基于递阶监督的一类多模型自适应控制

针对包含多个子系统的复杂系统,在控制中若使整个系统及子系统的性能最优,常规的控制方法难以实现.在采用一类多模型方案后,提出一种递阶智能监督控制策略,利用模糊神经网络、模糊决策构成了递阶控制的组织级和协调级.经过对混合动力汽车(HEV)的多能源动力总成控制系统进行的仿真研究,表明了该方法的有效性.     

基于递阶多模型切换的网络化控制系统

针对网络诱导时延的不确定特性,提出了一种递阶多模型切换控制的策略,以减小网络诱导时延不确定性带来的不利影响.考虑到网络带宽有限,为了减少全局控制信息的传送,将控制系统分为主控制器级和局部控制器级两层递阶结构.在系统运行过程中,根据网络诱导时延和当前子系统最大允许时延的关系选择最佳的局部控制器.应用公共李雅普诺夫函数法,分析得到了系统稳定的条件.通过数值仿真比较验证了该算法的有效性.     

离散广义系统的H_2模型降阶

研究离散广义系统尤其是快子系统的模型降阶问题·首先对原系统进行系统变换,将降阶问题归结于只对快子系统进行化简,从而达到真正的广义系统的模型降阶,即保留系统原有的非因果性·然后研究了广义系统的Y可控性和Y可观性及其等价条件·通过对系统的H2范数进行优化,提出了一种降阶准则,且按照此准则,对满足一定条件的离散广义系统给出了一种新的降阶算法·数值仿真证明了该算法的有效性·     

3级递阶舰艇作战系统控制结构

介绍了一种舰艇作战系统3级递阶集成控制结构,该结构自上而下包括系统组织级、资源协调级和设备执行级,形成了“信号-数据-知识”的3层信息递阶关系和“伺服-协调-组织”的3层控制递阶关系;同时融合了基于领域专家设计经验和指挥员作战知识的学习控制,结合“人在回路”设计实现人机智能的统一.针对作战系统分级递阶控制的信息度量、资...     

基于多模型切换的多变量直接自适应控制器

当系统参数发生跳变时,为了解决系统暂态响应变差的问题,提出一种基于多模型切换的多变量直接自适应控制器·该控制器由多个参数已知的固定模型和2个自适应模型构成,多个固定参数控制器模型可由系统参数模型通过映射直接得到,并且和邻域一起完全覆盖控制器参数模型集·不但消除了稳态误差,而且实现了解耦控制·最后给出全局收敛性分析·仿真结果表明暂态响应和解耦效果得到了提高·     

非线性开关系统二次稳定的一个凸组合条件

研究了由两个非线性系统构成的开关系统的二次稳定性问题·对于非线性开关系统,采用线性化技术和Lyapunov方法,给出了该系统二次稳定的一个凸组合条件·该结果在每个子系统均不稳定的条件下依然成立·最后给出仿真算例,验证了该条件的正确性·     

伺服系统串级递阶滑模变结构控制

提出了一种串级递阶滑结构控制，将三维空间结构的控制器分解为两个二阶系统的控制器独立设计，这两个控制器共同完成系统的状态受限、控制受限式串级递阶滑模控制。给出了参控制器参数的确定方法，使系统获得优良的动态过渡过程品质。     

一种新型智能控制系统模型的研究

分析智能系统中智能行为之源，提出一种新型递阶式智能控制系统结构原型，并给出了相应的综合集成具体实施策略，这种新型递阶式智能控制系统结构原型由决策级，反应级和适应级组成，它们既各司其中，又相互配合，有机协调，较全面地模拟了人的智能行为，并因此提高了系统的智能水平，这种新型递阶智能控制系统结构原型可为智能控制系统进一步的设计和实施提供基础。     

用于高速列车自动化的多控制器递阶智能控制研究

文章提出了基于多控制器的递阶智能控制系统结构，描述了系统实现过程中的核心问题．在铁路列车自动运行中，应用多控制器的递阶智能控制方法及专家知识系统的分析，实现了列车的自动运行．仿真结果表明了该方法的有效性和实用性．     

