协同自适应巡航控制车队仿真

如何评估道路环境等外部条件变化对协同自适应巡航控制（Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC）车队行驶安全性的影响,对于保障道路交通安全尤为重要。为此,结合Matlab/Simulink和CarSim搭建车辆-环境仿真平台研究道路环境对车队行驶安全性的影响。利用美国NGSIM车辆轨迹数据对平台采用的校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型的控制器进行验证;利用平台开展红灯状态、隧道行驶和匝道行驶三种道路环境对车队行驶状态影响的仿真实验。仿真结果表明：车队可以顺利通过路口红绿灯;在安全车速范围内车队进出隧道口时方向控制良好;匝道坡度主要影响车辆加速度和车间距,坡度分别为3%和5%时,车队均保持稳定车间距安全行驶。     

汽车自适应巡航控制跟随模式的仿真建模

自适应巡航控制跟随模式的研究是一个非常复杂的问题,大量试验分析及理论推导表明,传统的寻优控制方法难以获得满意的结果。该文介绍了自适应巡航控制及跟随模式的功能,根据模糊神经网络控制理论,详细分析了自适应巡航控制跟随模式下的距离控制,构造了适宜的五层模糊神经网络,对汽车自适应巡航控制跟随模式进行了仿真建模,推导了相应BP算法公式,并利用相关资料在Matlab环境下进行了仿真试验。分析结果表明,使用模糊神经网络技术能够取得满意的控制效果。     

基于Ptolemy的自适应巡航系统建模与仿真

信息物理融合系统( CPS)是计算、通信与控制技术的融合,汽车自适应巡航控制系统是一种典型的CPS,具有广泛的应用前景。通过建立汽车纵向行驶的数学模型,并基于CPS给出自适应巡航控制系统的结构,设计系统的状态机模型。基于Ptolemy分别设计前车、测量距离和本车的计算模型,构建系统的层次模型,在子模型中采用模态模式对基于时间的模型与状态机模型相结合的混合系统行为进行建模。仿真结果表明,该方法能满足自适应巡航控制系统的要求,保证系统的安全性。     

滑翔弹一体化实时半实物仿真平台设计

针对滑翔弹飞行控制系统半实物仿真平台研制中的两个关键问题——仿真实时性与一体化建模,建立了一套基于Windows操作系统的半实物仿真平台,开展了在较低成本的工业控制计算机上实现高效、实时的飞控系统半实物仿真研究。文中采取了Real Time Extension(RTX)插件扩展系统实时性的方案,既满足了仿真平台1ms精确定时的要求,又大幅降低仿真平台的成本;结合Simulink软件高效、安全的基于模型设计的解决方案,建立了扩展实时Windows系统下自动生成代码与手工代码混合编程的方法,重点解决了一体化建模方案在实时平台中的集成问题,并进行了仿真平台实时性能测试。最后完成了发射高度为海拔4800 m.初始速度为202 m/s以及不同误差组合条件下的滑翔弹半实物仿真试验,整个飞行过程中侧滑角都稳定在-3度与3度之间,满足飞控系统稳定裕度要求。     

基于多控制器的直接自适应控制

为解决多模型自适应控制可能造成的模型失配不稳定性问题,利用非伪控制理论,提出了一种直接辨识控制器的方法。由一步超前控制器构造控制器集,通过一个具有一定属性的恰当选择的代价函数,只要控制器集中至少存在一个镇定的控制器,即自适应控制问题是可行的,滞后切换逻辑总能快速将镇定控制器切换到控制回路中,保证闭环系统稳定和输出误差渐近趋于零。给出了闭环系统在L2e意义下输入输出稳定性结论,并给出仿真实例验证其有效性。     

一类非线性系统的自适应控制

针对一类非线性系统，利用微分几何方法中的反馈线性化方法将其等价表示为时变线性系统，再设计一个最小方差自校正调节器，利用参数估计中最成熟的递推最小二乘法对系统参数进行估计，并结合利用最小方差控制策略，实现了对原非线性系统的自适应控制．仿真表明了所提方法的有效性．     

