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101.
目前常用于无人驾驶车辆路径跟踪控制的有模型控制方法有两类,一类是基于全局模型的控制方法,另一类是基于局部模型的控制方法。基于全局模型的路径跟踪控制中无人驾驶车辆的纵向速度与全局坐标系中的横向、纵向位移误差之间存在随航向角变化的耦合关系,这种耦合关系使得控制器无法将纵向速度作为控制输入来提高路径跟踪控制的精确性。基于局部模型的路径跟踪控制器通常采用误差模型作为参考模型,这种模型使得控制器在参考路径曲率变化幅度较大时精确性较低。针对前述问题,基于非线性模型预测控制滚动优化的原理,提出一种基于时变局部模型的无人驾驶车辆路径跟踪控制方法,并在低速高附着路面、低速低附着路面和高速低附着路面等工况下进行仿真验证。在仿真结果中,相比于基于全局模型的路径跟踪控制器、基于局部模型的路径跟踪控制器以及Stanley路径跟踪控制器,基于时变局部模型的路径跟踪控制器精确性更高,其位移误差绝对值不超过0.3342 m,航向误差绝对值不超过0.0913 rad。 相似文献
102.
在类车机器人路径跟踪控制方法中,模型预测控制(Model predictive control, MPC)在处理系统约束方面具有较大优势,但是现有的非线性模型预测控制(Nonlinear MPC, NMPC)实时性较差,线性模型预测控制(Linear MPC, LMPC)精确性较差,因此亟需提出一种同时具有较高精确性与实时性的类车机器人路径跟踪控制方法.为此,以无预瞄点的LMPC为基础,引入基于逆运动学模型的前馈转向角信息,提出了一种前馈模型预测控制(Feedforward MPC, FMPC)方法,并通过MATLAB和Carsim进行了联合仿真测试. FMPC具有较高的精确性,在所有仿真结果中,位移误差绝对值不超过0.1110 m,航向误差绝对值不超过0.1177 rad.在相同工况下,FMPC与NMPC精确性相当,LMPC、前馈控制和Stanley控制误差发散. FMPC也具有较高的实时性,在每个控制周期内的解算时间不超过4.31 ms.在相同工况下,FMPC与LMPC实时性相当,相比NMPC能将每个控制周期内解算时间的最大值减小80.68%,平均值减小65.14%.此外,FMPC... 相似文献
104.
105.
106.
重新回收温室气体CO2注入地层原油进行混相驱油是实现CO2封存和利用的主要途径之一,但其最小混相压力(MMP)被认为是该技术的一个关键参数。采用悬滴法测定了CO2和4种不同地层原油之间的界面张力,并直观地确定了4种不同地层原油注CO2驱油的MMP分别为:24.12MPa、24.81MPa、26.87 MPa和31.69 MPa。同时,采用多项式外延法确定各自的MMP,对比发现外延法确定的MMP误差均在3.0%以内,且MMP越高,误差越小。该实验表明,采用界面消失技术确定MMP具有操作简单、耗时少、成本低、准确度高等特点。 相似文献
107.
108.
本文从严格的传热微分方程出发,导出了热交换器的简化解析模型,它有如下的形式: Y=PXX,Y为输入、输出变量,P为变换矩阵。根据这一简化模型提出了热交换器网络的线性系统模型,并用联立模块方法给出了一个完整的算法。算法的主要优点是把一个包含非线性描述方程和具有多个嵌套循环的困难问题转化为一个具有线性描述方程并且容易求解的问题,同时把需要联立求解的变量数减少到一组输入、输出变量。从数值分析的角度出发,讨论了联立模块算法中作为简化解析模型的充分和必要条件并结合热交换器网络给出了必要的证明,给出数值分析和实际应用的例子。 相似文献
109.
110.