四轮转向直接横摆力矩鲁棒集成控制仿真研究

将四轮转向与直接横摆力矩相结合,考虑模型摄动优化权函数抑制外扰,基于模型跟踪设计μ综合鲁棒集成控制器.采用J-turn操纵方式高速下验证控制器的鲁棒性,比较前轮转向直接横摆力矩,四轮转向与四轮转向直接横摆力矩三种车辆控制系统的操纵性能,仿真表明设计的四轮转向直接横摆力矩集成μ综合控制器更能有效地提高车辆闭环系统的鲁棒性,抵制外部扰动的鲁棒稳定性,且避免了H∞控制器的保守性.     

非对称变后掠柔性后缘飞机滚转控制分配研究

以往研究已经证明机翼后掠角和后缘弯度的单独改变均可增强飞行器的机动性,探究将后掠角作为冗余控制器后飞机滚转运动收敛特性问题。首先利用计算流体力学方法,探讨了后掠角非对称变化对气动特性的影响规律,建立了不同工况下研究对象飞机后掠角、柔性后缘两种广义操纵面的操纵效能函数。其次综合Kane方法建立的稳定滚转子系统动力学模型,在考虑飞机阻尼力矩影响下,确定了监督控制器-主控制器控制架构下系统主、从控制器控制律。最后将后掠角非对称偏转作为系统冗余控制输入,以操纵面偏转速率为特征量,分析了不同工况下后掠角非对称变化对飞行器稳定滚转运动收敛特性的影响。通过分析可知,采用冗余操纵面设计,可有效增大滚转控制力矩,避免操纵面进入饱和状态,提升飞机整体控制效能。通过两种工况下的仿真结果可知,后掠角操纵面可增强系统容错能力、提升高升力下飞机操纵性能,但会增大系统达到稳定所需的时间。     

大型轮式工程车辆转向系统的神经网络PID控制

根据大型轮式工程车辆转向系统的对象特点和操纵方式，提出采用基于RBF神经网络控制器来改进常规PID控制器实现系统控制性能。该控制系统结构中，RBF神经网络辨识器(RBFNNI)实现对被控对象的Jacobian矩阵信息的辨识，神经网络控制器(NNC)是基于RBF神经网络实现的单神经元的PID控制器。在对算法进行改进的基础上设计了神经网络结构，并进行了被控对象的仿真分析。实际结果表明该控制方法具有较好的实用性和鲁棒性，可以用于多操纵模式工程车辆转向系统的控制。     

基于AFS与DYC集成控制提高车辆操纵稳定性的研究

为提高车辆的操纵稳定性,基于线性矩阵不等式方法(LMI)计了集成车辆前轮主动转向(AFS)与直接横摆力矩控制(DYC)的底盘鲁棒模型匹配控制器(R-MMC).由于反馈控制变量车身侧偏角在车辆行驶过程中很难测量,还设计了车身侧偏角滑模观测器(SMO).通过在Slalom和μ-split 极限工况下的仿真试验,验证了底盘集成控制器可以显著提高车辆的操纵稳定性和主动安全性,且滑模观测器在幅值和相位上都能准确跟踪车身侧偏角实际值.     

四轮转向半挂汽车列车横向稳定性仿真分析

引入Gim轮胎模型建立了四轮转向半拦汽车列车的非线性动力学模型.以零侧偏角为控制目标确定半挂汽车列车牵引车后轮转角.以建立的四轮转向半挂汽车列车非线性动力学模型为基础,采用数值不同的两种前轮转角输入,借助Matlab/Simulink仿真环境,对其运动规律进行时域仿真.仿真结果表明,高速时基于牵引车后轮转角的半挂汽车列车明显改善了车辆的操纵稳定性,且能在大前轮转角的情况下保证半拦汽车列车的稳定性.研究结果可为四轮转向半挂汽车列车操纵稳定性的优化及系统设计提供理论依据.     

