行星式混合动力客车的模型预测动态协调控制

行星式混合动力客车在驱动模式切换时会产生较大冲击度,以往基于PID的控制器在模式切换过程中无法有效保证车辆驾驶平顺性.基于此问题,利用模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)可以在线滚动优化获得最优控制序列的特点,提出了一种基于MPC的动态协调控制方法,实现发动机的启动控制.依据整车动力学方程和实车历史数据,在Matlab/Simulink平台中搭建基于数据驱动的发动机模型和车辆闭环仿真模型,并将发动机启动过程视为受约束的多目标优化问题,根据系统状态空间方程和优化问题设计基于数据驱动的模型预测控制器,在纯电动模式向混合动力模式切换过程中,与传统基于PID的控制方法以及被动切换展开对比.仿真结果表明,在保证车辆动力性的前提下,相比于PID控制方法和被动切换,在模式切换过程中,基于MPC的动态协调控制方法不仅可以实现发动机的正常启动,还能大幅度降低峰值冲击度,同时使车辆良好地跟随目标车速.本文提出的模型预测控制器可以降低整车冲击度,保证车辆模式切换时的平顺性.     

混联式混合动力系统多能源综合控制策略

为实现混合动力车辆的能源管理与控制,针对混联式混合动力系统设计了基于分层结构的多能源综合控制策略.该策略将混合动力控制逻辑划分为决策层、中间层与伺服层:决策层确定系统总功率需求与控制模式;中间层进行功率分配并确定各部件稳态控制目标;伺服层根据控制品质要求确定动态过程瞬时控制目标.开发多能源综合控制器ECU软硬件,并对硬件在环仿真平台上进行典型工况测试.测试结果表明,设计的混联式混合动力系统多能源综合控制策略实现了混合动力车辆的能量管理与控制,发动机工作点得到优化配置,提高了燃油经济性.控制策略的分层结构设计方法,使控制逻辑更为简明、清晰,同时兼顾了功率流的优化配置与动态过程的品质控制要求.     

视觉导引AGV分段预测控制模型设计

针对视觉导引自动导引车的路径跟踪问题,提出了一种采用预测控制理论的分段控制模型. 利用不等式约束对控制问题进行分段,首次提出以转弯半径为约束条件,解决了优化过程目标函数权重选择困难的问题. 在每个控制阶段,采用单步预测方法找到最优的目标点,在输入约束和状态约束下用解析方法直接解出最优控制量,提高了解最优问题的速度. 整个控制模型及方法目标明确,计算快速且计算量小,完全可以满足实时控制的需要,仿真结果证明了预测模型的有效性.     

混合动力汽车的发动机最优运行曲线在线优化方法

针对混合动力汽车发动机最优运行曲线（OOL）离线台架标定工作量大、且实际道路工况下难以获得最优转速问题,提出了混合动力汽车发动机最优运行曲线在线优化方法。首先,建立混合动力汽车仿真模型,并通过冬天城市工况下的仿真验证了模型的精度;其次,提出了基于带遗忘因子递归最小二乘（RLS）的目标梯度估计方法,利用实时数据实现了最佳运行曲线优化过程中比油耗目标梯度的精确计算;然后,提出了基于梯度下降的发动机最佳工作点在线优化方法,实现了发动机最佳转速的实时计算;最后,通过与传统标定方法的对比仿真,验证了本文方法的实时性和控制效果上的优越性。     

基于进化算法的带约束混合动力系统多目标优化

为获得无需将多目标优化问题转化为单目标优化问题的混合动力系统多目标优化方法,分析了并联混合汽车总成模型,建立了带约束混合动力系统多目标优化数学模型,并给出了优化目标、待优化参数及约束条件。设计了基于NSGA-Ⅱ的混合动力系统多目标优化算法,该算法基于Pareto支配性原理判定所得方案的优劣,不需要指定各个目标的权系数。仿真优化结果表明:优化后的系统百公里油耗平均下降了0.25%,污染物排放平均下降了2.75%,蓄电池充电效率分布由[0.8,0.9]变为[0.85,0.9],放电效率分布由[0.82,1.0]变为[0.95,1.0],作者提出的方法可以优化混合动力系统的性能。     

