基于状态反馈的四轮转向汽车最优控制

为了充分发挥四轮转向技术在改善汽车操纵稳定性方面的优势,对车辆转向的理想状态进行了分析,构建了理想转向模型.依据具有二次型性能指标的最优控制理论,以车辆转向理想模型作为跟踪目标,采用基于状态反馈和前轮前馈的控制策略,对四轮转向汽车后轮转向控制规律进行了研究,并推导了后轮转角最优控制算法.利用Matlab/Simulink工具,对所提出的后轮转向最优控制方法在不同侧重的权值下,分别与比例控制四轮转向汽车和传统的前轮转向汽车进行了动力学仿真对比.仿真结果表明:所设计的后轮转角最优控制器改善了车辆转向的瞬态与稳态响应特性,其瞬态响应的超调量减少,稳定时间缩短;侧向滑移的稳态值有所降低,从而提高了车辆转向的操纵稳定性.     

四轮转向汽车后轮转角控制因子控制效果研究

采用汽车的"自行车"模型,建立了四轮转向汽车的数学模型,在MATLAB/Simulink环境下搭建仿真模型,对四轮转向汽车的前轮转角输入控制因子和横摆角速度反馈输入控制因子对汽车操纵稳定性的影响进行了仿真分析.研究表明,两控制因子均能显著降低汽车质心侧偏角和侧向加速度,提高车辆操纵稳定性,但同时又降低了车辆的横摆角速度,降低了驾驶员的转向感觉;横摆角速度反馈输入控制因子对汽车质心侧偏角的影响还表现出了二重性,在四轮转向设计阶段应根据具体情况合理选取两控制因子.     

四轮转向汽车控制策略研究

针对四轮转向汽车比例前馈控制算法控制效果及稳定性差等缺点,在四轮转向二自由度模型基础上考虑车身的侧倾及轮胎的非线性特性,建立三自由度非线性模型。在此基础上,利用模糊规则库对PID控制器的参数进行校正,设计了改进的模糊PID控制器,并在阶跃仿真试验下,与传统的前轮转向汽车和比例前馈控制下的四轮转向汽车进行了操纵稳定性仿真对比分析。仿真结果表明：改进的模糊PID控制器控制效果更佳,操纵稳定性和行驶安全性更好。     

基于LQR的四轮转向汽车控制方法

用选定的加权系数将轮胎较大侧偏刚度和轮胎较小侧偏刚度的车辆状态方程关联起来,并应用了线性二次型最优控制理论(LQR)设计了综合考虑轮胎非线性特征的四轮转向线性二次型最优综合控制算法;用Matlab/Simulink和Carsim建立了联合仿真模型对所设计的控制算法的控制效果进行了验证. 仿真结果表明:在低附着系数路面进行车道变换行驶时,基于定轮胎侧偏刚度LQR线性控制的四轮转向汽车与前轮转向汽车相比具有更加优越的操控性能;基于非线性轮胎侧偏刚度LQR权系数控制的四轮转向汽车比定轮胎侧偏刚度LQR线性控制的四轮转向汽车要有较好的操控性能.      

线控主动四轮转向汽车控制策略研究

目的 针对线控四轮转向汽车横向稳定性不足及控制鲁棒性差等问题,提出一种主动转向反馈控制策略。方法 使用Simulink搭建线控转向系统转向执行机构动力学模型,将MATLAB/Simulink与Carsim联合仿真,建立线控四轮转向整车模型;基于二自由度模型分析横摆角速度和质心侧偏角对汽车稳定性的影响,推导理想的横摆角速度和质心侧偏角;以横摆角速度增益恒定为依据设计理想传动比,得到期望前轮转角,以横摆角速度误差为控制量设计模糊控制器得到附加前轮转角对期望转角实时修正,实现前轮主动转向;针对横摆角速度和质心侧偏角与理想值之间的误差,加权得到稳定性控制目标;设计自适应积分滑模反馈控制策略输出后轮转角,对理想值进行跟踪,实现后轮主动转向。结果 仿真实验结果表明：所搭建的线控转向系统能够准确反映汽车动力学特性。相比无控制的机械前轮转向汽车与横摆反馈控制的四轮转向汽车,线控主动四轮转向汽车在双移线工况下将质心侧偏角控制在0值附近波动,横摆角速度跟踪误差控制在1.149 deg/s以内;在角阶跃工况下将质心侧偏角稳态值控制在0.065 deg,横摆角速度稳态值误差为0.074 deg/s。结论 线控...     

