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。     

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.     

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。     

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。     

Longitudinal Control Strategy f or Vehicle Adaptive Cruise Control Systems

A new longitudinal control strategy for vehicle adaptive cruise control (ACC) systems is presented. The running relationship between the ACC vehicle and the detected target vehicle is described by the relative velocity and the deviation between the actual headway distance and the prescribed safety distance. Based on this, two state space models are built and the linear quadratic optimal control theory is used to yield desired velocity for the ACC-equipped vehicle when with the target vehicle detected. By switching among four control modes, the desired velocity profile is designed to deal with different running situations. A velocity controller, which includes a PID controller for throttle openness and a neural network controller for brake application, is developed to achieve the desired velocity profile. The proposed control strategy is applied to a non-linear vehicle model in a simulation environment and is shown to provide the ACC vehicle comfortable ride and satisfying safety.     

Design of the pressure regulation algorithm for active braking in vehicle ACC system

To develop the pressure control algorithm for active braking of adaptive cruise control (ACC) system,a test bench with real parts of the tested vehicle is built.With the dynamic analysis of the active ...     

考虑驾驶员行驶特性的双模式自适应 巡航控制设计

为了设计一个能够模拟驾驶员行驶行为的汽车自适应巡航控制(ACC)系统,通过分析驾驶员的日常行驶特性,在模型预测控制的框架基础上提出一个双模式的自适应巡航控制策略：当远离前车时,ACC系统采取快速接近模式,在满足安全舒适的前提下以尽量短的时间减小两车间距;一旦车间距调整至期望值附近时,ACC系统切换到平稳跟车模式,使车辆安全、平稳、舒适地对前车进行跟车;为使2种模式切换时能平滑过渡,利用模糊理论设计了2个模式的切换规则来模拟驾驶员的决策过程.通过仿真试验,证实了该双模式ACC控制策略在满足行驶过程中的安全性以及舒适性的同时,有效地反映了驾驶员的日常行驶习惯,更易于被驾驶员接受,有利于提高ACC系统的使用率.     

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.     

异步电动机的单神经元模糊自适应控制

针对异步电动机矢量控制中PI控制器自适应能力较弱的问题,提出了用单神经元模糊自适应控制器代替转速PI调节器和磁链PI调节器的方法,并基于梯度下降法和单神经元自适应模糊控制原理,将增量式PI控制算法和单神经元自适应学习规则相结合,通过模糊控制修正单神经元的比例系数,提高单神经元模糊自适应控制器参数在线调整能力。为验证单神经元模糊自适应控制器的性能,对系统进行仿真实验。仿真结果表明,采用单神经元模糊自适应控制策略,其控制效果优于传统矢量控制,系统的动态和静态性能比较好,而且控制器对电动机转子电阻变化有较好的鲁棒性。该控制方法具有较好的控制性能,使异步电动机控制系统具有较强的自适应能力。     

自调整模糊控制技术在汽车悬架系统中的应用

以车辆操纵稳定性及行驶平顺性为控制目标,提出一种在线可调整的模糊控制算法,其模糊控制规则表可以用解析方法得到.该算法不仅体现了一般模糊控制算法对非线性系统具有的明显优势,而且可以利用LMS自适应模块调整模糊控制器的修正因子,改善了一般模糊控制算法对专家先期经验依赖的缺陷.通过对简化的车辆模型仿真计算分析,证明该算法对悬架系统的振动控制具有较好的效果;并在两自由度的悬架系统试验台架上进行了试验研究,结果证明,与被动悬架系统相比,LMS自适应模糊主动悬架系统簧上质量加速度均方根降低41%.     

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     

Adaptive Fuzzy Control for CVT Vehicle

On the simple continuously variable transmission （CVT） driveline model, the design of adaptive fuzzy control system for CVT vehicle is presented. The adaptive fuzzy control system consists of a scaling factor self-tuning fuzzy-PI throttle controller, and a hybrid fuzzy-PID CVT ratio and brake controller. The presented adaptive fuzzy control strategy is vehicle model independent, which depends only on the instantaneous vehicle states, but does not depend on vehicle parameters. So it has good robustness against uncertain vehicle parameters and exogenous load disturbance. Simulation results show that the proposed adaptive fuzzy strategy has good adaptability and practicality value.     

