饱和路网中动态交通分配与路口控制一体化建模研究

基于对动态交通分配和网络信号控制相互作用的研究,以饱和交通网络为研究对象,建立了动态交通分配和信号控制的一体化双层优化模型。在上层模型中考虑系统最优,进行信号策略的优化,在下层模型中反映用户最优,实施交通网络流的配置。模型中考虑了车辆的实际长度,研究了饱和网络中因为流量饱和而导致的路口排队现象及其对路段费用的影响。最后用实例仿真说明了饱和网络一体化研究的必要性和一体化模型的有效性。

离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制(英文)

本文基于迭代域的动态线性化方法,提出了一类单入单出离散时间非线性系统的数据驱动无模型自适应迭代学习控制方案.无模型自适应迭代学习控制本质上属于一种数据驱动控制方法,仅利用被控对象的输入输出数据即可实现控制方案的设计.理论分析表明无模型自适应迭代学习控制方案可以保证最大学习误差的单调收敛性.数值仿真和快速路交通控制应用验证了无模型自适应迭代学习控制方案的有效性.

基于坐标补偿的自动泊车系统无模型自适应控制

针对自动泊车系统,提出了无模型自适应控制(Model-free adaptive control,MFAC)方案.控制方案的设计仅利用泊车系统的前轮转角输入数据和车身角输出数据,不包含车辆模型信息.因此,针对不同车型的自动泊车系统,该方案均能实现无模型自适应控制.为了改善期望轨迹的坐标跟踪误差,进一步提出基于坐标补偿的无模型自适应控制方案,该方案由控制算法、参数估计算法、参数重置算法和坐标补偿算法构成.针对不同车型不同泊车速度的仿真结果表明,基于坐标补偿的MFAC方案和原型MFAC方案均能较好地完成自动泊车过程,且基于坐标补偿的MFAC方案相比原型MFAC方案和PID控制方案,在轨迹坐标和车身角等方面均具有更小的跟踪误差和更快的响应速度.

基于遗传算法的列车节能控制研究

为降低铁路运营成本,针对如何降低列车运行能耗的问题进行了研究。以列车节能控制模型为基础,提出了坡道三分法机车手柄位变化原则,将列车节能控制这一典型最优控制问题转化为最优化问题,应用遗传算法对该问题进行求解。最后采用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。

一类非线性大滞后系统的改进无模型自适应控制

针对工业过程中一类常见的非线性大滞后对象,基于伪偏导数(pseudo-partial-derivative,PPD)的概念动态线性化非线性系统,并利用跟踪-微分器预测系统未来时刻的输出,提出了一种改进的无模型自适应控制(improved model-free adaptive control,IMFAC)算法.通过严格的理论推导,证明了新算法的BIBO稳定性和收敛性.仿真结果验证了该算法的有效性.

一类非线性离散系统自适应准滑模控制

针对一般非线性离散时间系统的不确定性和扰动抑制问题,提出一种新的自适应准滑模控制算法.算法包括两部分,其一是基于紧格式动态线性化模型的自适应准滑模控制器设计,其中动态线性化方法中"伪偏导数"的估计算法仅依赖于系统I/O实时量测值.其二是采用径向基神经网络估计器来估计系统的综合不确定性.理论分析证明了系统的BIBO稳定性.仿真结果验证了所提算法的有效性.

数据驱动的无模型自适应直线伺服系统精密控制和实现

针对现代制造业对高精度机床伺服系统的要求,将数据驱动的无模型自适应控制方法应用到直线伺服系统的位置控制中,控制器设计不包括直线伺服系统结构的任何信息,是直接基于动态线性化模型中伪偏导数的估计和预报,而伪偏导数是根据直线电机电压输入和位置输出在线估计的.永磁同步直线电机运动控制系统的实时实验结果表明,在相同条件下,数据驱动的无模型自适应控制方法的位置跟踪误差比PID减小了0.4mm到2.6mm,比神经网络控制时减小了0.2mm到0.5mm.该方法还提高了对负载扰动的鲁棒性.

非线性离散时间系统的最优终端迭代学习控制(英文)

仅利用系统的终端输出误差而不是整个输出轨迹,提出了一种最优终端迭代学习控制方法.控制信号可直接通过终点的误差信息进行更新.主要创新点在于控制器的设计和分析只利用系统量测的I/O数据而不需要关于系统模型的任何信息,并可实现沿迭代轴的单调收敛.在此意义上,所提出的控制器是数据驱动的无模型控制方法.严格的数学分析和仿真结果均表明了所提出方法的适用性和有效性.

大型舰船综合减摇系统无模型自适应控制

针对减摇鳍单独控制,减摇水舱单独控制和鳍/被动水舱综合控制3种减摇系统设计了无模型自适应控制方案,并对相应的减摇效果进行仿真研究.仿真研究结果表明:大型舰船采用基于无模型自适应控制的鳍/被动水舱联合减摇方案,其工作性能好于单独使用减摇鳍或减摇水舱等减摇装置的性能,在各种航态下都能满足系统设计要求.另外,无模型自适应控制仅用系统I/O数据,不必事先建立系统精确的数学模型,可适应海况的变化,且参数调整少,计算量小,还能适应系统对快速性的要求.