基于Matlab的四轮转向车辆操纵稳定性仿真研究

建立了四轮转向车辆操纵动力学模型，详细地描述了在Matlab环境下四轮转向车辆操纵稳定性的动态仿真过程，研究了转向的稳态和瞬态响应特性及其控制参数的影响，并与传统前轮转向车辆进行了比较分析．最后以零侧偏角为目标对控制参数进行了优化．研究结果可为评价四轮转向车辆的系统设计和控制律提供理论依据。     

采用免疫算法优化设计汽车主动悬架的模糊控制器

基于免疫算法,提出了一种模糊控制器的优化设计方法,优化模糊控制器的论域和模糊子集的隶属函数参数,并将其用于1/4汽车主动悬架的模糊控制器的设计中。仿真结果表明:使用该方法优化设计的模糊控制器控制汽车的主动悬架系统,汽车的平顺性和操纵稳定性均有明显改善。     

基于群体智能免疫算法的PID自整定

传统的PID整定方法得到的结果通常不是最优参数,很多学者采用遗传算法和模拟退火方法来解决这个问题.针对遗传算法很容易陷入局部最优值和模拟退火算法收敛速度慢这些缺点,融合了粒子群算法和人工免疫机理的优点,提出了一种基于群体智能的免疫算法,对典型二阶对象进行PID控制器参数优化整定.仿真结果证明了提出的算法有效可行.     

混合动力汽车操纵稳定性模糊控制仿真研究

通过研究混合动力汽车操纵稳定性控制对电机回馈制动系统的要求及对相关工作状态进行分析,针对混合动力汽车设计了一种新颖的电机回馈制动与液压制动复合混合动力汽车操纵稳定性模糊控制系统,并讨论了前馈补偿控制器、模糊控制器、电机回馈制动协同控制器的设计与协同控制策略.以变道工况、高速转向工况及紧急制动工况为例,进行了混合动力汽车操纵稳定性控制试验研究,结果表明该操纵稳定性控制系统使车辆在以上工况运行时能够迅速、准确、安全地按照驾驶员的意图行驶,制动性能良好,而且在道路条件和行驶条件改变时具有较强的适应性和鲁棒性.     

四轮线控转向横摆角速度反馈控制策略研究

为了改善传统四轮转向系统的不足,研究了四轮线控转向系统的横摆角速度反馈控制策略。后轮进行横摆角速度反馈使稳态质心侧偏角极小,并且将车辆横摆和侧偏运动解耦;前轮进行横摆角速度反馈,通过调整反馈系数来预定横摆运动的时间常数,增加转向增益,改善横摆角速度的响应特性。阶跃响应和频率响应等的仿真结果表明,提出的四轮横摆角速度反馈控制策略改善了传统四轮转向的不足转向趋势,缩短了反应时间,提高了驾驶员精确控制车辆的能力,从而提高了操纵稳定性。     

基于遗传算法的模糊免疫控制器设计

运用模糊李亚普诺夫综合法设计模糊控制器来模拟免疫系统中的反馈机理,应用遗传算法对控制系统响应的快速性及稳定性的参数进行了优化,实现了免疫控制器的合理设计。采用此方法设计平衡梁系统控制器,仿真结果表明,控制器性能优于常规控制器,且系统具有良好的鲁棒性。     

基于神经网络技术的飞机舵面故障趋势预测研究

在飞机舵面故障诊断系统中,及时准确的故障预报对提高飞机的安全性具有极其重要的意义,针对飞机舵面故障预报系统的设计要求,建立了神经网络故障预测模型以及训练算法,该预测模型采用三层BP网络模型,还对神经网络的预测精度给出了评价函数.最后,为了验证所述方法的有效性,结合风洞实验数据,对某机舵面故障模式之一的方向舵卡死进行了预测和分析,并与传统的ARMA方法进行了比较,结果充分表明了该神经网络预测模型的有效性和优越性.     

