两难区影响因素与控制策略

通过建立车速时变的两难区数学模型来获取各车辆两难区长度范围,研究分析车速、黄灯时间、车辆加减速度、反应时间与两难区之间的影响关系.根据黄灯启亮时车辆的加减速情况,采用黄灯时间由小到大循环判断的预测方法,提出两难区车载预警和黄灯时间控制策略,该策略可有效降低车辆陷入两难区事件的发生概率,减少交叉口车辆交通事故.     

基于马尔可夫模型的交叉口两难区自适应控制

提出一种基于马尔可夫模型的信控交叉口两难区自适应控制方法.根据实时监测的两难区内车辆数据,采用马尔可夫模型主动预测陷入两难区内车辆数的概率分布,提出采用基于n近邻的状态转移矩阵的更新框架,并综合考虑相位时长,建立相位延长和切换时两难区内当量车辆数的计算模型,进而以相位切换的风险概率为准则,采用即时决策的交通控制自适应调整相位时长.以广州市某交叉口进行VISSIM仿真实验,在不同强度的交通条件下,验证提出方法的效用并进行参数敏感性分析.仿真结果表明经过模型参数校准后,提出的控制方法在有效减少陷入两难区内的车辆数的同时,可减小交叉口的平均延误.     

一种面向逆向物流的库存控制策略

基于需求和返回是相互独立泊松过程的假设,将(R,Q)库存策略控制下的逆向物流库存系统建模成马尔可夫链,并依此对逆向物流库存系统的稳态表现进行分析,得到了系统的总成本期望值函数.论述了最优控制参数的优化方法,并通过数值算例考察了产品返回过程对系统最优总成本的影响.     

基于车载数据的城市道路交叉口自适应控制研究

在总结现有交叉口交通控制弊端的基础上,通过对控制目标和任务的分析,基于车路协同系统的全时空车载数据,以单车道的车队和多车道的车队簇为控制对象,利用车头时距和间距研究车队和车队簇的形成和动态变化规律,建立了基于车载数据的交叉口自适应控制模型,同时在相位切换逻辑中考虑了两难区.最后基于二次开发的仿真平台,对研究成果进行了测试和验证,相关的案例分析表明,模型应用对于交叉口平峰和低峰情况下的运行效率和安全性有显著改善.     

基于结构方程的信号交叉口驾驶人两难区选择行为影响因素分析

驾驶人在信号交叉口两难区的驾驶选择行为影响因素分析对交叉口的安全运行具有重要意义。通过设计问卷,获取了不同个人属性、不同道路情况、考虑设置辅助驾驶系统等因素下驾驶人的选择行为,使用结构方程分析了上述因素对驾驶人在两难区的选择行为的影响。结果表明:驾驶人的个人属性、驾驶信息、对于辅助系统的态度及意见等都对驾驶人在两难区的选择行为有直接的影响,而其中驾驶人的驾驶信息是主要影响因素。     

一种基于ZigBee的防追尾预警系统

基于ZigBee的防追尾预警系统通过等间隔置于道路上的协调器和车载终端实现车联网，完成车车互联、信息共享。利用道路节点对道路进行分段管理，利用车载终端的GPS和RFID读取器实现车辆的位置、速度与行车道的信息获取，最后利用最小安全距离模型实现车辆防追尾的预警，并在实物测试中得到了验证，证明了系统的可行性。     

一种掺配区除尘技术的研究与应用

为解决卷烟厂制丝车间掺配区环境空气质量较差的问题,实验研究了湿式就地除尘系统在掺配区环境除尘中的应用.通过应用湿式就地除尘系统,车间空气质量得到了极大的改善,该系统对所在区域的环境温湿度和制品物理质量指标影响很小.在漯河卷烟厂实际应用中取得了较好的经济和社会效益.     

容错控制系统的一种神经网络控制策略

基于神经网络的函数逼近能力及其容错性，提出了一种神经网络容错控制策略：首先利用系统重构的方法设计控制系统在各种故障情况下的控制律，然后采用一个神经网络来学习这些控制律的特性．学习结束后，将该神经网络作为控制器对系统实施控制．对一个具体的线性系统在传感器故障情况下的神经网络控制进行了仿真研究，结果表明：神经网络控制器能够代替系统原有的控制器．而且在系统发生未知故障时，同样具有容错性．     

一种电压型并网逆变器的拓扑和控制策略

提出并网逆变器主电路拓扑结构.给出了并网逆变器的控制策略,分析了电压空间矢量控制原理及实现方法.在MATLAB环境下对SVPWM控制的逆变器系统进行了仿真,仿真结果验证了方案的可行性.     

黑箱系统的一种简便自适应预测控制策略

采用一种输入输出增量式一元线性回归模型作为黑箱系统的预测模型,应用投影算法估计模型参数.该模型将对象输出增量分解为2个分量:一个为非零控制增量作用下的强制分量,另一个为控制增量为零时的自由分量,是一种非齐次时变线性模型.此外,应用广义预测控制理论,提出了一种基于该模型的自适应多步预测控制策略,导出了基于该模型的多步最优预测算式和最优控制律.该控制策略不仅具有广义预测控制的强自适应能力和强鲁棒性,且模型参数少,算法简单,适用于黑箱系统的控制.仿真结果表明该控制策略是有效的.     

