用于自适应巡航控制的汽车纵向动力学模型的建立

为了实现汽车自适应巡航控制(ACC)的目的,在已有制动系模型的基础上,引入发动机二状态模型,给出了驱动与制动的切换标准,建立了汽车纵向动力学模型,并以Santana轿车参数为例建立了模拟仿真程序,对ACC典型工况进行了仿真。仿真结果表明:模型可实现ACC的控制目的,驱动与制动可顺利切换。     

基于Frenet框架的协同自适应巡航控制算法设计

当前对协同自适应巡航控制算法的研究主要集中在单车道纵向方向上,对横向控制考虑的很少,但实际车辆运动过程中转弯以及换道等场景必不可少。为此,本文基于Frenet框架对车队中单个车辆的动力学模型在横向与纵向两个自由度进行解耦。针对车辆的纵向控制问题,通过满足指数收敛条件来保证被控车辆对临近前车和首车的跟踪性,并通过sigmoidal函数来平衡跟踪权重。针对车辆的横向控制问题,采用李雅普诺夫方法进行控制算法设计。仿真实验结果验证了本文控制算法的有效性。     

汽车自适应巡航控制的动态表面控制器算法

针对汽车强非线性的特征,引入动态表面控制器,建立了自适应巡航控制的动态表面控制器算法。编制了模拟仿真程序,并应用程序对典型的跟随工况和切入工况进行了模拟仿真。仿真结果表明:控制器可实现跟随工况和切入工况的自适应巡航控制,稳定性较好,控制结果与熟练驾驶员驾驶行为一致。     

自适应巡航控制新方法

为提高汽车高速行驶的交通安全 ,提出一种新的基于目标安全车距的自适应巡航控制(ACC)方法 .它仅通过调节辅助节气门开度和驱动轮制动力矩即可实现 .论述了测距传感器的选择 ,目标安全车距、目标减速度的确定和实现 ,给出了ACC逻辑框图 ,进行了仿真分析 .探讨了误报现象及其排除方案 .仿真结果表明 ,这种控制方法是简单可行的 ,易于和ABS/ASR形成ABS/ASR/ACC集成化系统     

基于最优预瞄加速度决策的汽车自适应巡航控制系统

从驾驶员操作汽车的行为特性建模的角度出发,将驾驶员建模理论———稳态预瞄动态校正假说应用于汽车自适应巡航控制系统的理论研究中,构建了基于驾驶员最优预瞄加速度模型的车辆ACC系统结构。并在此基础上建立了相应的ACC系统控制算法。理论分析与仿真计算结果表明:基于驾驶员操纵行为特性的分析,应用驾驶员操纵行为建模理论来研究汽车ACC系统的理论过程为车辆ACC系统的开发提供了一个可行的研究途径。     

一类带饱和线性参变系统的稳定性分析

针对执行器饱和以及线性参数变化（LPV）的不确定性系统,基于参数相关Lyapunov函数的方法,讨论了系统的鲁棒稳定性分析与抗饱和增益阵的设计问题。     

线性不确定系统的自适应近似变结构控制

讨论一类具有不确定性未知范数上界的线性系统,设计一种自适应近似变结构控制方案,对不确定性的未知范数上界进行实时在线估计,使所得系统在有限时间内到达滑模带,利用Lyapunov直接方法证明系统是一致最终有界,同时设计的控制器是连续的.仿真结果说明了算法的有效性.     

汽车巡航控制系统的环境评估

从定量分析巡航控制对降低汽车燃油消耗和排放污染物影响的角度出发,建立了一套包括汽车排放子模型在内的整车纵向动力学模型,并在巡航模糊控制器基础上提出了一套新的巡航自适应模糊PID控制算法。对比分析了两种算法在典型巡航工况下燃油消耗和一氧化碳、碳氢化合物、氮氧化合物等空气污染物含量,从而将巡航控制系统对汽车排放的影响从原来的定性分析拓展到定量分析,为巡航控制算法的优化设计提供了一种新的评价方法。     

汽车自适应巡航跟车多目标鲁棒控制算法设计

为满足自适应巡航系统跟车模式下的舒适性需求并且兼顾车辆安全性,基于模型预测控制原理提出一种多目标鲁棒跟车控制算法.建立考虑前车加速度干扰的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,该模型可全面反映系统的动态演化规律,提高模型的精度和可靠性;针对自适应巡航系统需求进行目标分析,设计一种考虑舒适性和安全性的多目标模型预测控制算法;针对模型预测控制算法鲁棒性较差的问题,引入修正项反馈,提高控制系统鲁棒性,采用向量约束管理法解决模型预测控制算法硬约束造成的控制系统无优化解问题.仿真结果表明:该算法使跟车时车辆加速度及冲击度保持在舒适性范围,同时车间距始终大于最小安全距离,兼顾了舒适性和安全性要求,实现了自适应巡航控制系统跟车目的.     