基于差分进化算法的邓肯—张模型参数优化研究

基于典型红砂岩土石混合堆积体大型三轴试验结果,结合最优化理论,研究了差分进化算法(Differential Evolution Algorithm)在邓肯—张(Duncan-Chang)E-μ模型参数优化中的应用。通过改进差分进化算法研究,利用参数敏感性分析选择最优控制参数,并建立模型计算—试验数据误差多元目标函数,最终确定模型最优参数。结合计算—实验结果,绘制邓肯—张E-μ模型在不同围压条件下的(σ_1-σ_3)～ε_a曲线和ε_a～ε_v曲线。将D-C模型的常规计算结果与使用改进DE算法优化后的计算结果进行对比分析,论证了改进DE算法在该模型参数优化中的适用性,研究结果可用于岩土体本构模型参数的估算及优化过程,提高数值分析结果的准确性。     

混合动力挖掘机势能回收系统参数优化与试验

针对混合动力挖掘机特点,提出基于液压蓄能器与动力电池的动臂势能回收方案,采用多目标优化的方法对势能回收系统关键元件参数进行匹配。建立回收系统的仿真模型,设计回收系统的总体控制方法,并对匹配效果与控制方法进行仿真评价。搭建了混合动力挖掘机动臂势能回收系统的试验平台,对势能回收效果和操控性能进行试验研究。仿真和试验结果表明,基于液压蓄能器与电池的势能回收方案可行,系统操作性能稳定,参数匹配效果良好,势能回收率高。     

相控阵雷达搜索和跟踪资源博弈分配策略

为了解决搜索和跟踪（SAT）资源分配（RA）实时性的问题,提出博弈论视角下的资源分配策略. 建立搜索与跟踪的系统模型,将SATRA建模为非合作博弈问题,将模型中搜索子空域和跟踪多目标间的资源分配问题看作合作博弈关系,利用Shapley值完成相应资源的分配,给出纳什均衡求解的双目标优化模型;为了快速找到符合决策者偏好的分配解,将双目标优化模型通过动态加权的理想点法转化为单目标优化问题,提出并行混合遗传粒子群优化（PHGAPSO）算法求解上述优化问题最优分配方案,仿真验证了博弈分配策略的有效性和先进性以及混合算法性能的优越性. 在相同的条件下,与帕累托双目标优化方法进行对比. 实验结果表明,博弈论的方法具有更高的灵活性,平均搜索信噪比提高了1.02%,平均跟踪目标误差降低了1.55%.     

基于模糊逻辑的防爆柴油机EGR率参数控制

防爆柴油机EGR率的最优控制是一个多目标优化的问题.传统EGR率是基于经验模式控制,无法实现在线实时控制功能.本文以某直列四缸防爆柴油机为研究对象,基于AVL BOOST与MATLAB软件建立了柴油机工况过程中的联合仿真模型,选择最大转矩转速1 600 r/min的工况进行分析,以满足负载功率需求和降低NO_x排放为控制目标提出了模糊逻辑控制策略,设计了模糊控制器,设定了模糊逻辑输入与输出的基本论域,建立了隶属度函数,依据专家库制定控制规则,通过在线实时采集负载需求功率与NO_x的排放数据,将其作为模糊控制器的输入,输出控制变量——EGR率.将实车试验数据加载到仿真模型中,对发动机25%, 50%, 75%和100%的四种载荷工况进行了对比仿真试验,与传统控制模式进行数据对比显示:模糊逻辑控制策略可以根据实时NO_x排量及负载需求功率自动调整EGR率,提高了发动机的动力性、经济性及排放性;发动机在100%与75%载荷工况下,为保证负载工况需求,采用低EGR率的控制策略以保障发动机功率输出;发动机在50%与25%载荷下,控制系统通过提高EGR率来降低NO_x的排放.本文提出的采用模糊逻辑控制策略进行多目标控制的方法,具有很强的鲁棒性,能够解决非线性复杂问题,适用于防爆柴油机EGR控制.但是,模糊逻辑控制规则及隶属度函数的建立需要依靠大量的专家经验,要经过反复的实验训练来提高控制的稳定性与可靠性,才能增强综合控制效果.     