声控灯与节能灯优化配置的粗糙集评价方法

基于可信度的区间数排序方法的基础上,为获取更合理的属性权重,将属性重要性与条件信息熵结合起来,给出了一种基于粗糙集理论的属性权重确定方法,构建了声控灯与节能灯优化配置的指标体系,建立了基于粗糙集理论的区间型综合评价模型。     

AMT重型车辆制动控制策略分析

在对车辆制动过程进行力学分析和机械自动变速重型车辆降挡和不降挡两种制动控制策略的比较基础上,提出了在不降挡的前提下,当发动机辅助制动力矩影响行驶稳定性时分离离合器;当车速降低到发动机辅助制动力矩不影响行驶稳定性时接合离合器的控制策略.并对制动过程中分离离合器后是否再次接合离合器这2种情况下制动时的制动减速度、制动时间和制动距离进行比较分析.分析表明当发动机辅助制动力矩不影响行驶稳定性时,接合离合器可明显减少制动时间和制动距离.     

微型电动轿车制动能量回收及控制策略的研究

分析了电动汽车制动能量转换和回收的制约因素,以某前驱动微型电动轿车为研究对象,在传统汽车制动理论的基础上,提出了电机再生制动力和摩擦制动力以及整车前、后轮制动力的联合控制策略;基于Matlab/Simulink和Advisor软件平台进行了系统建模和典型循环工况下的仿真,结果表明,该联合控制策略能够实现安全制动条件下的制动能量回收,且能量回收率达14.13%。     

为十字路口红绿灯控制的通塞判断系统

一种为十字路口红绿灯控制的通塞判断系统,它相应于数字计算机所存储的程序控制信号运行,以感知十字路口的通堵状态进而控制十字路口红绿灯的状态。在数字存储器中存有系统运行的多个参数和控制程序,如摄像头防误判的重复采样次数、汽车高度范围(cm)、早中晚亮度参考值TM、TA、TN,并自动通过自适应算法获取的图像帧差阈值。控制程序按照事先约定的流程根据各个参数和系统的传感设备传送的数据完成交通灯的控制。     

基于回流无级变速传动的混合动力汽车 运行模式转换控制策略

搭载回流无级变速传动装置的插电混合动力汽车在动力切换过程中存在两种切换形式：动力源之间的驱动模式切换和纯无级状态与回流状态之间的调速模式切换,两种切换都会导致动力耦合系统扭矩突变,影响汽车平顺性。在对回流式混合动力系统工作特性分析的基础上,制定了针对不同切换过程的扭矩协调控制策略,并通过MATLAB/Simulink仿真平台进行了验证。结果表明,该策略能够有效地减少该系统切换过程中的转矩波动和冲击。     

HEV再生制动时电池快速充电模糊控制策略

为了提高混合动力汽车(HEV)再生制动时蓄电池的充电效率,保证蓄电池的使用安全,在分析蓄电池充电过程热交换模型的基础上,建立了电池开路电压-内阻模型与充电效率间的数学关系.然后,基于马斯定律,设计了适用于HEV再生制动时电池快速充电模糊控制算法.在Mat1ab环境下搭建了闭环控制系统仿真模型,通过建模与仿真计算出HEV在不同控制策略下的电能回收率.结果表明在相同制动情况下,设计的快速充电模糊控制策略与限流充电控制策略相比,电能回收率增加了8.41％.     

基于模糊神经网络的车辆间距智能自适应控制

为了实现汽车行驶过程中与前车车距的自动控制,提出了一种基于模糊神经网络的车辆纵向间距智能自适应控制方法.利用神经网络对车辆纵向运动进行辨识,将神经网络和模糊控制结合起来,设计模糊神经网络加速度控制器,利用神经网络的学习功能修正控制器的隶属度函数的参数和控制规则.仿真表明系统响应快,控制精度高,和传统方法相比具有较强的抗干扰能力和自适应性.     

基于动态预警的人车共驾智能汽车侧向避障鲁棒控制

为提高人车共驾智能汽车侧向避障安全性,提出了基于动态避障预警的侧向避障鲁棒控制策略.针对汽车行驶前方汽车加速度和速度动态变化,建立汽车纵向安全距离模型,提出了基于临界纵向安全距离和碰撞时间倒数融合互补的多级预警算法.针对不同预警状态,根据驾驶员是否介入,对智能汽车进行相应控制,实现人车共驾智能汽车安全性;针对避障过程前后侧偏刚度参数动态摄动,提出了考虑参数动态摄动的鲁棒控制策略,以实现智能汽车侧向避障轨迹精准跟踪.搭建了Carsim与Simulink联合仿真平台,进行了所提控制策略仿真分析,结果表明:所提控制策略有效,实现了不同级别预警并能根据驾驶员动态介入而动态调整预警状态,若驾驶员对预警未介入直到四级预警,控制策略自动接管人车共驾智能汽车,进行侧向避障控制,提高了人车共驾智能汽车安全性和横摆稳定性.     

模糊控制在自主循迹模型车控制中的应用

以"飞思卡尔"杯模型车为研究对象,给出了一种基于道路信息的自主循迹模型车的二维模糊控制策略.该控制器以传感器与道路中心引导线的偏差及偏差的变化率作为控制器的输入,经过模糊推理,输出控制舵机转角及模型车速度,输入、输出隶属度函数采用矩形函数,该方法缩短了系统执行时间,提高了系统的响应速度.通过实际跑车,证明该方案设计合理、可行,能以较高的车速跟随给定路径.     

电动汽车负荷聚类及参与电网一次调频控制策略

为解决风力发电、光伏发电等分布式电源出力波动和大规模负荷入网造成的频率波动问题,电动汽车在(The electric car)热备用条件下基于V2G技术,以电动汽车作为调频手段,研究电动汽车负荷聚类参与电网一次调频控制策略。根据电动汽车快速响应性能对电动汽车负荷聚类,采用聚类算法将电动汽车负荷分组对不同调频容量分配。当系统频率发生变化时,以实现电动汽车参与电网一次调频响应。仿真结果表明：当电网频率波动时,电动汽车参与电网一次调频,使得电网频率能够很快向稳定状态恢复。本文所提电动汽车负荷聚类参与调频控制策略是有效的。