Improving the Control Energy in Model Reference Adaptive Controllers Using Fractional Adaptive Laws

This paper presents the analysis of the control energy consumed in model reference adaptive control (MRAC) schemes using fractional adaptive laws, through simulation studies. The analysis is focused on the energy spent in the control signal represented by means of the integral of the squared control input (ISI). Also, the behavior of the integral of the squared control error (ISE) is included in the analysis. The orders of the adaptive laws were selected by particle swarm optimization (PSO), using an objective function including the ISI and the ISE, with different weighting factors. The results show that, when ISI index is taken into account in the optimization process to determine the orders of adaptive laws, the resulting values are fractional, indicating that control energy of the scheme might be better managed if fractional adaptive laws are used.      

基于模糊系统的汽车智能巡航仿真研究

针对汽车巡航智能控制问题,基于模糊理论提出了节气门与刹车综合调控的智能控制策略.建立了安全跟随距离与相对速度的双输入单输出模糊控制器,结合某轿车实车数据,采用Simulink设计了巡航系统智能控制仿真模块,针对城市道路典型运行工况实施了仿真验证.结果表明:该策略具备自动起步与停车及智能跟随前车且保持安全车距等集成控制功能,可有效提高汽车行驶的主动安全性,其研究成果可为系统dSPACE原型搭建及开发提供必要的理论参考.     

迟滞非线性动态系统神经网络自适应控制

为了减轻非线性动态系统中未知迟滞(Hysteresis)的不良影响,该文提出了一类Backlash型迟滞模型。将有限数量不同宽度的Backlash(Matlab／Simulink)算子进行叠加,来仿真执行器中的迟滞非线性动态。用此模型,提出了基于径向基函数神经网络的自适应控制方案,以控制伴有未知迟滞的非线性动态系统。该方案采用了动态逆的思想及伪控制的概念。利用Lyapunov稳定理论,设计了两个鲁棒控制项,保证动态系统的稳定性、系统中所有信号有界和误差收敛到起点的领域内。通过Matlab／Simulink仿真实验,证明了所提出方案的有效性。     

一类非线性系统的自适应预测控制

针对一类非线性系统, 将其等价为时变线性系统, 然后用三次样条函数逼近时变系数, 利用梯度算法在线辨识多项式的系数以实现时变系统的参数估计, 最后运用广义预测控制策略, 实现了对原非线性系统的自适应预测控制. 仿真结果表明了所提方法的有效性.     

一类非线性系统的自适应预测控制

针对一类非线性系统,将其等价为时变线性系统,然后用三次样条函数逼近时变系数,利用梯度算法在线辨识多项式的系数以实现时变系统的参数估计,最后运用广义预测控制策略,实现了对原非线性系统的自适应预测控制.仿真结果表明了所提方法的有效性.     

一种基于模型的输出反馈网络化控制系统

提出一种基于模型的输出反馈网络化控制系统.其主要思想是通过引入对象的输入输出模型和缓存器来克服网络造成的信息反馈不及时.该系统在不能获得反馈信息的时候,可以利用对象模型的输出值近似代替对象的输出值计算控制量,而在网络通畅时刻则利用对象输出计算控制量并刷新模型.给出了具体的算法,利用仿真示例验证了算法的有效性.     

可补的非时变非线性系统的自适应控制算法

本文对确定的非线性提出了非时变非线性可补性的概念，并应用于自适应控制器算法中，以实现补偿非线性的目的。系统性能逼近于线性系统，并且保证在确定和随机的情况下，控制算法均具有大范围渐近稳定性。     

激光焊接系统的非线性辨识和自适应控制

激光焊接涉及到复杂的物理和化学变化,是一个典型的非线性系统,用机理建模法很难得到系统的数学模型,通常采用基于输入输出数据的系统辨识方法来建模;为了得到未知参数的无偏估计,采用相关最小二乘法进行辨识建立激光焊接系统的双线性模型,并通过比较实际焊接系统的阶跃响应和模型的阶跃响应验证了模型的准确性和有效性;在此基础上,采用反馈线性化方法,对激光焊接系统设计了最小方差自适应控制器;仿真结果表明了该非线性自适应控制方法的有效性.     

