基于Hamilton理论的无人车路径跟踪控制

针对当前车辆路径跟踪控制存在精度低、可靠性差的问题,基于Hamilton理论提出一种四轮驱动四轮转向无人车路径跟踪分层控制方法.通过集成车辆动力学模型和路径跟踪模型,建立了路径跟踪误差模型,结合系统控制目标,提出采用Hamilton理论设计车辆上层控制器,用于实现路径跟踪误差模型的镇定,从而提高车辆路径跟踪的精度与鲁棒性.同时,在下层控制器中,设计4个车轮纵向轮胎力分配算法,通过轮胎力的动态分配满足车辆上层控制需求.利用CarSim和Simulink搭建车辆路径跟踪联合仿真模型并进行仿真实验,仿真结果表明,提出的无人车路径跟踪分层控制策略能够通过前后轮转角以及4个轮胎力的实时控制与分配,抑制路径跟踪过程中的横向误差和航向误差,提高路径跟踪精度并确保控制系统的可靠性.      

交通网络最优安全路径选择模型与算法

针对交通网络任意路段均可能发生中断的最小损失路径选择问题,提出交通网络最优安全路径选择模型,并设计了2种不同网络结构下最优安全路径选择算法.首先用模型计算任意一条路径上每条边中断后产生的从起点到终点最短替代路径长度的最大值,然后选择一条最短替代路径长度最大值最小且自身长度最小的路径.在网络中,当最短路径删除后该网络依然连通时,最优安全路径问题转化为最短路径问题,其计算复杂度为O(n2);当最短路径删除后该网络不再连通时,最优安全路径问题转化为最小最大问题,其计算复杂度为O(mn),且仅与网络中节点和边的数量有关.最后,结合交通网络的实际情况对最优安全路径进行了算例分析.     

基于停车换乘随机网络可靠性交通分配模型

针对目前大多数组合方式交通分配模型都没有考虑可靠性因素对出行行为的影响,提出了一个基于可靠性的组合方式交通分配模型.该模型考虑了组合方式出行下路网的随机波动因素,更好地反映了出行者方式、路径选择行为.基于K优路径和连续平均法,设计了模型的求解算法,并以上海北外滩实际路网为例,验证了模型的合理性和算法的有效性.与传统组合方式交通分配模型结果进行对比,分析了停车换乘措施的实施对减少交通拥堵、提高路段可靠性所起的作用,阐明了2种出行方式需求之间的比例与可靠性偏好因子和出行者需求效用因子的三维变化关系.     

基于路径长度的Logit型随机用户均衡模型

为了克服传统路径选择模型内在的IID假设,将考虑路径长度的Logit模型(path-sizelogit,PSL)引入随机用户均衡模型,构建了基于PSL的SUE模型.通过数学证明该模型的解与随机用户平衡解的一致性,以及模型解的唯一性.基于PSL的SUE模型考虑了路径长度的因素,从而可部分消除由于传统Logit模型对误差项的IID假设而引起的IIA问题.设计了MSA算法作为模型的求解算法,对比分析了考虑路径长度的Logit型随机用户均衡模型和传统Logit型随机用户均衡模型的分配结果,结果表明,在SUE模型中采用PSL模型能够处理各个路径之间长度的差异性.     

基于加权启发式搜索的鲁棒性信任路径生成

在社交媒体中,信任传递在用户交互关系的建立上发挥着至关重要的作用.实际应用中,通常将信任传递过程应用于推荐系统来预测起始用户对特定目标用户的信任程度,从而更好地作出下一步决策.选择的信任路径是否较优与预测的准确性息息相关.针对路径长度和信任值在整条路径上的值分布,提出一种新的加权启发式搜索信任预测模型.该模型将改进的经典A*算法应用于信任网络进行路径寻找,其中,改进的A*算法在寻路过程中使用了二次启发并将启发函数设置为筛选条件进行路径筛选.该模型最终得到的信任路径具有相对较好的鲁棒性,相对提高了预测的准确性,而且在信任累加计算中融入了信任的衰减.最后,通过对比实验验证该模型的有效性,并分析了参数的变化对结果预测的影响.     

一种有Voronoi剖分约束的启发式穿越算法

针对移动目标在无线传感环境器网络中的穿越问题,提出了一种带有约束条件的启发式穿越算法.该算法首先建立穿越模型,然后基于局部Voronoi图剖分穿越路径,并引入了布尔函数来对穿越路径边进行约束.移动目标根据探测到的局部或全部传感器节点信息,选择暴露度较小且穿行代价较低的穿越路径实现穿越,这使得所提出的算法更加有效并符合客观实际.理论分析和实验结果表明,该算法实用性和可靠性较高.     

基于势场蚁群算法的机器人全局路径规划

研究了智能移动机器人的全局路径规划算法改进问题.结合蚁群算法的全局性与人工势场的确定性优势,提出一种势场蚁群算法.即在基本蚁群算法迭代初期,通过人工势场法影响蚂蚁的信息素量,从而提升寻找最优路径的效率.基于栅格模型,设计了算法的执行步骤.此外,分析了不同的信息素启发因子和信息素挥发系数对算法路径长度、迭代次数和收敛速度的影响.最后仿真验证了该算法优于基本蚁群算法,也得出了信息素启发因子参数选择的合理范围.     

用户平衡分配条件下交通控制优化研究

基于信号配时和路径选择之间的相互作用机制,提出了一种区域协调多相位定时控制优化的双层规划模型.模型下层用具有路段容量约束的用户平衡描述拥挤网络条件下的路径选择,并引入了节点流向阻抗,上层为区域协调多相位定时控制优化模型,以总行驶时间和停车次数构成的网络性能指标作为信号优化的目标.采用乘子法求解带有路段容量约束的用户平衡问题,用灵敏度分析算法求解该双层规划问题.     

