车辆编队系统的多目标分布式控制

针对车辆编队系统,通过引入空间变量和空间移动算子,建立多维的空间关联系统模型.采用多目标分布式控制方式,同时考虑系统的动态过程和能量消耗,设计了与被控对象有着相同关联结构的分布式反馈H2/H∞控制器,在系统具有较好动态性能的同时使能量消耗尽可能地少.以弹簧质点模型来模拟车辆的编队模型,进行仿真实验,仿真结果说明方法的有效性和可行性.     

新的基于反馈线性化的车辆编队控制

以编队中各车辆的运动学模型为基础,在跟随领航者体系下建立新的车辆编队系统动态模型.设计带有不定离轴点的输入输出反馈线性化跟踪控制器,将跟随车辆与领航车辆的跟踪问题转化为特定误差系统的控制问题.利用图论将所设计的跟踪控制器扩展到车辆编队控制中,并对车辆编队控制效果进行仿真验证.     

基于干扰观测器的分布式四旋翼编队跟踪控制

针对具有模型不确定性和外部干扰的一组欠驱动四旋翼飞行器提出了一种基于干扰观测器的分布式编队跟踪控制策略.根据系统严格反馈的结构特点,将四旋翼的动力学模型划分为位置子系统和姿态子系统.首先,根据快速终端滑模方法(FTSM)设计了一个干扰观测器作为复合干扰的估计器;其次,基于图论和快速终端滑模技术,设计了分布式编队跟踪控制器来实现编队的形成和保持;并在两个子系统之间,引入三阶积分滤波器对姿态子系统的虚拟输入及其导数进行估计;最后,稳定性分析表明闭环控制系统是全局渐进稳定的.仿真结果表明所提出的分布式控制器是有效的.     

热连轧活套系统的分散控制

分析热连轧轧制速度增量对活套系统性能的影响,建立了活套关联系统模型,提高了活套系统模型精度.基于H∞原理,将活套高度与张力系统之间的耦合影响看作扰动,采用分散控制方式,为每台轧机活套系统单独设计控制器.仿真结果表明,基于活套关联系统模型,采用分散方式设计控制器,提高了活套系统的控制性能.     

基于自适应卡尔曼滤波的车辆编队控制

针对具有网络传输延时和噪声的多车辆系统的编队问题,提出了一种基于自适应卡尔曼滤波器的协作路径跟踪控制方法.根据车辆运动学模型和给定队形及其路径参数,给出车辆协作路径跟踪控制器设计方法,将系统线性化,针对延时情况重构状态方程,用自适应卡尔曼滤波算法滤除噪声的影响,实现系统稳定控制.仿真实验证明了该方法的有效性.     

基于虚拟领航者的UUV空间编队方法

针对多无人水下航行器(unmanned underwater vehicle,UUV)的空间编队问题,将UUV编队中的领航-跟随法和行为法相结合,提出了基于虚拟领航者的UUV空间编队方法.将虚拟领航者替代真实领航者,结合每个个体UUV的行为控制,并将传统的人工势场法推广到三维空间下,来实现UUV的编队控制.该方法在确保了多UUV系统的简单结构的前提下,同时增加了系统的可靠性,且系统保持分布式并行处理的特点.通过对编队队形保持及变换、编队避碰和编队地形勘测3种案例的仿真验证了所提出方法的有效性.     

无限维随机车辆跟随系统的稳定性分析

为了提高自动高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,基于随机因素建立了无限维随机关联系统模型．运用向量李雅普诺夫函数法研究了无限维随机车辆跟随系统的指数群稳定性,分别得到了一类无限维“顾前”型和一类“顾前顾后”型随机车辆纵向跟随系统指数群稳定性的充分性判据,为随机车辆纵向跟随系统的控制器设计提供了理论基础．     