一种模糊神经网络控制系统研究

针对被控过程的非线性、时变性和复杂性,提出了一种模糊神经控制器与动态辨识器组成的控制系统。该系统的控制器采用模糊神经网络控制器,它的控制参数采用遗传算法全局离线优化对BP算法局部在线调整相结合的混合方法;该系统的辨识器采用变形Elman动态神经网络进行系统辨识。给出了该系统的结构、原理及工作流程,通过仿真实验证明该系统的可行性和有效性。     

基于特异性免疫策略的遗传算法及应用

针对标准遗传算法在进化后期收敛速度慢,易陷入未成熟收敛的问题,借鉴免疫应答机理,提出一种基于特异性免疫策略的遗传算法.算法的核心在于保持种群的多样性和执行特异性免疫策略,即引入小生境技术维持种群的多样性,对遗传参数自适应调节以适应种群的实际变化;利用高亲和度抗体搜寻更优秀的抗体,并发掘低亲和度抗体寻优的潜力;通过优良记忆库实现精英保留策略,保证算法搜索的快速性及有效性.理论上证明了算法的收敛性.仿真结果表明,算法能有效地改善种群多样性,具有较强的全局收敛能力.以二级倒立摆为被控对象,将该算法应用于Takagi- Sugeno模糊神经网络控制器的优化,实物控制结果表明该方法具有良好的动稳态性能和抗干扰能力.     

锅炉燃烧系统的聚类自适应模糊控制器的设计

将聚类算法和模糊控制相结合，提出一种新型的聚类自适应模糊控制方案，应用于非线性、大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并用遗传算法将模糊控制器的隶属参数进行了优化，仿真表明该方案的适应性和鲁棒性都很强，具有很大的工程实用价值。     

基于遗传算法的模糊规则自动生成

模糊控制是人工智能的一重要研究领域,已在家电和工业控制中得到重视和应用。模糊规则自动生成是模糊控制的关键性技术之一。将介绍模糊控制的原理,提出了基于遗传算法的模糊规则自动生成算法,并说明其特点。     

基于GA的非线性电机自适应模糊滑模控制器设计

提出一种基于GA的自适应模糊积分型滑模控制策略,并将其用于具有非线性动态摩擦力的单轴运动控制系统中.控制器由自适应模糊控制项和补偿控制项组成,自适应模糊控制项用来逼近理想滑模控制律,补偿控制项用来补偿逼近偏差,利用李亚普诺夫稳定性理论推导出模糊规则和补偿控制项中逼近偏差边界在线自适应律,采用遗传算法优化自适应律中参数.仿真和实验结果表明了该控制策略的有效性.     

Genetic algorithmcombined with immune mechanism and its application in skill fuzzy control

1 .INTRODUCTIONSince 1974 , when Mamdany, a British professor ,started applyingfuzzy control theoryto heater controlsystems ,fuzzy control has gradually been appliedto agrowing number of Page 1 of 14 fields .Its character-istics ,such as the effectiveness ,being easy to under-stand by on site operators , being easy to intervene ,and so on, have made fuzzy control a good controlmethod with promising future .However ,fuzzy control still faces alarge numberof long-term problems . The diffic…     

基于生态位技术的Fuzzy控制方法

通过引入个体生态位概念 ,提出通过反馈作用及个体的自适应行为缩小与环境压力的差异 .建立基于生态位的模糊控制模型 ,并利用遗传算法和 Fuzzy控制双层嵌套的设计方法 ,进行优化构造可控的生态位 .将此方法应用到智能温室系统 ,仿真结果表明有较好的控制效果 .     

带有资格迹的模糊CMAC控制仿真研究

提出一种带有资格迹的模糊CMAC控制器(FCE),资格迹的引入可以对控制系统进行超前预测,提高系统的稳定性。研究了FCE系统的构成,并推导其学习算法。为适用于在线控制,给出了高效的FCE算法实现方案。应用于船舶航向控制的仿真结果表明,当存在风浪干扰海况下,船舶航向的控制仍能取得令人满意的效果。