四轮转向汽车路径跟随控制

路径跟随控制是汽车实现自动驾驶的重要工具,已在前轮转向汽车上取得了较好的效果,但是前轮转向汽车的路径跟随控制不完全适用于四轮转向汽车.对此,基于横向误差,提出一种四轮转向汽车路径跟随模糊控制算法.首先,建立响应面模型作为优化目标函数.然后,利用遗传算法对模糊控制器进行优化设计.最后,通过Carsim-Simulink联合仿真实验,对该算法进行验证.仿真结果表明,路径跟随横向误差得到有效降低,车身质心侧偏角也控制在0.6°以内.该算法能够实现精准的路径跟随,并提高汽车的操纵稳定性.     

考虑交叉口延误的信号控制路网容量模型

为了研究信号控制延误对路网容量的影响,考虑到出行者针对交叉口信号控制延误的路径选择行为,建立了双层规划的路网容量模型.下层问题是考虑信号控制延误的用户均衡分配模型,它能预测司机对于某一种信号设置方式的择路行为;上层问题是考虑用户择路行为时的信号配时参数的优化,以使路网容量最大.该模型所调节的参数包括周期时长和绿信比.采用基于灵敏度分析的启发式算法求解该问题.算例应用表明,考虑交叉口延误的路网容量模型可以通过调节交叉口各个入口的延误使交通量在各个路径之间分配更为均衡,路网容量比不考虑延误时增大了35.16%.     

工业控制中Fuzzy—PID控制的策略与方法

从理论上分析了常规模糊控制器的局限性,在此基础上推导出模糊PID控制器消除稳态误差的原理,并以液位控制系统为例,介绍了模糊PID控制器的设计方法,并用MATLAB工具箱对系统进行仿真试验.通过对仿真结果的分析得出:模糊PID控制器既能消除稳态误差,又有很强的鲁棒性,对于此类非线性迟滞系统具有良好地控制性能.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象,介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法.通过仿真实验证明,Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化,能获得较好的控制效果.     

模糊控制在控制系统中的应用

针对不同的典型被控对象，介绍了采用比例积分微分控制和模糊控制两种控制方法。通过仿真实验证明，Fuzzy控制对被控对象参数和模型结构的变化，能获得较好的控制效果。     

MIMO多输入输出网络控制系统的容错控制

针对被控对象为具有不确定因素的多输入多输出网络控制系统,设传感器与控制器均为时间驱动,执行器为事件驱动,网络诱导时延小于采样周期,将未能成功传输数据的传感器节点视为暂时失效,把具有传感器故障的网络控制系统建模为一类带有不确定因素的离散模型,借助Lyapunov定理给出了系统渐近稳定的充分条件,基于LMI方法得出观测器和控制器的分离设计方法,实现了MIMO网络控制系统的容错控制。     

网络控制系统保性能控制

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性.     

网络化控制系统的随机最优控制

对于网络诱发延迟大于一个采样周期的网络化控制系统,该文研究了该系统的线性二次Gauss(LQG)随机最优控制问题,提出了一种新的分时控制模式.这种控制模式充分利用了系统信息并能改善系统的性能.在该控制模式下建立了网络化控制系统的随机数学模型.该文还讨论了网络化控制系统中传输延迟的Markov特性,基于这种Markov链理论,设计了具有完全状态信息的系统线性二次Gauss随机最优控制器.仿真结果验证了该分时控制模式比没考虑延迟的优化控制和没充分利用控制量的控制模式有更好的控制效果.     

基于切换控制的均匀液位控制

过程工业中常常提出均匀液位控制问题,即在保证液位不出界的前提下,使输出流量尽可能平缓.对于此类受限控制问题,模型预测控制可以取得满意效果,但在线优化的复杂性又阻碍了算法在实际中的推广.基于模型预测控制,提出了一种通过调整预测时间域长度来处理液位约束的方法,加上对未知扰动的估计算法,最终推出切换PI控制律.该方法既简化了在线优化过程,又增强了对随机扰动的适应性,已成功地应用于甘肃金川集团公司6 kt磨浮系统中.     

船舶运动的混合智能控制

将混合智能算法应用于船舶航向，转向控制，充分发挥了模糊逻辑，神经网络和遗传算法各自的优势采用GA发优与BP算法学习模糊神经网络参数，通过竞争学习算法从样本数据中获得取模糊控制规则，并与专家经验有机结合，弥补了各自的不足，仿真表明上述算法为改进船舶运动提供了一个有效途径。     

网络控制系统的输出反馈控制

将网络控制系统描述为具有输入延迟和测量输出延迟系统,给出了系统渐近稳定的定义.提出了零输入系统渐近稳定存在的充分条件,并基于一个李雅普诺夫泛函,提出了输出反馈镇定控制器存在的充分条件,通过输出反馈控制使闭环系统达到二次稳定.采用锥面互补方法,将不具有严格线性矩阵不等式(LMI)条件的非凸可行解问题转化为具有严格LMI条件的非线性最小化问题,得到了求解输出反馈控制器增益参数的静态输出反馈镇定(SOFS)算法.通过一个仿真实例,验证了该算法的有效性.     

一种串级调速的闭环控制系统

介绍了一种双闭环控制的串级调速系统，对系统的工作原理、组成及动态结构作了较为详细的论述，并解答了该系统在实际应用中出现的主要问题。