车辆多目标自适应巡航控制算法

为了综合协调车辆跟车时的追踪性能、燃油经济性能、驾乘人员舒适性能和跟车安全性能,研究了多目标自适应巡航控制(ACC)算法,建立了包含车辆模型和车间关系的ACC系统集成式纵向运动学模型,设计了描述追踪误差、燃油消耗量和驾驶员跟车行为误差的目标函数,以及保证动态跟车、期望驾乘感受和跟车安全的约束条件,基于模型预测控制理论将多目标ACC系统控制算法转化为带有多个约束的在线二次规划问题。采用反馈校正机制改善了算法设计时存在的建模失配和外部干扰等低鲁棒性问题,引入向量松弛因子解决了优化求解过程中硬约束导致的控制算法非可行解问题。仿真结果表明,相比线性二次型调节器的ACC算法,所提控制算法在前车循环工况中100km油耗降低9.3%,追踪误差指标降低21.7%,从而实现了良好的车辆追踪,同时满足驾驶员期望的跟车特性要求。     

基于模型预测控制的可变目标距离自适应巡航控制研究

为解决在复杂交通环境中自适应巡航系统存在旁车切入本车前方工况时,目标期望距离计算模型得到的期望相对距离与实际相对距离发生阶跃以及堵车蠕行工况,车辆与前车距离较近,拥堵路况不断启停的目标车辆的速度、加速度和相对距离持续抖动,导致的纵向加速度幅值过大带来的驾驶平顺性、舒适性和安全性问题,提出可变目标距离的自适应巡航控制算法,基于模型预测控制理论,建立离散纵向运动学预测模型,综合考虑底盘加速度响应、极限安全纵向跟车距离、车辆自身物理限制、驾驶人乘坐舒适性等优化控制目标,引入松弛因子进行在线求得可行解.在旁车不同切入工况、综合工况行驶以及堵车蠕行工况对本算法进行仿真和实车测试并利用数据对IDM算法开环实验,研究成果对比表明,考虑旁车切入的可变目标距离的自适应巡航控制算法在旁车加速切入工况中,纵向控制产生的最大冲击度为-0.25 m/s³,相比于IDM模型降低50%,堵车蠕行工况中纵向控制产生最大减速度为-0.3 m/s²,相比于IDM模型降低30%,综合工况和定速巡航工况中,算法在保持安全距离情况下可以对车辆实现稳定纵向控制,加速度幅值不超过-0.3...     

智能混合动力汽车经济性自适应巡航控制策略研究

针对智能混合动力汽车自适应巡航过程中的能量控制策略问题,结合模型预测控制在处理多目标、多约束优化问题方面的优势和粒子群算法运算量小、收敛快的特点,将粒子群算法作为模型预测控制的滚动优化方法,构造基于模型预测控制的粒子群算法.仿真结果表明,文中算法能够使绝大部分工况点落在较低燃油消耗率区域,只有少部分工况点落在非经济区域,虽然多消耗了1.06%的燃油,但在运算速度上却获得了60.3%的提升.     

汽车自适应巡航与换道过程多目标协同控制

为提升自动驾驶汽车在自适应巡航跟车和车道切换联合工况下的纵向跟驰、横向稳定性能,针对加速跟随前车且同时换道这一特殊工况下的车辆行驶稳定性控制需求,提出了一种具有两层结构的协同控制策略.在分析跟车和换道联合工况控制需求基础上,建立了基于五次多项式的换道轨迹模型和固定车头时距跟车模型,设计了上层线性时变模型预测控制器,输出...     

基于MPC自适应巡航系统控制策略联合仿真研究

为了提高自适应巡航系统的鲁棒性和对复杂跟车环境的适用性,提出一种基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的自适应巡航系统分层控制策略。上层控制策略主要考虑速度控制模式和距离控制模式之间的切换,下层控制策略则基于MPC理论而提出,确定汽车加速、减速或保持当前车速,以提升系统跟随性。在Carsim软件中选取有防抱死制动系统的C级掀背车,实时模拟两车(前车和本车)跟随的运行过程。在MATLAB/Simulink中建立纵向运动学模型,运用MPC控制策略对车辆的跟车工况进行联合仿真。结果表明,我们设计的MPC控制器与PID(proportional-integral-derivative,比例-积分-微分)控制器相比,在跟车工况下本车的加速度峰差值仅为1.65 m/s~2,加速度变化均值降低约23%,提高了驾驶的舒适性和行驶的稳定性;同时车间距误差范围控制在-0.5～7.3 m,均值误差降低约12%,在实际跟车环境中,能有效减少追尾、加塞等情况的发生。     

智能车辆自适应巡航控制策略研究

为满足车辆自适应巡航安全性要求,提出了一种分层式自适应巡航控制策略。首先将车辆行驶模式分为定速巡航与跟车巡航两种,并设计控制模式切换策略,针对不同模式,分别建立基于PID控制和基于可变车头时距的安全车间距策略与最优控制的控制器模型,获得期望加速度;然后建立下层制动/节气门开度切换模型及其逆模型,得到车辆期望的节气门开度和制动压力,实现对车辆的控制;最后基于CarSim与Matlab/Simulink联合仿真平台进行测试。结果显示,所设计的安全车间距策略和控制策略能够保证巡航稳定性及安全性。     

基于模糊控制的车辆自适应巡航系统设计

在定速巡航的基础上,结合跟车巡航功能,设计了一种自适应巡航分层控制系统,可根据行驶工况自动切换其工作模式,实现巡航系统的智能化。该系统综合考虑了跟车系统中前车车速、加速度、车距等各种因素,利用模糊控制技术的优点,提高控制系统的性能。利用Matlab仿真及硬件在环技术进行实验研究,结果表明该控制系统能够实现巡航模式的自适应切换,并且具有较高的控制精度和理想的巡航性能。     