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。     

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。     

模糊自适应PID控制在开关磁阻风力发电系统中的应用研究

针对风速的突变性和不确定性,以及开关磁阻发电机的非线性和强耦合性的特点,提出了基于模糊自适应PID闭环控制优化输出电压的方法。介绍了开关磁阻发电机系统的运行原理和模糊自适应PID控制原理,并利用Matlab/Simulink工具分别对常规PID控制和模糊自适应PID控制下开关磁阻发电系统的输出电压进行仿真及对比分析。实验结果表明:模糊自适应PID闭环控制输出电压控制精度更高,动态性能更好,抗干扰能力和鲁棒性较强。     

Fuzzy自适应协调决策控制器的特性研究

本文针对一般模糊控制器在算法及其结构上存在的问题,提出模糊自适应协调决策控制算法(FACDC)。它模仿智能控制,采用分级递阶结构形式,通过一协调级来协调模糊控制与自适应PI控制,使得两者有机地结合起来,充分发挥两者的优点。由于本文采用的自适应算法是一种参考模型模糊自适应算法,因此避免了一般自适应算法的复杂性。     

自适应模糊控制的再制造数控机床进给伺服系统动态特性分析

再制造数控机床的进给伺服系统是一个复杂的机电耦合系统,其动态特性直接关系到机床的整机性能.提出了一种新型的自适应FUZZY-PID位置控制策略.这种控制策略利用模糊算法的非线性控制特点,来提高PID控制器的控制灵活性和自适应能力.以再制造数控滚道磨床的水平进给伺服系统为研究对象,在Matlab/Simulink仿真平台下建立了控制器模型并进行了仿真研究.仿真结果表明,这种位置控制策略显著增强了系统的抗扰动能力,改善了系统的动态特性.     

AGV建模和自适应模糊滑模跟踪控制研究

介绍了自动导引小车AGV的跟踪控制技术的研究现状;建立了AGV跟踪误差系统运动学和动力学的混合模型;针对AGV的初始位存在误差或给定轨迹不连续时,传统PID轨迹跟踪控制器会使其初始速度产生一个较大跳变的问题,将滑模变结构控制技术与自适应模糊控制技术相结合,提出了一种基于模糊滑模的AGV自适应模糊路径跟随和轨迹跟踪控制器。仿真和实验结果表明,给出的自适应模糊滑模控制器不仅有较好的轨迹跟踪控制效果,而且具有较强的鲁棒性。     

模型不确定非线性系统的自适应模糊Backstepping预测控制

为解决一类模型不确定严格反馈非线性系统的跟踪控制问题,提出一种使闭环系统稳定且滚动时域性能指标在线最小化的自适应模糊反步预测控制策略。模糊系统用来逼近该设计过程中的未知非线性项,自适应参数直接用来估计最优逼近权值向量范数的平方,从而只有一个自适应参数需要在线调节;同时考虑模糊基函数的性质,所设计的控制律与自适应律均不含模糊基函数项,理论证明该方法设计的控制器保证闭环系统所有信号是半全局有界的,并且跟踪误差收敛于零的某一邻域。该方法所设计的控制器形式简单,计算量小,更易于实际应用,仿真算例验证提出算法的有效性。     

混沌自调整模糊PID控制器的研究与应用

模糊控制器中的控制规则一般都是人们对在控制过程中所认识的模糊信息的归纳与总结,这往往都伴有主观因素,使得其在高阶次、时变性及随机干扰等情况下对被控系统的控制效果不完善.针对这一问题,提出了基于混沌理论优化自适应模糊PID控制器中的可调整因子的算法.仿真结果表明,改进后的模糊PID控制器在超调量、调节时间上均有改善,说明此控制器具有更加良好的动静态性能.