峰谷电价下水厂取水泵站最优控制策略

在建立取水泵站能耗模型基础上,将泵启停次数作为附加抑制项引入目标函数以限制泵的频繁启停;并采用粒子群优化算法求解此优化问题.以一座配置定速泵的取水泵站为例,分别对基于水位限的控制方法、一般最优控制方法以及引入抑制项的最优控制方法进行了仿真研究,并对3种控制方法的控制性能进行了统计和对比研究.结果表明:一般最优控制方法以及引入抑制项的最优控制方法均能大大节约取水泵站的能源费用;引入启停次数抑制项能有效降低泵的启停频率,使优化指令更加实用化,便于现场推广应用.该研究可为泵站优化控制的实施提供参考.     

基于多级空间上下文LR—CRFs模型的高分辨率影像分类

充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场（CRFs）在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LR-CRFs模型。该模型定义如下：首先,将影像进行对象层？目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行“对象目标场景”的逐层关联;其次,采用逻辑回归（LR）分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明：多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。     

增程式电动汽车自适应能量管理策略

以增程式电动汽车到达充电站时,动力电池电量处于较低水平为控制目标,设计了以燃油消耗最小与动力电池荷电状态(SOC)沿目标曲线变化的双目标代价函数,并采用动态规划算法进行优化求解。为实现在线最优控制,采用BP神经网络对优化结果进行训练学习,得到控制模型。仿真结果表明,所训练的控制模型对于动态规划优化结果具有很好的学习效果,SOC偏离误差在3%以内。最后,为解决控制模型仅适用于特定工况与行驶里程的问题,设计了一种自适应能量管理控制器,其包括运行状态识别模块、控制模型库、控制模型选择模块等。硬件在环试验表明,所设计的控制器能够控制SOC在仿真结束时刚好降到最低值,在乘用车高速公路燃油经济性测试循环(HWFET)工况下,该控制器相比电量消耗/电量维持算法燃油经济性提高了9.2%。     

基于多级空间上下文LR-CRFs模型的高分辨率影像分类

充分表达和利用目标空间上下文及语义信息是提高高空间分辨率影像分类精度的关键技术,而条件随机场(CRFs)在目标空间上下文建模以及分类预测方面有其独特优势。但是,基于单一尺度分析的CRFs模型存在不能反映目标多层次空间结构及语义关系的问题,因此针对城区高分辨率影像土地利用/覆盖分类问题,在面向对象分类框架下,提出了一种多级空间上下文LR-CRFs模型。该模型定义如下:首先,将影像进行对象层?目标层及场景层的分层表达及分层特征提取,并进行“对象目标场景”的逐层关联;其次,采用逻辑回归(LR)分类器定义CRFs模型的关联势函数,利用分层特征加权的Potts函数定义交互势函数;采用最大积消息传递算法对该模型进行近似推理。利用IKONOS多光谱影像及大比例尺真彩色航空影像进行试验的结果表明:多级空间上下文LR-CRFs模型分类精度高于单一尺度的基于像素层或对象层分割的LR-CRFs模型,其精度平均分别提高了4.63%和2.22%;该方法在一定意义上也缓解了面向对象分类方法中分类结果对分割尺度的依赖程度。     

混合动力客车能量管理设计及硬件在环试验验证

构建了混合动力客车的仿真模型,利用Cruise的实时仿真模块下载车辆模型至dSAPCE/Simulator作为整车的底层仿真平台。构建了基于stateflow的多模式整车能量管理控制策略,通过算法优化得到各模式最佳工作区域,从而确定多模式之间切换规则;利用自动代码生成技术生成代码并将其下载至TTC200控制器中,进行TTC200控制器与Simulator实时的硬件在环试验。试验结果与离线的仿真结果对比表明:整车控制策略的实时性较好,CAN总线通讯良好,减少了后续的实车调试周期。     

基于混合优化算法的模糊系统辨识

针对一种新型分层模糊系统,提出了一种混合优化算法,即利用粒子群优化算法辨识每一个模糊单元模型的前件参数,利用递推最小二乘算法辨识后件参数.采用该辨识方法对Mackey-Glass混沌时间序列及Box-Jenkins数据进行实验,并与果蝇优化算法以及入侵杂草优化算法的仿真结果进行了比较,实验结果表明:这种混合优化算法能够提高分层模糊系统模型的精度.     