车辆自适应巡航控制系统有效目标辨识算法

针对现有汽车自适应巡航控制系统(adaptive cruise control,ACC)在弯道上经常出现的追踪目标丢失问题,利用微波雷达、三轴陀螺仪、车道线识别系统等传感器构建了自然驾驶行为试验车。在高速公路、国道等道路下进行了多位驾驶人的实际道路自然驾驶试验,提取了自然跟车过程中的自车运动状态数据以及道路交通环境数据。采用车速与车身横摆角速度,基于非线性三自由度车辆动力学模型建立了横摆角速度的卡尔曼滤波器,实现了对道路曲率的在线实时估算。在此基础上,以前方目标车辆的后侧中心是否处于本车车道为判断依据,建立了ACC系统有效目标辨识模型。研究结果表明:建立的模型能够快速识别ACC系统的有效目标,对多个目标的区分能力较强;尽管该道路曲率估算误差较大,但模型依然能够准确辨识得到ACC系统的有效目标。     

基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.      

LMS算法的自适应逆控制变频调速系统

针对矢量控制变频调速系统参数鲁棒性差这一交流传动领域难题,提出基于自适应逆控制理论的感应电机变频调速新型控制结构用于增强系统参数鲁棒性;提出一种基于变论域的变步长LMS自适应滤波算法用于电机系统及其逆系统建模。研究结果表明,变论域变步长LMS算法克服了收敛速度、时变系统跟踪速度与收敛精度方面的矛盾;自适应逆控制的变频调速系统对感应电机参数摄动具有鲁棒性。     

汽车自适应巡航控制系统的嵌入式系统

本文从自适应巡航控制算法入手,围绕其结构图,论述了嵌入式系统的功能特性及其在汽车领域应用的可行性与可靠性,阐明了其在大大提高汽车智能化发展中的重要作用。     

基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法

为提高复杂工业系统非线性时间序列预测精度,将工业系统非线性时间序列不同的单个预测模型预测值作为函数链神经网络的原始输入值,并将原始输入值按正交的三角函数扩展得到的数值作为函数链神经网络扩展输入值,在分析函数链神经网络拟合充要条件的基础上,结合模糊自适应变权重算法计算函数链神经网络权重,建立基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测模型。研究结果表明:基于模糊自适应变权重算法的函数链神经网络预测方法的预测精度较高,并且平均误差和预测平方根误差均较小,具有较强的泛化能力;该模糊自适应变权重函数链神经网络预测模型可用于复杂非线性工业系统决策。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

"起-停"巡航控制系统的纵向车距控制方法

针对单一设计距离控制中出现的速度滞后问题,综合考虑速度和距离的控制,提出了一种基于"起停"巡航控制系统的纵向车间距控制器设计方法。该控制器的设计中引入了控制因子,建立了兼顾速度和距离控制的目标性能函数,并对控制因子的取值作了讨论。通过理论分析和仿真实验表明,所提出的控制方法使速度滞后的问题得到改善,同时控制器对质量具有鲁棒性。     

混有CACC和ACC车辆的连续型元胞自动机交通流模型

现有的混合交通流元胞自动机模型中自动驾驶车辆与手动驾驶车辆在跟驰模型上大多仅存在反应时间上的差别,并不能体现自动驾驶上层控制系统实时调节加速度保持车速稳定的特点,基于Gipps模型和Path实验室标定的自适应巡航控制(adaptive cruise control, ACC)和协同自适应巡航控制(cooperative adaptive cruise control, CACC)跟驰模型提出了更符合自动驾驶机理的连续型元胞自动机模型。通过计算机数值仿真分别从速度、流量、拥堵比例以及期望车间时距方面对不同渗透率下的混合交通流进行分析。结果表明,智能网联车辆能有效提高道路通行能力,当渗透率为40%～60%时,道路通行能力比纯人工驾驶车辆时提升14%～30%,当道路上全为智能网联车时,其通行能力约为纯人工驾驶车辆的1.9倍;同时在相同智能网联车渗透率下,道路通行能力随智能网联车辆期望车间时距减小而增大。     

变步长自适应滤波算法的谐波检测

为提高自适应滤波算法的收敛速度,并降低其稳态误差,建立了LMS算法理论最优步长值与误差信号和输入信号之间的关系,提出了一种新的变步长LMS自适应谐波检测算法。该算法的优点是:根据误差信号的平方时间均值估计来调节步长因子,克服了以往算法在自适应稳态阶段步长调整过程中的不足。即使待检测信号的信噪比较低,检测过程也具有较快的动态响应速度和保持较小的稳态失调噪声。计算机仿真表明,该算法具有更好的收敛精度。     

交流变频调速系统的自适应神经模糊控制研究

针对交流电动机参数变化和负载波动等因素对交流变频调速系统性能的影响,利用神经网络实现模糊控制,设计了一种基于自适应神经网络模糊推理(ANFIS)的速度调节器.仿真实验结果表明,具有ANFIS的交流变频调速控制系统不仅动态和静态性能都得到提高,而且具有较强的鲁棒性.     

基于变参数PI自适应法的无速度传感器矢量控制系统速度推算方法

结合MRAS理论和具有较好动态性能和鲁棒性的变参数PI算法 ,构造了一种改进的无速度传感器矢量控制系统速度估算方法 .对系统的仿真结果表明 ,系统具有较好的动态性能 .