基于向量Lyapunov函数方法的顾前顾后型车辆跟随控制

采用固定车辆间距跟随策略,研究考虑前后车辆信息的"顾前、顾后"型自动化公路系统车辆纵向跟随控制.假定被控车辆能获得前后相邻车辆及车队领头车辆的状态信息,基于非线性车辆纵向动力学模型,设计了车辆跟随系统的纵向滑模控制规律;应用向量Lyapunov函数方法和比较原理,对一类无限维非线性关联系统的稳定性进行研究,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,以孤立子系统的稳定性条件为基础,得到该类非线性关联系统指数稳定性充分判据;基于该稳定性判据,对"顾前、顾后"型车辆跟随系统的稳定性进行分析,得到系统控制参数的收敛区域.研究结果表明:设计的车辆纵向跟随控制规律能使车辆速度误差和间距误差具有较快的收敛速度.     

基于自适应动态规划的四旋翼无人机分布式最优协调控制

为了提高四旋翼无人机编队的自适应能力,通过自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming)方法研究四旋翼无人机编队分布式最优协调控制问题。将该算法引入到分布式协调控制器的设计中,既避免了冗余数据的传输,又使各无人机的性能函数最小化。基于模糊双曲模型的评价神经网络(Critic Neural Network) 逼近值函数,以实现控制策略的设计。闭环系统稳定性证明权值估计误差和局部邻域协调误差是一致最终有界的。最后,进行了有向切换通信拓扑下的四旋翼编队仿真实例,结果表明了该算法的有效性。     

基于通信的数据驱动分布式预测控制

针对分布式控制系统的特点,提出了一种新型的基于数据的分布式预测控制优化算法。由输入、输出数据直接设计分布式控制器,控制器在各个子系统通信的条件下采用基于纳什最优的分布式控制优化算法,以较低的成本达到整个大系统的性能优化。这种基于数据的方法使传统的预测控制器设计过程中的系统辨识和基于状态空间模型的预测控制简化为直接的一步,即直接利用数据设计分布式控制器。本文给出了这种新型算法的收敛条件,仿真结果证明了该方法的有效性。     

Platoon车辆自动控制方法及性能分析

在车辆编队platoon的控制管理中领头车辆为跟随车辆周期性广播其运动参数及驾驶行为等信息是必要的.为了保证车队稳定性和鲁棒性,提出一种platoon车辆的自适应控制方法,该方法考虑领头车辆和相邻前车的动态信息,对包括车辆动力学和控制子系统的闭环线性系统,采用H_∞控制理论求解最优控制增益函数,并给出系统传递函数矩阵和间距误差函数所满足的队列稳定性条件.最后,用该方法得到platoon车辆运动参数及间距误差的变化轨迹,并对比仅考虑前车信息的控制方法.数值结果表明所提方法的控制效果更好,能实现车辆的渐进跟随,保证队列稳定性和驾驶安全性.     

考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制

针对车辆动力学模型,在车用无线通信技术（vehicle to everything,V2X）条件下设计了一种新的车辆队列纵向协同控制器,进行了理论分析与实验验证。基于三阶车辆模型,考虑前车跟随车通信拓扑,设计了一种考虑电子节气门开度的车辆队列纵向协同控制器,分析了系统稳定性和串稳定性以及电子节气门开度对稳定性的影响;针对网联车辆队列控制,开发了PreScan和Matlab/Simulink的联合仿真平台和车联网设备的实验平台,开展了仿真和实验验证。研究结果表明,所提控制器能够实现车辆队列控制的目标,但在现场实验中,车辆在加速度、速度和车辆间距的变化上不如仿真实验中光滑且严格收敛,在实验安全及误差范围内仍呈现出一致性的趋势,验证了所提控制器的有效性。     

基于车队稳定性的安全时距及其确定方法

为确定车辆自适应巡航控制的安全时距,以互连系统稳定性理论为基础,提出了一种基于车队稳定性的安全时距.在建立车辆跟随控制模型的基础上,分析了车队的局部稳定性,进而研究了安全时距与车队全局稳定性之间的关系,给出了基于车队稳定性的安全时距的确定方法.仿真实验结果表明,采用基于车队稳定性的安全时距,能够在不同条件下保证车队中所有车辆的安全性.     