学习增强型PID控制系统的收敛性分析

针对具有可重复性的一般离散时间非线性系统,在已存在的PID控制系统的基础上,利用重复性的特点,给出了一种学习增强型PID控制方法,严格证明了收敛性,并通过快速路交通系统的仿真验证了该方法的有效性和优越性。该种方法的主要特点是,不需要对已有的PID控制装置和系统做任何改动,只需在PID控制器的外环加上迭代学习控制器即可,是一种模块化的设计。该方法实现了PID与迭代学习控制的优势互补。

非线性系统开闭环PID型迭代学习控制算法的鲁棒性

针对非线性时变系统的迭代学习控制问题提出了一种开闭环PID型迭代学习控制律,并证明了系统满足收敛条件时,具有开闭环PID型迭代学习律的一类非线性时变系统在动态过程存在干扰的情况下控制算法的鲁棒性问题。分析表明,系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹。

面向数据挖掘的城市交通信息集成三维模型

经过规范化的发展,已经涌现出不少成熟的企业信息集成(EII)模型,而城市交通信息集成(UTII)方面还缺乏规范、成熟的模型.基于此,本文从流程再造、数据交互以及数据挖掘三个方面,提出了一种城市交通信息集成三维模型(3D-UTII).这三个维度的集成即为:基于流程再造的交通信息系统内部的深度集成(DDII),基于异构数据库技术的交通信息系统间的广度集成(EDII),以及基于数据挖掘技术的分析式集成(ADII).本文对这三个维度的实施框架和具体实现技术分别做出了进一步阐述,最后使用北京市奥运交通应急系统的信息集成方案为实例对模型的实施做出了说明和验证.

基于无模型自适应控制方法的直流电机调速系统

设计了一种应用数据采集卡的无模型学习自适应直流调速系统,将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型自适应控制方法应用在直流电机速度控制中,控制器的设计是无模型的,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足。系统包括控制部分和实时仿真部分,实现了转速采集、电机控制、参数修改及轨迹绘制的实时过程。采用Visual Basic(VB)编写的控制软件,通过动态链接库调用的方式控制数据采集卡。实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性和鲁棒性。

异步机系统非参数模型自适应控制的设计实现

针对三相交流异步电机多变量、强耦合、非线性的复杂特性,设计了一种应用OMRON CQM1H可编程控制器(PLC)的非参数模型自适应异步电机控制系统,将基于紧格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的非参数模型自适应控制方法应用在异步电机系统中,系统设计发挥了PLC擅长开关量控制的优点,实现了异步机在不同负载下的转速稳定控制和准确定位,实验结果展示了该方法的稳定性和抑止外部干扰的有效性。

永磁直线电机的无模型自适应控制方法研究

将基于全格式线性化的单入单出非线性离散时间系统的无模型学习自适应控制方法应用在永磁直线电机的速度和位置控制中。控制器的设计是无模型的,是直接基于称为拟梯度的向量,拟梯度向量是通过新型参数估计算法,根据给出的永磁直流直线电机运动模型的输入输出信息在线导出的。无模型控制方法非常适用于实际的阶数难以知道或难以辨识,且是时变的非线性系统。实现了系统阶数较高时的有效控制,弥补了经典自适应控制阶数高时在线计算量过大而不能适应于系统快速变化过程的不足。利用Matlab软件进行仿真实验,验证了该方法对电机这种具有不确知动态的非线性系统的稳定性和抑止外部干扰和噪声的有效性和鲁棒性。

改进的时不变系统PD型迭代学习控制算法

针对时不变线性系统的迭代学习控制问题,提出了一种改进的时不变系统的PD型迭代学习控制算法,理论证明了系统满足收敛条件时的改进算法是收敛的。仿真实例分析表明,改进的算法利用最新算出的控制分量代替旧的控制分量,使系统的实际输出以更快的收敛速度逼近系统的理想输出。

非圆切削刀具进给系统的复合迭代学习控制

依据数据驱动控制方法的特性,提出了带有迭代学习前馈的非圆车削刀具进给的无模型自适应控制算法,组合化的控制器设计方案实现了无模型自适应反馈控制算法用来稳定系统,学习控制算法用于刀具进给直线电机控制系统的非线性补偿。通过永磁同步直线电机刀具进给驱动系统的实时实验,验证了该组合方法增强了单独使用PID算法的控制性能,提高了非圆车削刀具进给直线伺服系统的位置跟踪精度。

内容发布／订阅系统中事件代理动态重构研究

针对基于内容发布/订阅系统的事件路由,仅在固定连接的拓扑结构上将事件选择性的转发给兴趣订阅者,而未考虑系统的扩展性和减少TCP转发的问题,提出了事件代理动态重构策略。该方法基于节点类聚新标准——关联度,通过在代理间添加或移除TCP链接,有着相似兴趣订阅的代理节点被放置在相邻近处,动态改变网络拓扑结构,实现了系统的自组织特性。仿真实验结果表明,重构算法的应用有效地减少了平均转发次数和网络资源的消耗,提高了路由效率。

快速路交通密度的自抗扰控制器设计及不同扰动情况下的性能评价(英文)

本文针对快速路主道交通密度的控制问题,提出了一种新的自抗扰匝道调节方法.该方法包括跟踪微分器(TD)、扩展状态观测器(ESO)和非线性输出误差反馈控制律(NLOEF)3个部分.通过微分跟踪环节安排的过渡过程,可有效降低系统的超调;而系统外部不确定性可通过ESO估计,并将估计信息用于NLOEF更新控制信号.本文分别基于宏观MATLAB和微观PARAMICS平台进行了仿真研究,验证了所提出方法抑制不同类型外部扰动的有效性.

一类非线性参数化系统的自适应鲁棒控制

针对一类含有非线性参数化不确定项的非线性系统,本文提出了一种基于浸入和不变流形的自适应鲁棒控制器.由于浸入和不变流形方法将调节函数引入到参数估计律的设计中,增加了控制器设计自由度,保证对系统中未知参数的渐近估计,使得设计出的自适应鲁棒控制器在克服非线性参数化不确定项和外界扰动影响的同时,保证了良好的动态和稳态性能.最后通过仿真实例验证了所提算法的有效性.