| 基于自适应模型预测控制的拖拉机路径跟踪研究 |
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| 引用本文： | 陆国强,许建秋. 基于自适应模型预测控制的拖拉机路径跟踪研究[J]. 山东理工大学学报：自然科学版, 2022, 36(2): 24-29. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2022.02.005 |
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| 作者姓名： | 陆国强 许建秋 |
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| 作者单位： | 三江学院 电子信息工程学院,江苏 南京210012;南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,江苏 南京211106 |
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| 摘 要： | 自主化作业的拖拉机由于作业速度和跟踪路径曲率的不断变化,基于固定参数模型预测控制的路径跟踪器不能达到理想效果.为提高控制器的自适应性,提出基于改进粒子群优化的自适应模型预测控制算法.该算法将作业场景与粒子群算法相结合,对模型预测控制中的预测时域进行自适应调整,当作业场景发生改变时,则用粒子群优化算法选取理想预测时域参数.为提高粒子群优化算法的寻优效果,采用分段函数的方式对惯性权重进行改进.以东方红-X1304拖拉机为研究对象,对作业速度为1、2m/s和变速,跟踪路径为直线和曲线等情况进行仿真实验,并对比分析基于固定预测时域和自适应预测时域的控制器.结果表明,相对于基于三个固定时域的控制器,基于自适应预测时域控制器的跟踪精度和收敛速度分别提高了2％～44％和2％～71％.
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| 关 键 词： | 拖拉机 路径跟踪 模型预测控制 粒子群优化算法 |
Research on path tracking of tractors based on adaptive model predictive control |
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| LU Guoqiang,XU Jianqiu. Research on path tracking of tractors based on adaptive model predictive control[J]. Journal of Shandong University of Technology:Science and Technology, 2022, 36(2): 24-29. DOI: 10.3969/j.issn.1672-6197.2022.02.005 |
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| Authors: | LU Guoqiang XU Jianqiu |
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