四轮转向半挂汽车列车行驶稳定性仿真研究

通过分析四轮转向(4WS)半挂汽车列车行驶性能,为在牵引车上采用4WS技术能提高整个汽车列车行驶稳定性提供依据.建立4WS半挂汽车列车简化三自由度单轨动力学模型,在小角度转向和直线行驶两种行驶工况下对操纵稳定性能进行时域仿真研究.理论分析和基于MATLAB的仿真研究表明,4WS技术能使车辆的横摆角速度等状态量保持较小数值.稳定性好.最后,与只有前轮转向(FWS)牵引车列车的稳定性能作对比分析,验证出4WS对列车的高速稳定性和低速机动性有明显的好处.     

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．     

小波递推最小二乘法的ARMAX模型参数估计

研究辨识系统优化问题,针对线性时不变ARMAX模型的参数估计,为了提高辨识精度,提出了直接利用小波域的数据,递推估计出模型的参数的方法.首先将时域的输入输出信号采用小波变换,得到了具有时频特征的小波域信号,可进行去噪方面的处理,去噪结果比时域和频域更有效.然后,利用小波递推最小二乘法对ARMAX模型进行参数估计,通过与时域递推最小二乘法的估计参数比较,仿真结果表明提出的方法是有效的.     

基于小波域数据的MIMO系统的参数估计

针对线性时不变多输入多输出(MIMO)系统的输出存在随机噪声.为了提高消噪效果,提出了直接利用小波域的数据,估计出系统的参数的方法.首先将时域的多输入和多输出信号运用小波变换,得到了具有时频特征的小波域信号,可进行去噪方面的处理.同在时域和频域的去噪结果相比,小波域的去噪结果更有效.然后,利用小波最小二乘法对多输人多输出(MIMO)系统进行参数估计,通过与时域最小二乘法的估计参数比较,计算出估计参数的均方误差,仿真实验表明提出的方法对多输入多输出(MIMO)系统的参数估计是有效的.     

基于准最小二乘法的光伏阵列模型鲁棒参数估计方法

光伏阵列的模型参数估计在光伏发电系统的仿真、输出功率预测、最大功率点跟踪等方面有重要意义。当测量数据中只含随机误差时,以加权最小二乘（WLS）为优化函数的参数估计方法有较好的辩识效果。但是当测量数据中含有显著误差时,WLS参数辩识的效果较差。为解决此问题,本文提出了一种以准加权最小二乘法（QWLS）为优化函数的参数估计方法来减小显著误差的影响,采用了赤池信息量准则(AIC)设计QWLS最优参数,将该方法应用于光伏阵列中构造模型鲁棒参数估计问题。最后将WLS和QWLS分别结合序列二次规划（SQP）算法,进行光伏阵列模型的参数估计仿真与实验测试。测试结果显示QWLS参数估计结果更准确,验证了准最小二乘法的鲁棒性与有效性。     

基于神经网络误差修正的混沌控制与同步

针对混沌系统非线性强、多变量耦合等特点,提出了一种基于神经网络误差修正的自适应多变量混沌系统的广义预测控制算法,用线性广义预测控制器控制混沌系统,用神经网络对模型预测误差进行修正。算法中辩识过程模型用递推最小二乘法(RLS)、神经网络权值用Davidon最小二乘法(DLS)训练。这种算法对被控混沌系统的先验知识要求较少,无需知道被控系统的精确模型,数值仿真显示可实现混沌系统的宽范围控制与同步。     

全最小二乘法及其在参数估计中的应用

本文介绍了全最小二乘法的基本原理及其在参数估计中的应用.文中采用矩阵逼近和线性空间分解的理论推导了全最小二乘法的解及其性质,并且证明了全最小二乘解对数据拟合的残差平方和小于一般最小二乘解的残差平方和.仿真结果验证了理论,显示了全最小二乘法的优越性.     

多算法结合的汽车参数和状态估计方法研究

为实时准确获取汽车参数及状态信息以提高汽车主动安全性能,提出了一种多算法结合的自适应估计算法。该算法将递推最小二乘算法、蚁群优化算法及容积卡尔曼滤波算法进行有效结合,同时将含有不准确模型参数及未知时变噪声的三自由度非线性整车模型作为标称模型。采用递推最小二乘算法实时估计汽车参数,引入蚁群优化算法实时跟踪容积卡尔曼滤波器的过程噪声及量测噪声,根据目标函数对噪声协方差进行寻优,以解决系统的噪声时变问题,从而获取汽车状态的准确估计。基于CarSim/Simulink的仿真实验结果表明,该算法的状态估计精度高,且具备汽车模型参数校正能力,可以满足系统的控制需要。     

汽车列车系统稳定性分析及控制系统仿真

该文依据分析“汽车后部放大比率”(RWA)来设计和优化列车系统控制器。建立六轴汽车列车系统动力学模型，分析几种不同的控制策略，通过计算机仿真，以实现可接受的后部放大比率(RWA)目标值。仿真结果表明可以通过前铰接点主动控制或前后铰接点同时控制有效地减少列车系统后部放大现象并实现安全行驶。     