基于状态反馈的四轮转向汽车LQR优化控制

为了提高汽车的操纵稳定性,以4轮转向(4WS)汽车为研究对象,建立了2自由度系统的数学模型和状态方程。并以横摆角速度和侧偏角为优化目标,设计了线性二次型调节器(LQR)。通过质心侧偏角和横摆角速度的共同反馈,控制汽车后轮转角,实现4WS控制。在MATLAB/Simulink环境下完成了传统前轮转向汽车、零侧偏角比例控制及LQR控制的4WS汽车仿真。结果表明,相对于其他控制策略,基于状态反馈的LQR优化控制能够改善汽车的操纵稳定性,但不能够既将汽车的质心侧偏角降到基本为零,同时又保证横摆角速度处于理想状态。因此,汽车动力学集成控制将是未来汽车发展的重要方向。     

两种四轮转向车辆操纵稳定性的仿真分析

对前后轮转向比为定值和实现最优控制的两种四轮转向车辆的操纵稳定性进行了仿真对比分析.在建立四轮转向车辆操纵动力学模型的基础上,对四轮转向车辆的动力学响应进行仿真,并将仿真结果与前轮转向车辆做比较.仿真结果表明:两种四轮转向车辆在中高速行驶时均显著提高了车辆的操纵稳定性,但前后轮转向比为定值的四轮转向车辆会加重驾驶员负担,而最优控制四轮转向车辆会使驾驶员保持原来的转向感觉.     

四轮转向汽车运动稳定性分析

在驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统动力学模型的基础上,应用非对称特征值问题的矩阵摄动理论,给出驾驶员-四轮转向汽车闭环操纵系统运动稳定性对汽丰结构参数和四轮转向系统控制参数的灵敏度和多个参数同时变化时的摄动量,并与前轮转向汽车的结果进行了比较。仿真结果表明,本文方法可以为汽车操纵稳定性的优化设计提供理论基础。     

基于ARM处理器的汽车四轮转向H∞控制器的实现

为提高汽车四轮转向系统性能,以汽车二自由度模型为基础,采用前馈和反馈的组合控制,基于实时操作系统在32位ARN处理器上设计汽车的H_∞控制器．样机测试实验结果表明:在高速状态下,车体侧偏角在2°左右,侧向加速度为12 m／s2附近,横摆角速度增益保持在1．6上下;低速状态下,前后轮转角反向相差10°左右。四轮转向半径比两轮转向缩短30％左右．因此,H_∞控制器能够满足高速行驶时汽车转向的稳定性和低速行驶时的灵活性要求．     

状态二次型线性最优控制

本文研究一类性能指标中没有能量项,且控制是受约束的线性二次型最优控制问题,证明了两个分别适用于状态矩阵为稳定阵和非稳定阵的定理。按照本文给出的结果,最优控制是开关型的,而且容易在实时控制中实现。     

奇异LQ最优控制的线性迭代计算方法

利用经典线性二次最优控制的Riccati方程的线性迭代法研究一类奇异线性二次最优控制问题.对于线性迭代序列的收敛性进行了分析并且给出了算法.该算法通过3个例子得到验证.     