稳态大系统中关联预测法的改进

对于子系统的性能指标按一定顺序耦合的稳态大系统,采用两级递阶优化控制算法。利用关联预测法对子系统的关联进行解耦,利用下级子系统之间的横向信息传递对目标函数进行解耦。该方法是对关联预测法的改进,从而解决了一类不可分稳态优化问题。对算法的收敛性给出了严格证明,仿真效果好。     

功率分流式混合动力汽车复合电源系统设计

为解决功率分流式混合动力汽车单一蓄电池功率密度小、循环寿命短等问题,引入超级电容-蓄电池复合电源系统,利用AVL-Cruise/Simulink联合仿真平台搭建了功率分流式混合动力汽车的动力系统模型,在基于发动机最优工作曲线的能量管理控制策略中加入了复合电源功率分配策略,该功率分配策略能够缓冲起停发动机、制动工况下的电机工作时的大电流对电池的冲击,使电池尽可能工作在高效率区间来提高车辆的燃油经济性.在此基础上,对蓄电池组和超级电容进行了参数匹配,仿真结果表明蓄电池的放电过程得到了优化,所设计的复合电源系统能够提高车辆的燃油经济性.      

并联混合动力挖掘机系统建模及控制策略仿真

分析了以超级电容和ISG(integrated starter generator)电机组成辅助动力源、电机驱动回转为特征的并联混合动力挖掘机系统;提出了发动机双模式转矩均衡控制策略,以负载工况与超级电容SOC(state of charge,荷电状态)为决策依据,实现发动机工作点的自适应调节.在特定工作点下,以转矩均衡控制策略替代传统的转速感应控制,系统转速更加稳定.ISG电机可以均衡发动机转矩,使其工作于高效率区.另外,利用回转驱动电机实现回转势能的再生利用.建立并联混合动力挖掘机系统的Simulink仿真模型.结果表明,该控制策略适用于挖掘机并联混合动力系统,具有显著的节能性.     

并联型混合动力汽车燃油经济性最优控制

以某并联混合动力汽车（HEV）为例,建立了燃油经济性最优控制数学模型及相应的动态规划（DP）递归方程,提出了换档和发动机启动2个附加代价函数以限制频繁换档和启停发动机.为解决数值DP中“维数灾”问题,提出了搜索区域限制算法,并利用MATLAB/RTW将系统模型转换成实时仿真代码以进一步提高计算效率.对实车试验、仿真和DP结果三者进行了比较,结果表明,该方法能在可接受的时间内计算出HEV的最优性能,从而进行控制策略的评价和优化.     

The Simulation Study of HEV Under Electric Assist Control Strategy （EACS）

Hybrid Electric Vehicle (HEV) becomes a popular research project all over the world because of its high efficiency and low emissions. HEV is driven by Internal Combustion (IC) engine and electric motor,and its powertrain is more complex than conventional vehicle. Therefore, the complexity of a HEV power-train demands a rehable control strategy be developed to guarantee stable and consistent operation. In this paper, EACS is proposed which takes IC engine as a main power unit and the electric motor as an assis-tant one. Because the fuel consumption of HEV mainly depends on IC engine, EACS restricts the IC en-gine to operate under the condition with favorable fuel economy. In the paper several control parameters are described such as the maximum torque, the lowest and highest desired battery state of charge (SOC),whose values will affect the performance of HEV remarkably. In addition, the test models of power units for HEV, mathematical models of transmission and vehicle dynamics for HEV are estabhshed. A forward-facing simulation software (i.e. driver-to-wheel) based on MATLAB/Simulink is developed to test the performance of EACS and determine the proper value of the control parameters. The simulation results and conclusion are also shown in the paper.     

