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针对智能车辆的避障跟踪控制问题,设计一种模型预测控制器。该控制器采用分层结构,上层基于非线性车辆点质量模型在避障时进行局部路径规划,下层基于单轨车辆动力学模型实现路径跟踪。通过Carsim和Matlab联合仿真,利用粒子群算法在线优化控制器参数,以不同的速度测试控制器性能,仿真结果表明:控制器具有良好的鲁棒性和实时性,跟踪误差较小,在单个和多个障碍物情况下,通过分层控制均实现了平稳避障并重新跟踪上原路径,表明控制器准确性高。 相似文献
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一种用于跟踪轨迹规划的新的导引规律 总被引:1,自引:0,他引:1
本文研究一种新的目标导引规律,这种方法通过变化的视角来调整导弹接近目标的轨迹,不仅能够允许目标位置估计有较大的误差,而且可以更有效地对付目标的机动运动,提高导弹的命中率。本文还讨论了用这种方法制导的导弹接近目标的速度下限。最后给出了导弹跟踪过程的仿真。 相似文献
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针对能够描述机械手动态特性的一类特殊仿射非线性系统 ,提出了一种非线性连续预测控制器。其预测模型通过对系统状态泰勒级数展开并做适当的截尾处理获得。此外 ,证明了非线性连续预测控制器的渐近跟踪特性 ,并给出了一种改进的预测控制方案。将非线性连续预测控制器应用于二自由度机械手轨迹跟踪控制。仿真结果证明了该控制器的有效性 相似文献
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非线性预测滤波器在机动目标跟踪中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种直接根据新息的机动目标跟踪非线性预测跟踪滤波算法。该算法不需要假定目标的机动加速度模型 ,而是将目标的机动加速度作为滤波结果的一部分直接估计出来。对不同机动目标的仿真结果表明 ,所提出的预测滤波算法具有优良的估计性能 相似文献
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实际灌浆压力控制过程中,由于灌浆液的密度、粘度和地层等因素的影响,使得灌浆压力的变化具有不确定性、时变性和非线性特征。为了辨识、预测灌浆系统压力,提出了一种基于神经网络的多传感器数据融合技术。通过对灌浆工艺与机理分析得到该BP神经网络输入变量。该方法首先利用灌浆过程中采集的数据离线训练BP神经网络,获得一收敛的神经网络模型,然后用此神经网络模型实时预测所灌地层的灌浆压力。最后实验仿真结果表明,BP神经网络预测模型能够运用到灌浆系统中,模型的最大预测误差不超过15%,平均均方根误差仅为0.186。 相似文献
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基于支持向量机的非线性模型预测控制 总被引:31,自引:0,他引:31
支持向量机是基于统计学习理论的新一代机器学习技术。由于使用结构风险最小化原则代替经验风险最小化原则,使它较好地解决了小样本情况下的学习问题。又由于采用了核函数思想,使它把非线性问题转化为线性问题来解决,降低了算法的复杂度。提出了一种基于支持向量机的模型预测控制结构,并使用一个新的随机搜索优化算法来求解预测控制律,计算机仿真证明了所设计的控制算法的正确性和有效性。 相似文献
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非线性系统中多传感器滤波跟踪型数据融合算法的研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在非线性系统中,常用的跟踪滤波算法是基于扩展的卡尔曼滤波算法的融合算法,但是这种融合算法的跟踪精度并不是很高。本文根据对滤波器跟踪型数据融合的研究,提出了基于转换测量值卡尔曼滤波算法的非线性系统中的数据融合方法。研究表明,在利用激光干涉仪进行目标跟踪时,这种基于融合算法的集中式融合算法的跟踪性能优于分布式融合算法,但是,从仿真结果可以看出,两种融合算法的差别不大,结果基本相同,因此,在非线性系统中,基于转换测量值卡尔曼滤波算法的分布融合算法可以重构集中式融合算法。 相似文献
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讨论了一类非线性系统的自适应模型跟随控制问题。首先给出了系统的一般描述,然后研究了该系统模型跟随控制的存在条件,最后讨论了如何设计前馈控制和反馈控制矩阵的迭代调节律,使得系统输出能够快速地稳定地跟随参考模型输出。仿真结果表明了这一控制方案具有良好的非线性跟随效果。 相似文献
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非线性模型预测控制的智能算法综述 总被引:3,自引:0,他引:3
从非线性模型预测控制的预测模型建模和最优化问题求解两方面入手,介绍了近年来基于智能模型和智能优化算法的非线性系统预测控制方法,并对各种算法的特征进行了总结评述,指出了智能非线性预测控制方法存在的问题和未来的发展方向。 相似文献
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非线性双容水箱建模与预测控制 总被引:8,自引:2,他引:8
应用流体力学理论对双容水箱液位系统进行力学分析,采用机理建模方法,建立非线性数学模型。应用实测数据拟合模型参数,采用三组仿真,实测阶跃响应曲线,验证了机理模型.采用有约束一步非线性预测控制算法,并考虑了控制工程中多种实际约束问题,对双容水箱液位系统进行了实际控制。实验结果初步验证了控制算法,并进一步验证了模型的有效性。 相似文献