Platoon模式下车载自组织网络性能分析与研究

Platoon的性能可以通过车载自组织网络和协同自适应巡航控制系统得到进一步的提升.提出了一种适用于大规模platoon与自由车辆协同运动的管理协议和管理策略.通过设计适用于platoon的车辆移动模型,并应用于SUMO交通仿真软件中,对车辆场景进行了仿真.同时设计适用于大规模platoon和自由运动车辆的通信分簇协议,利用网络仿真软件NS2对通信性能进行分析,结果证明platoon改善和提升了道路性能和通信性能.     

汽车主动悬架与防抱制动系统分层集成控制研究

在考虑汽车主动悬架系统(ASS)与防抱制动系统(ABS)之间相互影响的情况下,基于汽车7自由度整车模型,设计了一个分层集成控制系统.底层包括2个子系统的控制器:主动悬架控制子系统采用最优预见控制策略,防抱制动控制子系统采用逻辑门限值控制策略;上层控制器对2个子系统控制器进行协调控制,以改善汽车在制动情况下的整体性能.仿真实验结果表明,在分层集成控制情况下,汽车主动悬架性能和制动性能均有所改善,为解决因2个子系统间相互影响而使汽车性能变坏的问题提供了一种方法.     

基于参数自整定模糊PID的汽车纵向控制

在对汽车纵向动力学控制系统分析的基础上，探讨基于两车的纵向自动跟踪的控制问题．建立了两车跟随运动的二阶模型，并设计了加影制动的逻辑切换规律．应用参数自整定模糊PID控制，对PID的3个参数进行调节，控制被控车与导航车的车间纵向相对距离和纵向相对速度误差的变化范围，以达到汽车纵向控制的目的；利用小增益定理，得到了模糊PID控制系统的稳定性充分条件．仿真结果表明：该方法与一般模糊控制相比，减少了系统的超调量，增强了动态抗干扰能力，具有一定的鲁棒性，较好地解决了快速性和小超调之间的矛盾．     

考虑车队离散的路段行人过街感应式信号控制方法

为了在保证路段行人过街安全与过街需求的前提下,同时提升路段车辆运行效率,本文充分考虑车队离散到达与路段行人过街的动态影响,建立了路段行人过街感应式信号控制方法。首先,本文基于Robertson车队离散模型,以车头时距对上游到达车队进行动态划分,并根据路段行人过街点位预测下游车辆排队状态;以车队离散度选择下游到达车队中车辆作为信号优化输入参数建立感应控制方法,同时分析了路段行人过街位置对配时方案的影响;然后,通过SUMO的交通控制接口(Traffic Control Interface, TraCI)搭建仿真环境,以车辆与行人的综合平均延误,分别对路段单向与双向交通环境的信号配时方案进行仿真验证与对比分析。结果表明,相比传统感应控制而言,优化后的感应控制在单向交通与双向交通情况下,行人与车辆综合平均延误分别降低5.56%、7.06%。     

一种基于最优控制的车队协作算法

为缩短车队通过路口的时间,提出了一种基于最优控制的车队协作算法.首先,根据车辆运动的物理关系构建车队模型,并利用包含原理对其进行分解,获得车队系统的扩展模型.然后,使用最优输出跟踪控制算法,并根据车队安全性要求求取算法中的权重矩阵,得到车队系统的最优控制率.最后,通过收缩原系统获得车队的次优控制率.该方法可以在保证车辆安全行驶情况下,使车队能尽快达到目标巡航速度,从而快速通过路口.仿真和实际实验结果证明了该方法的有效性.     

车辆起-停巡航控制系统的加速度跟踪控制

针对低速行驶工况下的车辆StopandGo(起停)巡航控制系统,在研究其加速度动态响应非线性特性的基础上,设计了一种基于滑模变结构控制(SMC)的模型匹配控制器,该控制器综合了SMC的鲁棒性及模型匹配控制(MMC)快速响应的优点。通过仿真计算,结果表明该控制器不但能有效提高车辆在低速工况下加速度的快速跟踪性,而且还改善了系统对外界干扰的鲁棒性能。