基于相位差分算法的参数估计研究

在数字信道化接收机后续精测频结构的基础上,讨论了相位差分算法在信号参数估计中的应用.首先从最小二乘估计模型人手分析了相对无模糊的相位差分算法,然后根据算法分别对加性高斯白噪声中的复正弦信号的频率估计方法和线性调频信号参数的联合估计方法进行了研究,最后给出了方法的最小均方误差分析及其数值结果.实验结果证明,方法能够有效、准确地估计出信号的参数,而且在较高信噪比条件下,其估计均方误差能达到Cramer-Rao下限.同时方法不含复杂运算,非常易于硬件实现.     

多模型系统基于黄金分割法的参数估计

利用变点统计学和黄金分割法讨论具有跳变参数的多模型离散线性动态系统的参数估计。提出基于黄金分割法搜索最佳变点估计（参数变化时间）和同时得到参数估计的最小二乘算法。理论分析和计算机仿真结果表明，该算法具有较好的收敛性并能得到良好的变点及参数的估计值。     

Four Wheel Independent Drive Electric Vehicle Lateral Stability Control Strategy

In this paper, a kind of lateral stability control strategy is put forward about the four wheel independent drive electric vehicle. The design of control system adopts hierarchical structure. Unlike the previous control strategy, this paper introduces a method which is the combination of sliding mode control and optimal allocation algorithm. According to the driver’s operation commands (steering angle and speed), the steady state responses of the sideslip angle and yaw rate are obtained. Based on this, the reference model is built. Upper controller adopts the sliding mode control principle to obtain the desired yawing moment demand. Lower controller is designed to satisfy the desired yawing moment demand by optimal allocation of the tire longitudinal forces. Firstly, the optimization goal is built to minimize the actuator cost. Secondly, the weighted least-square method is used to design the tire longitudinal forces optimization distribution strategy under the constraint conditions of actuator and the friction oval. Beyond that, when the optimal allocation algorithm is not applied, a method of axial load ratio distribution is adopted. Finally, CarSim associated with Simulink simulation experiments are designed under the conditions of different velocities and different pavements. The simulation results show that the control strategy designed in this paper has a good following effect comparing with the reference model and the sideslip angle \begin{document}$\,\beta$\end{document} is controlled within a small rang at the same time. Beyond that, based on the optimal distribution mode, the electromagnetic torque phase of each wheel can follow the trend of the vertical force of the tire, which shows the effectiveness of the optimal distribution algorithm.     

参数估算法在无人机费用估算中的应用

无人侦察机是重要的空中侦察装备,可以在目标区域上空进行连续的侦察监视,截获和收集目标区域的完整情报,在空中武器装备中占有重要的地位。为更好地使该系统在运用中得以发展,对其进行费用效能分析估算是关键问题。文章简述了武器装备系统的全寿命周期费用（LCC）的内涵,介绍了费用估算的基本方法及分析了参数估算法在无人侦察机的研制费用估算中的应用,为机关决策提供了先决条件。     

时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法

给出时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法．该方法对测量数据同时引入指数加权因子和矩形窗，综合了渐消记忆法和限定记忆法的优点．利用抗病态的正交变换法求解估计值，以减小权固子和窗长度，提高了估计值的跟踪速度．     

时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法

给出时变参数的一种快速跟踪最小二乘估计方法，该方法对测量数据同时引入指数加权因子和矩形窗，综合了渐消记忆法和限定记忆法的优点，利用抗病态的正交变换法求解估计值，以减小权固子和窗长度，提高了估计值的跟踪速度。     

基于递推最小二乘估计的动力学模型参数识别

动力学建模过程中,模型参数的不确定性和参数的未知变化使得建模精度大为降低。通过对非线性最小二乘估计理论的研究,提出动力学模型参数的最小二乘估计,并设计出相应的估计器,基于现场数据给予模型较为准确的定论。应用于曲柄滑块机构中滑块与滑动面间的摩擦系数的估计,经过较少的迭代次数获得满意的估计效果。为动力学模型参数识别,建立更精确模型提供一个有效的途径。     

基于迭代优化算法的AUV水下运动目标航行参数估计

为了解决自主水下机器人（autonomous underwater vehicle,AUV）对水下运动目标进行实时动态追踪的技术难题,本文将渐消记忆递推最小二乘算法与平方根算法相结合,提出一种迭代优化算法。该算法充分利用渐消记忆递推最小二乘算法的快速收敛性能,利用平方根算法解决迭代过程中的数值不稳定问题。迭代优化算法能够快速解算出运动目标的初始距离、航向角及运动方向,数值收敛时间约为3\min,目标运动速度信息也能够在5\min左右收敛。该算法的收敛时间短、计算速度快,甚至AUV无需进行任何形式的机动即可令其保持悬停,这些优点使本算法适用于AUV水下运动目标追踪的工程实际问题。