线性规划在动态系统最优控制中的一个应用

研究了Behavioral方式下的动态系统的离散型半正定线性二次最优控制问题。把原问题转化为半正定二次规划，应用线性规划的对偶理论，求解半正定二次规划，并得到原最优控制问题的最优值和最优轨道。     

二自由度4WS汽车的动力分析(Ⅰ)--线性分析

建立了一个4SW汽车系统的动力模型，给出了相应的动力方程，从理论上分析了这一系统的稳态和瞬态响应问题，考虑横向轮胎力非线性效应的影响并进行了相应的数值计算，与传统的前轮转向系统对比分析，得到了一些有益的结论。     

LQ理论在一类跨国资产投资组合优化决策中的应用

本文考察在连续时间情形下，一类跨国（主要研究两国之间）证券投资组合在均值一方差（M-V）优化准则下的最优投资策略（u^＊（t）），并进一步对该投资组合的有效边界进行研究，得出均值和方差之间的具体表达式．     

一类多输入定常系统LQ最优控制的研究

基于求解 Riccati方程 ,研究了一类定常多输入系统的 LQ最优控制问题 ,给出了当加权矩阵 R具有某种形式时 ,其最优控制律可转化为求解单输入系统的 LQ最优控制律而获得 .     

一种基于最优控制的车队协作算法

为缩短车队通过路口的时间,提出了一种基于最优控制的车队协作算法.首先,根据车辆运动的物理关系构建车队模型,并利用包含原理对其进行分解,获得车队系统的扩展模型.然后,使用最优输出跟踪控制算法,并根据车队安全性要求求取算法中的权重矩阵,得到车队系统的最优控制率.最后,通过收缩原系统获得车队的次优控制率.该方法可以在保证车辆安全行驶情况下,使车队能尽快达到目标巡航速度,从而快速通过路口.仿真和实际实验结果证明了该方法的有效性.     

基于线性二次型高斯（LQG）理论的最优制导规律

以线性二次型高斯（LQG）理论为基础，研究一种最小化末端脱靶量和拦截周期内控制能量消耗的具有可变有效导航比的LQG最优制导规律，分析了这种制导规律的有效导航比及其在战术导弹上的应用，应用伴随方法对这种制导规律进行制导性能仿真计算。结果表明：这种制导规律的控制精度高，机动过载要求小。     

基于倍频采样和状态预测的LQ控制策略

针对网络控制系统中的延时补偿问题,设计了一种新型网络控制系统工作方式.通过设置缓冲区和采用控制器节点倍频采样的方法,使系统在能够实时准确地获得系统延时的情况下,最大限度地减小系统环路中的时滞,在状态预测的基础上设计的LQ控制器,使得网络控制系统的性能得到进一步改善,仿真结果验证了该方法的有效性.     

结构振动状态输出的灰色预测主动反馈控制

针对主动即时控制中的时滞问题,提出了对结构振动状态(即输出)向量实施灰色预测即时主动控制,设计了结构的即时预测控制方案,推导了灰色预测方程,并用Matlab编程进行了仿真分析.将该方案应用于某房屋的抗震控制中,并将计算结果与理想的即时控制、不控制等工况的控制效果进行了比较,仿真结果显示采用灰色预测控制能有效减小时滞影响,控制效果较为理想.     

最优控制理论中的反例

最优控制是现代数学的重要领域之一，是极值理论的本质部分和经典变分法的自然扩充，与许多极其复杂的数学问题和重大科技应用领域密切相关。解决最优控制理论问题的一般原理包括基于极小化泛函的梯度方法或必要的最优性条件的各种迭代过程。但由于最优化问题本身的特殊性质或者数值方法的不完善，迭代过程未必都收敛，或者虽收敛，但所得极限不总是表示原问题的解甚或近似解。因此，除改进数值方法外。预先对问题进行尽可能完全的定性分析对于避免这种情况发生是很重要的。本书基于解最优控制问题的实际经验及现代文献中的各种结果，选取了最优控制理论中若干典型的“坏”例子加以理论分析，以供借鉴和参考。作者着眼于分析的思想，避免繁冗的数学计算，例子虽然比较简单，但绝非平凡，且只限于考虑用常微分方程刻划的经典最优控制问题。