跟随精度高且行车间距增加,有利于提高车队行驶安全性。

仿人小脑神经网络结构的驾驶员方向控制行为建模

在分析驾驶员的运动控制行为特性基础上,仿照人小脑神经网络结构,建立了驾驶员对汽车方向控制行为的小脑神经网络控制模型,以此对传统的微分校正模型进行控制误差修正。在不同车速、路形和路面附着系数下的仿真结果表明,所提出的控制算法有高的路径跟踪精度,且对车速和道路状况等汽车行驶过程中的动态不确定性因素具有较强的适应性和鲁棒性。

基于认知-控制框架的侧风工况下驾驶员横向控制模型研究

本文中基于神经工效学认知理论融入驾驶员预瞄模型,建立了以认知-控制为框架的驾驶员横向控制模型。模型采用Simulink和TruckSim软件联合仿真的形式验证。采用粒子群优化算法对控制框架中的比例-微分(PD)控制器模块参数进行优化标定。结果表明,在侧风工况下,基于认知-控制为框架所建立的驾驶员横向控制模型有效(RMSE=0.09),且精度更高,适应度更广。另外,从认知-控制角度改变预览时间tp、增益比例kp和微分参数kd,可表征不同驾驶风格的驾驶员行为。本研究为提高侧风工况下的高级辅助驾驶系统和自动驾驶汽车的安全性和舒适性提供参考思路。

三电平PWM整流器的逆系统内模直接功率控制

针对传统的三电平PWM整流器直接功率控制策略解耦方法复杂,抗负载扰动能力不足的问题,提出了一种基于逆系统解耦和内模控制的新型策略。首先建立了整流器的功率控制数学模型,然后采用逆系统方法构造出了两个独立的伪线性系统,实现了有功功率和无功功率的解耦控制。为提高系统的鲁棒性和动态性能,进一步分别设计了功率内环和电压外环内模控制器取代传统的PI调节器。通过与传统的直接功率控制方法对比发现,所提的控制策略实现了单位功率因数运行,具有更好的动、静态性能,增强了系统的抗干扰能力。仿真结果证明了所提控制策略的正确性和优越性。

运用改进PSO算法的驾驶员自适应方向与速度综合控制优化研究

以经典的路径与单一变化的车速进行描述,遵循行驶误差最小与体力负担最小原则,建立以模糊PID控制器为基础的改进粒子群算法优化驾驶员方向与速度综合控制模型。利用改进的PSO算法自动寻优能力对模糊PID控制器的比例因子和量化因子进行离线优化设计,获得了比较精准的控制效果。模拟操作熟练的驾驶员驾驶汽车的过程。结果表明:相比于标准PSO模糊PID算法,改进PSO优化的模糊PID算法取得了更好的控制效果,能很好地描述驾驶员驾驶汽车侧向运动的特性,纵向速度跟随效果也较好。

永磁同步发电系统非线性内模控制

为了进一步增强永磁同步发电系统发电运行的稳定性,要求控制策略对发电机参数变化及各种不确定干扰具有较强的鲁棒抑制能力。结合非线性反馈线性化技术和内模控制技术,提出一种新型永磁同步发电机(permanent magnetsynchronous generator,PMSG)控制策略。该控制策略以PMSG定子静止坐标系中数学模型为内模,采用一阶低通滤波器将实际电机与内模二输出之差动态系统扩张成一个新型非线性误差系统。基于该扩张系统,根据输入–输出反馈线性化理论推导出定子电压矢量给定。实验结果表明,采用所提控制策略的发电系统具有理想的电磁转矩和定子磁链幅值跟踪性能;对发电机参数变化及负载扰动具有强的鲁棒抑制能力;直流输出电压控制迅速而平稳,系统运行噪音小。

IMC-PID在开口闪点仪线性升温控制系统中的应用

开口闪点仪对温度控制精度要求较高,采用常规PID控制难以达到国标中规定的线性度。运用最小二乘法的一阶惯性加滞后模型直接辨识法,辨识出温度控制系统的传递函数模型;然后,结合内模控制原理,设计了仅需调整一个参数的IMC-PID控制器。在模型匹配和失配两种情况下,与Ziegler-Nichols法和Cohen-Coon法整定的PID控制器仿真对比,通过调整滤波器时间常数仍能获得较好的线性度。并将该算法应用到开口闪点仪温控系统中,仿真和实际应用均表明,IMC-PID具有较强的鲁棒性和较好的动态特性。

不稳定时滞对象的改进内模直接控制

为解决内模控制不能直接控制不稳定对象的问题,分析系统内部稳定性,提出一种改进的二自由度内模控制器直接控制方案。利用改进的结构与经典二自由度内模结构的对应等价关系进行控制器设计;根据不同对象的特征,改进滤波器,提高系统的控制性能。该结构可以使设定值跟踪与抗负载扰动设计优化独立,具有良好的设定值跟踪和抗负载扰动能力。仿真结果表明,该方法适用于广泛的不稳定对象,具有理想的鲁棒性和控制性能。