混合动力汽车控制策略研究现状及发展趋势

混合动力汽车的控制策略及结构决定了整车的行驶性能。根据蓄电池组的荷电状态变化情况,对混合动力汽车的结构型式进行了分类,并对并联型和串联型混合动力汽车控制策略研究现状及其发展趋势进行了分析,指出混合动力汽车的控制策略不十分完善,需要进一步优化。控制策略不仅仅要实现整车最佳的燃油经济性,同时还要兼顾发动机排放、蓄电池寿命、驾驶性能、各部件可靠性及整车成本等多方面要求,并针对混合动力汽车各部件的特性和汽车的运行工况,使发动机、电机、蓄电 池和传动系统实现最佳匹配,兼顾了上述各方面要求的优化控制策略的研究是今后的一个研究重点。还指出,采用小功率电机、小排量发动机配以自动无级变速器的并联型混合动力汽车,是获得较高的燃油经济性、较小的排放、平稳的驾驶性能、较低的制造成本及质量的一种比较理想蝗系统型式。     

混合动力汽车多能源动力总成的智能体控制技术

为提高混合动力汽车的智能化控制水平,进一步改善整车燃油经济性和动力性,提出一种多能源动力总成的多智能体协调控制方法.以并联式混合动力汽车为原型,建立动力总成部件子系统智能体模型,构建多智能体系统协调控制框架,根据不同工况模式对总成动力进行预分配,利用单智能体的智能行为和多智能体的协作能力解决车辆对复杂路况的自适应问题.在Cruise软件环境下对智能体控制系统和协调控制策略进行了仿真验证,结果表明,动力总成的多智能体协调控制策略正确可行,使混合动力汽车能根据不同工况自适应控制模式,进而对动力进行自适应匹配,能够改善整车燃油经济性和动力性.     

分布式驱动电动汽车动力转向系统混杂系统动力学及其切换控制

分布式驱动电动汽车是燃油汽车和电动汽车过渡的一种新型新能源汽车,动力转向系统(ECIPS) 作为电动化底盘集成控制系统(ECIS)的主要组成部分,对电动汽车的设计与装配具有重要的影响. 动力转向系统具有典型的不确定性、未建模动态、测量噪声和干扰等非线性动力学特征,是包含离散事件与连续事件的混杂动力学系统. 分析了分布式驱动电动汽车动力转向系统的控制结构、控制功能及其动力学行为,基于动力转向系统的输入/输出功能、控制状态和控制系统实现流程,建立了反映连续和离散控制行为的混杂控制系统模型. 建立了动力转向系统的混杂控制流程和切换控制结构,进行了25km/h和45km/h下的蛇形实验. 结果表明：在25km/h下,转向系统转矩的峰值和平均值分别降低了41.68%和41.79%, 在45km/h下,转向系统转矩的峰值和平均值分别降低了30.92%和30.67%,转向轻便性得到明显改善.混杂系统动力学模型及其混杂控制结构反映了分布式驱动电动汽车动力转向系统的动力学行为及其控制特征,不仅揭示了动力转向系统的连续系统工作行为,也反映了离散事件特征,对分布式驱动电动汽车控制性能的改善、智能化水平的提高提供了理论研究意义和工程研究价值.     

基于传动系统效率最优的混合动力汽车控制策略研究

针对现有混合动力汽车控制方法存在功率损失大、系统效率低、润滑条件恶化等问题,提出一种基于系统效率最优的混合动力汽车控制方法.首先分析动力系统各部件的结构与效率特性,制定出所有可能的工作模式,然后构建出各模式下的效率评估方程,依据需求扭矩和蓄电池荷电状态SOC,得出系统最高效率下对应的发动机转矩和电机转矩分配情况,以控制发动机和电机相应转矩输出.仿真实验结果表明,该方法使整个动力系统总体效率最高,减少了系统功率损失,降低了整车的燃油消耗,并在一定程度上保障了润滑条件和传动部件的使用寿命,取得了良好的效果.     

汽车发动机起动过程的动力学仿真

发动机怠速自动起停是混合动力汽车的重要工作模式,它能避免发动机在怠速下运行,有效减少燃油消耗、尾气排放和发动机磨损.对混合动力汽车起步时发动机起动动力学进行了系统研究,基于发动机起动过程的阻力特性的建模与仿真,提出了ISG电机驱动控制策略,建立了ISG电机-发动机的综合控制模型,进行了发动机起动过程中的动力学仿真.仿真结果表明,所采用的ISG电机满足快速起动发动机的时间要求.