基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制

为了实现高精度的鲁棒自适应巡航控制（ACC）,提出基于数据驱动的鲁棒反步自适应巡航控制算法. 利用反步技术设计虚拟控制器,将车辆间距控制转化为速度控制,避免速度相关型间距策略带来的间距与速度控制耦合;构建基于数据的耦合滑模面并设计状态观测器,补偿车辆复杂的非线性动力学特性、离散误差及外部干扰,提升控制算法的鲁棒性;利用反馈控制及鲁棒控制技术设计数据驱动的ACC鲁棒控制算法;分别选取固定时间间距、变时间间距策略,利用所提ACC算法及基于比例积分（PI）的ACC算法进行车辆自适应巡航控制对比仿真验证. 对比实验结果表明,所提算法在控制精度、鲁棒性方面具有优越性.     

车辆多模式多目标自适应巡航控制

为增强量产ACC对前车驾驶意图的预判与自适应能力,发展了一种多目标自适应巡航控制算法,建立闭环纵向跟驰模型。基于模型预测控制理论,综合协调巡航过程中驾驶员期望响应、跟驰安全性、车辆自身物理限制等控制目标,并引入松弛向量以确保滚动在线优化存在可行解。采用待优化目标与控制输入权重调校以及控制器工作域边界松弛的策略,将ACC系统划分出6种工作模式,同时采用模糊推理与加速度加权平均策略,以实现工作模式最佳匹配与平稳过渡。仿真结果表明,多模式设计策略与多目标控制算法能够一定程度上提升ACC系统的适应性与友好性。     

基于DMPC的多车协同自适应巡航控制研究

针对多车协同自适应巡航控制系统(CACC)中车辆跟驰距离波动大的问题,提出了一种分布式模型预测控制(DMPC)策略。采用分层控制的思想对CACC系统进行控制。控制器分为上位控制器和下位控制器。上位控制器根据车队状态计算车辆的期望加速度,下位控制器根据期望加速度控制车辆的节气门开度和制动系统压力。首先,建立了车队的纵向动力学模型。其次,根据控制目标设计目标函数,使车队能够获得当前时刻的最优控制量。然后基于逆发动机模型和逆制动模型设计了下位控制器。最后,通过Carsim和MATLAB/Simulink的联合仿真,验证了所设计控制策略的有效性。结果表明,DMPC可以减小车辆跟驰距离误差的峰值、标准差和均方根值,提高跟驰稳定性。     

多通道电液伺服系统的变结构自适应控制

针对多通道电液位置伺服系统存在的参数时变、通道间的耦合作用和外干扰等特点，提出了一种模型跟随变结构自适应控制方法。该系统具有较高的伺服跟踪精度和较强的鲁棒性，无需在线辨识。     

汽车转向操纵的单神经元自适应控制

基于汽车操纵稳定性总方差评价方法和神经网络控制理论,建立了汽车转向单神经元自适应PID控制算法。利用操纵稳定性评价中的轨迹跟随误差和方向盘忙碌程度的评价指标,建立了神经元学习的二次型性能指标函数,并采用梯度下降算法实现了单神经元控制器的连接权值的调整。最终采用汽车7自由度非线性动力学模型进行了不同行驶速度下的仿真计算。结果表明:该控制算法可较为精确地控制汽车对预期行驶轨迹的转向运动,并体现出良好的鲁棒性和自适应性。     

汽车非线性悬架系统的无模型自适应控制方法研究

针对非线性悬架系统的控制问题,建立1/2车数学模型,提出一种双输入-双输出结构的改进型无模型自适应控制方法。该方法以车身的垂直振动加速度和俯仰角加速度为反馈量,以零加速度为控制期望,前后悬架的作动力为控制器输出。工作从双输入-双输出的紧格式动态线性化模型出发,引入一种加权改进的控制准则函数,推导出控制器数学表达式,并理论分析了悬架控制系统的稳定性。不同路面和车速的控制仿真对比结果表明,该方法相比传统的无模型自适应控制能进一步降低车身垂直振动加速度、动行程、轮胎形变,以及车身的俯仰角加速度,能更好地改善车辆的行驶平顺性和操纵稳定性。     

基于线性估计模型的电动汽车质心侧偏角估计

质心侧偏角估计是车辆稳定性控制系统中的关键技术和难点,针对电动汽车,本文充分利用车轮上的驱动力矩和制动力矩信息,计算出了轮胎上的纵向力。并将轮胎侧向力用纵向力和侧偏角表示或进行局部线性化。这样可以将二自由度车辆模型简化为以侧向速度为状态的线性估计模型,用于电动汽车质心侧偏角的估计。仿真结果表明:基于线性估计模型的质心侧偏角估计器的估计精度较高,对路面摩擦因数的依赖程度小,并且计算简单,可以应用于车辆的稳定性控制系统中。     

基于风电机组LPV模型参考自适应独立变桨控制

为了减少大型风电机组多输入、多输出的非线性耦合影响和独立变桨带来的附加控制载荷,根据线性参数变化理论（LPV）对风电机组风能转换系统进行局部线性化,建立统一化的风电机组独立变桨线性参数变化LPV模型.利用模型参考自适应控制理论（MRAC）,以线性化后的LPV控制系统为被控对象建立参考模型,设计出高性能的独立变桨距自适应控制系统.采取波波夫（Popov）超稳定性分析法给出风电机组LPV模型参考自适应控制律,并对所设计的LPV模型参考自适应独立变桨距系统进行计算机仿真实验.实验结果表明,所设计的基于LPV模型参考自适应系统能够适应机组参数在较大范围内的变化,能够实现风电机组独立变桨系统的整机控制,具有良好的稳定性和快速性.