网络攻击影响下的自主车队控制器设计

随着车辆控制技术的迅速发展,在车队控制系统的实际应用当中,车-车之间的网络通信质量对车队稳定行驶至关重要.针对网络攻击下的非线性自主车队控制NAPC问题进行了研究.首先,建立考虑通信网络受到攻击下的NAPC系统模型.其次,在该模型的基础上利用多智能体一致性理论设计一种基于事件驱动的NAPC方法,保证了自主车队的全局一致...     

级联触发策略下非结构化道路的自主卡车队列控制

本文针对非结构化道路上自主卡车队列系统的控制问题进行研究, 设计一种基于级联触发的控制器,有效提高复杂工况下的卡车队列系统性能. 首先, 建立不依赖于道路结构的纵–横耦合卡车队列系统模型, 该模型涉及复杂环境下车辆存在故障(包括执行器、传感器的失效故障以及随机网络故障)影响. 其次, 为降低燃油消耗, 设计了基于自触发和事件触发的级联触发控制器, 并利用李雅普诺夫方法证明了系统的闭环稳定性. 此外, 通过对系统Zeno行为的分析量化, 得到了触发时间间隔的下界值, 保证了算法的实际应用性. 本文为了实现卡车系统队列稳定性控制目标, 进一步给出了控制器设计限制条件. 最后, 仿真结果表明, 所提出的控制方法不但能保证单车渐近稳定以及队列稳定, 还能有效减少执行器更新频率, 提高燃油经济性.     

手机GSM模块短信的设计与实现

本文简单介绍了基于GSM模块手机短信操作的设计与实现,通过对ARM芯片和GSM模块的功能分析,给出了基于GSM模块手机短信的设计与实现方案.生产实践表明,基于GSM模块手机短信设计与实现能够实时准确发送接收短信,从而实现了手机的短信操作.     

基于准最大最小模型预测控制的AUV视觉对接

针对六自由度自主式水下机器人(autonomous underwater vehicle, AUV)视觉对接这一重要课题,提出一种基于融合深度信息的改进准最大最小模型预测控制(quasi-min-max model predictive control, QMM-MPC)方法,有效提高复杂水下视觉伺服对接系统性能.首先,针对水下AUV视觉由于能见度低导致深度信息存在不确定性的影响,建立新的六自由度AUV视觉伺服模型;然后,结合AUV运动和图像特征运动的测量数据,设计在线深度估计器,同时提出结合多李雅普诺夫函数的QMM-MPC算法,通过求取凸多面体中各顶点不同上界值,降低传统QMM-MPC算法中单李雅普诺夫函数上界所带来的强保守性;最后,通过仿真验证所提出方法的有效性和优越性.     

BP神经网络在大学生专业课学习热情统计中的应用

运用BP神经网络建立大学生对专业课学习热情的数学模型,通过Matlab神经网络工具箱学习训练网络,并进行测试验证.结果表明,该方法可以推动学校培养计划的跟踪修订,具有广泛的适用性.     

BP神经网络在大学生专业课学习热情统计中的应用

运用BP神经网络建立大学生对专业课学习热情的数学模型,通过Matlab神经网络工具箱学习训练网络,并进行测试验证.结果表明,该方法可以推动学校培养计划的跟踪修订,具有广泛的适用性.     

STM8S的高速无刷直流电机恒速控制系统设计

为解决高速无刷直流电机恒速控制投入高、稳定性差、无法实现低功耗高速无刷直流电机恒速控制等问题,提出一种基于STM8S003微控制器的高速无刷直流电机恒速控制系统的解决方案.通过分析无刷直流电机控制时序,应用PID算法程序,实现无刷直流电机5万转恒速控制.实际应用表明,该方案的设计在高速电机控制方面,成本低、电机起速平稳、控速性能良好.     

多重网络攻击下的CV变结构积分滑模控制北大核心CSCD

针对多重网络攻击影响下网联车辆(CV)的控制问题,提出了一种变结构积分滑模控制方法。首先,建立了一种新的同时考虑多重网络攻击的CV模型,在该模型基础上设计变结构观测器估计多重网络攻击影响下的CV状态,并利用李雅普诺夫方法实现了估计误差的渐近收敛。然后,提出了一种基于变结构观测器的积分滑模控制方法,通过求解线性矩阵不等式,证明了该方法能在有限时间内将系统状态轨迹驱动到所设计的滑模面上。最后,通过数值仿真验证了在不同情况下(急加速、频繁加减速和非零初始间距误差),所设计的控制器可以有效应对多重网络攻击带来的显著性影响,实现整个闭环系统的渐近稳定性、鲁棒性和队列稳定性。     

基于单片机的仓库温湿度智能控制系统设计

针对目前农产品种子仓库存储自动化程度低且不易大面积管理的现状,提出采用以Atmel公司的AT89系列单片机为核心的智能温、湿度控制系统。该系统通过串行通信方式实现上下位机温、湿度给定值的设定,增强仓库的智能化,搭建了基于单片机的硬件电路,系统的软硬件均通过测试,并对该系统的结构图和工作原理以及软件模糊控制算法做以简单介绍,实际使用中效果良好。