智能时代的汽车控制

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑. 汽车驾驶自动化一直都在进行, 其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代. 智能时代下, 大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇. 控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石, 更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统, 从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升. 本文对智能时代的汽车控制进行综述, 首先回顾汽车自动化的发展进程, 然后探讨汽车自动化进程中面临的问题, 最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术.     

缸内直喷汽油机的自抗扰轨压跟踪控制器设计

获得期望的共轨压力是保证缸内直喷发动机(GDI)稳定工作和喷油量精确控制的一个重要前提. 本文针对缸内直喷汽油发动机轨压控制问题, 首先通过动力学分析建立了共轨燃油喷射系统的数学模型; 由于系统中存在有较强的非线性和不确定性, 采用基于模型但对模型的精确形式依赖较小的自抗扰控制技术设计轨压跟踪控制器,其中线性扩张状态观测器(ESO) 对系统存在的总扰动和不确定性进行了估计, 非线性误差反馈控制(NLSEF) 则采用反馈补偿实现扰动的抑制. 最后, 通过给定不同的参考轨压对控制器的有效性进行验证, 仿真结果表明控制性能是满意的.     

考虑参数不确定性的移动机器人轨迹跟踪控制

针对移动机器人系统中轮胎半径和轮胎间距存在的参数不确定性问题,提出自适应轨迹跟踪控制方法.首先,推导适合进行自适应控制器设计的系统误差模型,将原有控制问题转化为不确定参数的自适应更新率和虚拟控制输入的设计问题;然后,针对系统中的不确定性参数,设计自适应更新率对其进行在线估计,并设计虚拟的控制输入,得到移动机器人驱动电机的左右轮转速;其次在Lyapunov稳定性框架下证明闭环跟踪误差系统的渐近稳定性和估计误差系统的稳定性;最后通过仿真和实验表明,所提出方法能够通过在线学习估计出参数真实值,使得实际运行轨迹收敛到参考轨迹,同时表明所提出方法能够抑制系统参数不确定性对控制系统的影响.     

汽油发动机冷却系统建模与水温控制

针对冷却系统组件为电子风扇和机械水泵的汽油发动机的水温控制要求,建立面向控制的冷却系统传热动力学模型,并提出水温的非线性控制方法. 根据传热学原理建立燃烧室对壁面的加热功率精确模型,据此获得较为精确的传热动力学模型;将动力学模型简化为对控制变量具有仿射形式的非线性模型,并设计扩张状态观测器补偿建模误差,进而获得相对简单且精度较高的面向控制器设计的模型;在Lyapunov稳定性框架下设计状态反馈控制器,引入非线性史密斯预估器补偿系统延迟,并在输入到状态稳定性框架下证明闭环误差系统的鲁棒性. 仿真结果表明：所提控制系统具有良好的水温跟踪效果,在瞬态工况下水温波动小于0.5 K,且在模型失配扰动下具有较好的鲁棒性.     

基于SOA的计算系统可靠性优化方案

针对传统的复杂计算系统面临的各种可靠性问题.总结了虚拟化技术在增强系统可靠性方面的优势,并将SOA体系结构的松散耦合、平台无关性等特点有机的结合,提出一种增强计算系统可靠性的系统架构--面向服务的虚拟化SOV(service oriented virtual-ization).对SOV系统在遭受可能的各种可靠性威胁分析归纳,然后运用虚拟化技术和体系结构的各种机制克服底层硬件故障、虚拟基础设施层运行错误、操作系统和应用服务程序运行错误、遭受攻击引起的故障等问题,综合增强系统的可靠性.     

基于迭代Reference Governor的自由活塞发动机活塞运动控制

精确的活塞运动控制是实现自由活塞发动机(free piston engine,FPE)安全可靠运行的前提,本文的主要研究内容是带有约束的FPE活塞运动控制.根据活塞运动控制问题描述,建立了FPE面向控制的非线性离散模型;设计状态反馈控制器,通过控制循环喷油量使活塞运动位置跟踪期望值;针对电磁负载变化引起的活塞运动瞬态波动超出安全约束的问题,考虑闭环系统非线性隐式的特点,在不改变原状态反馈控制的框架下,提出基于牛顿迭代的Reference Governor来调节负载,保证系统运动满足安全约束.所提出的控制方法为带有约束FPE活塞运动控制提供解决方案的同时,扩展了Reference Governor算法在隐式系统的应用.通过MATLAB与AMESim联合仿真验证了控制方法的有效性.     

汽车控制的研究现状与展望

汽车控制技术是推动汽车工业可持续发展的重要保障. 在全球汽车行业竞争日益激烈 的背景下, 如何通过理论与方法的创新, 提高我国汽车控制系统的自主研发能力, 完成从消费大国 向制造强国的过渡是我们目前面临的重大挑战. 本文主要围绕汽车动力总成系统、主动安全系统及新能源汽车中的关键控制问题展开论述, 总结国内外的研究状况, 提炼共性问题, 对汽车控制的发展趋势给出了一些观点.     

多通道皮肤听声系统中语音增强算法的应用研究

针对提高应用多通道皮肤听声系统进行语音识别的识别率,提出了基于多频带谱减法的语音增强算法。在多通道皮肤听声的实验中,有色噪声会严重降低语音质量,进而降低皮肤听声系统语音识别的识别率,因而首次将基于多带谱减法的语音增强算法引入到皮肤听声系统中以降低有色噪声。多频带谱减法将语音频带划分为多个子频带,分别在每个子频带作不同系数的谱减运算实现语音增强。通过Matlab完成了算法仿真并通过DSP硬件实现了算法并将增强后的语音信号输出给皮肤听声系统,实验证明此设计能够有效抑制有色噪声,增强皮肤听声系统的可靠性和实用性。