基于AP-LSSVM的多模型预测控制

针对一类非线性系统的控制问题,结合基于仿射传播聚类的最小二乘支持向量机（LS-SVM）多模型建模算法与PSO优化算法,提出新的多模型预测控制算法.采用仿射传播聚类算法对历史样本数据进行聚类,得到各个类的训练样本数据|利用LS-SVM对各个类分别建立子模型,采用网格搜索和交叉验证为各子模型找到合适的模型参数,将所建立的子模型作为预测控制算法的预测模型.在滚动优化时,计算当前控制量与各聚类中心的欧氏距离,选择相应的子模型计算未来时刻模型的预测输出,计算得到参考轨迹.建立优化问题的目标函数,采用PSO算法优化求解得到系统的最优控制量作用于对象.将提出的算法在某芳烃异构化过程中进行仿真试验,分别采用提出的算法以及单模型预测控制算法、基于k均值和BP神经网络的多模型预测控制算法进行仿真.结果表明,采用提出的多模型预测控制算法可以获得更好的控制性能.     

分布式穿墙成像雷达空间配准方法

分布式穿墙成像雷达利用多个穿墙雷达节点在多个视角对室内目标协同探测,可以有效弥补传统单视角穿墙探测的不足。提出了一种基于高斯混合模型的分布式穿墙成像雷达空间配准方法,根据各个节点探测结果中多目标位置关系求解雷达节点位置。首先将各个雷达节点的量测点集建模为高斯混合模型;然后将雷达节点配准问题转化为求解最优坐标变换参数的优化问题;最后采用粒子群优化求解,实现雷达节点空间配准。仿真与实测结果验证了该方法的有效性。     

深度混合动力电动汽车牵引力控制方法

提出了基于深度混合动力电动汽车的牵引力分层控制方法。上层控制中提出了基于动态滑模的驱动轮目标驱动力矩制定策略;下层控制中提出了电机转矩单独控制策略、基于转矩动态协调的发动机电机协调控制策略以及工况识别逻辑。最后开发了仿真和硬件在环试验平台,结果表明,本文方法能够快速、准确、平稳地实现对打滑车轮的控制,改善了深度混合动力汽车的起步性能、加速性能以及稳定性能。     

利用NSGA-Ⅱ算法求解供水管网优化改造模型

为提高供水管网优化改造模型的客观性,给出更合理的优化结果,对供水管网改造单目标优化模型进行适当处理,将水力约束条件转化为独立的目标函数,建立供水管网改造多目标优化模型.利用面向多目标优化问题求解的非控制排序遗传算法-II(NSGA-Ⅱ)求解多目标管网优化改造模型.通过算例验证,算例管网中低压节点问题、管段负荷过大问题、管段改造投资问题,由于都作为目标函数进行求解,给出综合考虑三方面问题的优化结果.通过多目标建模思想以及面向多目标问题优化算法(NSGA-II)的引入,解决单目标模型无法描述管网改造为多目标问题的矛盾,克服采用权重系数或惩罚函数带来的不确定因素.并通过引入人工诱导基因变异算子,加快种群向可行解域的收敛速度,提高算法的收敛速度,而且改善解的合理性.     

前向补偿结合滑模控制的液压泵/马达斜盘角度控制器

为了降低液压混合动力挖掘机控制油路的溢流损失,同时提高液压泵/马达斜盘角度控制系统的鲁棒性,本文应用基于改进积分型的前向补偿结合滑模控制的方法(FSMI)设计了控制器。首先,介绍了可切换控制的基于压力共轨系统(CPR)的液压混合动力挖掘机的工作原理以及降低控制油路压力的必要性。然后,通过分析斜盘所受的轴向压紧力和传统数学模型的结构对系统模型进行了改进,同时利用数学分析的方法将FSMI方法应用于该模型。最后,结合仿真分析的工况搭建了试验台并进行了试验。仿真和试验的结果表明,所提出的控制方法可以有效地提高斜盘角度控制的鲁棒性。