基于自适应神经模糊推理系统的非线性系统控制

由于非线性系统具有模糊性、不确定性、非线性等特点,所以常常使用模糊控制来对其实现控制,但常规的模糊控制系统存在着一定的问题。该文把神经网络与模糊控制相结合,介绍了自适应神经元模糊推理系统ANFIS(Adaptive Neuro—Fuzzy Inference System)的基本结构,并将ANFIS用于典型的非线性系统控制中,仿真结果表明训练后的ANFIS能很好地控制实际的对象。     

多工况以及多目标优化的自适应巡航系统

为提高自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)的综合性能,通过对跟驰性能、安全性、燃油经济性以及乘客舒适性进行分析,作为系统的控制约束,并引入了基于驾驶数据的车头时距.采用了分层控制的架构,并基于模型预测控制理论(Model Predictive Control,MPC)设计了上层控制器...     

Model-Reference Fuzzy Adaptive Control as a Framework for Nonlinear System Control

The paper presents a general methodology of adaptive control based on fuzzy model to deal with unknown plants. The problem of parameter estimation is solved using a direct approach, i.e. the controller parameters are adapted without explicitly estimating plant parameters. Thus, very simple adaptive and control laws are obtained using Lyapunov stability criterion. The generality of the approach is substantiated by Stone-Weierstrass theorem, which indicates that any continuous function can be approximated by fuzzy basis function expansion. In the sense of adaptive control, this implies the adaptive law with fuzzified adaptive control parameters. The proposed control algorithm may be viewed as an extension of classical adaptive control for linear plants, but compared to the latter it provides higher adaptation ability and consequently better performance if the plant is nonlinear. The global stability of the control system is assured and the tracking error converges to the residual set that depends on fuzzification properties. The main advantage of the approach is simplicity that suits control engineers since wide range of industrial processes can be controlled by the proposed method. In the paper, the control of heat exchanger is performed.     

Experimental Validation of a Helicopter Autopilot Design using Model-Based PID Control

Autonomous helicopter flight provides a challenging control problem. In order to evaluate control designs, an experimental platform must be developed in order to conduct flight tests. However, the literature describing existing platforms focuses on the hardware details, while little information is given regarding software design and control algorithm implementation. This paper presents the design, implementation, and validation of an experimental helicopter platform with a primary focus on a software framework optimized for controller development. In order to validate the operation of this platform and provide a basis for comparison with more sophisticated nonlinear designs, a PID controller with feedforward gravity compensation is derived using the generally accepted small helicopter model and tested experimentally.     

基于RTW的非线性水箱液位自适应控制系统

以HUATEC A3000高级过程控制实验系统中的一类非线性液位水箱系统作为被控对象进行建模,推导了对该非线性对象进行控制的基于梯度法的模型参考自适应控制算法并仿真.应用基于RTW的快速原型化开发工具,实现了算法验证并且进行了实时控制.证明该算法的有效性,并且具有较好的非线性控制性能,可以随工作点的变化自适应控制参数.     

非最小相MIMO非线性系统的自适应鲁棒控制

针对一类非最小相不确定非线性系统,提出了一种自适应鲁棒控制器．首先,通过等价坐标变换将该非线性系统变换为零动态稳定的等价系统．然后利用鲁棒无源原理和李亚普诺夫原理对等价系统设计出自适应鲁棒控制器,并证明闭环等价系统是渐近稳定的．最后利用本文提出的方法进行实例设计,结果表明,它是稳定这类非最小相非线性系统的新方法．