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针对智能汽车在高速过弯工况下,轨迹跟踪误差大、横向稳定性无法保障的问题,提出一种可拓博弈轨迹跟踪协调控制方法,通过可拓划区域切换控制和博弈协调相结合,突破单一控制策略的工况适应性和多策略切换的抖动问题。所提方法基于分层控制体系,将轨迹跟踪控制分解为上层测度模式识别层和下层博弈协调层。上层基于可拓理论,提出并联可拓测度模式识别策略,将车-路系统实时状态映射至对应的可拓控制架构中经典域、可拓域和非域三种测度模式。下层针对不同测度模式对应设计三种控制策略,根据上层测度模式识别结果进行实时策略切换,引入博弈协调方法对并联可拓权重进行协调控制,有效避免了模式切换带来的抖动问题。通过Simulink/Carsim建立联合仿真模型,在双移线和“8字”形时变曲率高速工况开展算法对比验证,所提方法相较于比例-积分-微分(Proportion-integral-derivative,PID)控制方法,平均跟踪误差精度提升45.08%,尤其在大曲率突变的恶劣工况下,车辆稳定性提升44%。最后利用智能汽车试验平台进行了对比验证,对设计智能汽车高速轨迹跟踪控制策略具有极强的指导意义和参考价值。 相似文献
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针对电热超疏水涂层覆冰过程中表现出的三类不同冰层形貌,该文建立了电加热融冰数值计算模型,并对仿真计算结果进行了相应的试验验证,验证结果与仿真结果基本一致,该模型能有效模拟融冰过程和温度分布。临界融冰功率的计算结果表明,电热超疏水涂层融冰所需功率大于非超疏水电热涂层,尤其在乳突状冰层出现后,融冰功率将大幅增加。电热超疏水涂层防冰试验结果表明,在雨凇覆冰环境中,超疏水性能单独作用时,叶片在覆冰前期能延缓覆冰;电热性能与超疏水性能共同作用时,叶片无覆冰形成。电热超疏水涂层用于风力发电机防覆冰具有较好的效果,但用于覆冰后的融冰时将需要更多的能量。 相似文献