基于自适应Backstepping的分布式驱动电动汽车容错控制

针对分布式驱动电动汽车控制系统发生不确定的执行器故障情况,提出一种基于自适应Backstepping的容错控制方法。对电动汽车控制系统建立驱动电机故障模型,描述可能发生的执行器故障情况;采用自适应控制和Backstepping控制设计相结合的策略,针对各故障情况分别设计一种容错控制器;将各控制器进行融合得到一个复合控制器,提高了车辆的安全性和可靠性。基于Matlab进行了仿真验证:给出的容错控制方法能够保证车辆闭环系统稳定和渐近跟踪给定的输出指令,提高了车辆的操纵稳定性和执行器故障容错性能。     

基于重构控制分配的分布式电动车容错控制方法

针对分布式驱动电动车过驱动系统存在的冗余现象,以带有主动前轮转向系统的四轮轮毂电机驱动电动汽车为研究对象,设计了执行器故障后的容错控制算法。容错控制器采用集成控制结构,上层为运动跟踪层,基于模型预测控制算法,得到车辆跟踪期望状态所需总的力与力矩;下层为重构控制分配器,针对驱动电机的多种故障情况,以整车稳定性和安全性为目标制定重构控制分配率。通过实验表明,在高速高附的仿真工况下,面临多种执行器故障模式时,相比无控制的车辆,处于容错控制算法控制下的车辆横摆角速度最大值由0.3 rad/s降低到0.1 rad/s,质心侧偏角由0.03 rad降低到0.015 rad,显著提高了车辆的横摆稳定性与安全性能。     

基于自适应模糊PID控制的农用作业机械轨迹跟踪系统研究

为实现具备大转向间隙特征的智能农业作业机械的轨迹跟踪的稳定性和精确性,提出了一种新型的自适应模糊PID控制器。首先,基于预瞄跟踪理论,建立二自由度(2-DOF)车辆横向误差模型,并推算出其航向角误差。然后,提出了基于转角前馈补偿的自适应模糊控制器,根据驾驶员特性,建立模糊控制规则。最后,利用Carsim与Simulink进行联合仿真验证。结果表明:相比传统PID控制器,自适应模糊PID控制器可以有效地解决大转向间隙造成的转向控制稳定性问题,减少智能农机轨迹跟踪时的调整时间,提高跟踪精度,对较差的车况和工作环境具有较强的适应性和鲁棒性。     

基于输出反馈的不确定广义双线性时滞系统鲁棒容错控制研究

研究了不确定时滞广义双线性系统的鲁棒容错控制问题,给出了时滞广义双线性系统基于输出反馈的控制器设计方法。所得的控制器使系统无论有无执行器发生故障,都能使其鲁棒稳定。     

无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制研究

针对无人车辆轨迹跟踪问题,为兼顾车辆轨迹跟踪和横摆稳定的双控制目标,提出了一种无人车辆轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略。根据车辆轨迹跟踪模型,基于快速幂次趋近律设计了车辆轨迹跟踪滑模控制器,旨在通过无人车辆自主转向控制跟踪参考轨迹。同时,利用滑模算法设计了车辆横摆稳定控制器,通过横摆力矩控制跟踪参考横摆角速度。考虑到横摆稳定控制器中横向车速未知的情况,设计了横向车速滑模观测器,从而为横摆稳定控制器提供信息输入。此外,利用横摆力矩控制量设计了前轮转向角补偿模块,通过轨迹跟踪和横摆稳定控制器的协调,进一步修正轨迹跟踪精度。利用CarSim和Simulink平台搭建了联合仿真模型。仿真结果表明:所提出的轨迹跟踪与横摆稳定协调控制策略能够实现轨迹跟踪,并兼顾车辆的横摆稳定性。     

统一电能质量调节器的新型控制策略研究

针对UPQC中传统PI控制器对模型依赖性大,且系统参数大范围变化时,难以保证良好的动静态性能等问题,提出了一种基于CGT(command generator tracker)的直接自适应控制策略。当输入为时变信号时,该控制器能够使被控对象输出高质量的跟踪参考模型输出,从而达到渐近跟踪效果。与传统的PI控制相比,基于CGT的直接自适应控制策略具有更好的鲁棒性、灵活性和适应性。完成了相应的UPQC仿真模型及实验平台的搭建,对UPQC的补偿性能进行了仿真分析与实验。实验验证了该控制策略的有效性和可行性。     

半挂汽车列车高速侧向稳定性控制研究

为提高半挂汽车列车高速变道行驶时的侧向稳定性,开展了挂车车轮主动转向控制研究。考虑侧风干扰和车身侧倾,建立挂车主动转向半挂汽车列车的5自由度车辆模型;以挂车的质心侧偏角和挂车质心处的侧向加速度为控制目标,设计挂车车轮主动转向的鲁棒控制器;为验证所设计控制器的有效性,基于搭建的TruckSim与Simulink联合仿真平台,在高速单移线和双移线行驶工况下,仿真研究挂车车轮主动转向的半挂汽车列车侧向动力学特性和挂车跟踪牵引车轨迹的跟随性。研究表明,所设计的挂车车轮主动转向鲁棒控制器是有效的,它能有效抑制变道时传统半挂汽车列车出现的挂车"过冲"现象,提高挂车跟踪牵引车轨迹的跟随性,并显著降低半挂汽车列车的质心侧偏角、侧向加速度和车身侧倾角。     

一类切换系统的模型参考自适应控制分析

研究了基于超稳定理论设计一类线性切换系统的模型参考自适应控制的自适应律方法,给出了系统控制律(控制器)和切换策略,并得到了切换系统在切换策略下渐进稳定的自适应律.仿真结果表明,跟踪误差收敛状态验证了此方法的有效性.     

基于人-车-路闭环系统的路径跟踪模型预测控制

为提高人-车-路闭环系统的路径跟踪能力以及操纵稳定性能,利用Matlab/Simulink软件,搭建了3自由度汽车动力学模型以及基于车辆侧向加速度反馈修正的预瞄驾驶员模型,并与Carsim模型进行对比验证,检验了上述模型的正确性;根据模型预测控制理论,搭建了基于主动转向的路径跟踪模型预测控制器,采用双移线路径作为仿真工况,分别在有/无模型预测控制的情形下进行了仿真。结果表明:该模型预测控制器可将路径跟踪的误差均值控制在0. 1m以内,将瞬态误差极值降低50%左右,并消除了路径跟踪后期的震荡现象;此外,可保持汽车侧向加速度、横摆角速度值等操纵稳定性指标在合理范围之内。研究结果可为智能汽车的人-机共驾研究以及无人驾驶方向的进一步研究提供参考。     

智能车辆路径跟踪横向控制研究

针对传统基于单一控制方法的车辆路径跟踪控制算法无法准确跟踪路径的缺点,以智能车作为研究对象,提出基于预瞄控制和模糊滑模控制的车辆横向控制算法。基于智能车在横向控制中的运动特性,建立横向和横摆两个自由度的车辆模型。针对传统基于反馈控制的方法实时性差的缺点,通过建立预瞄模型来获取预瞄偏差,保证车辆在行驶中提前预估前方道路环境信息,提高实时性。基于滑模和模糊控制,设计了智能车辆路径跟踪横向控制器。采用由集成偏差组成的滑模切换函数及其微分作为控制器的输入,把对误差的控制转化为对滑模函数的控制,保证了车辆转向时的稳定性。Matlab/Simulink的仿真结果表明:智能车辆路径跟踪横向控制器能够在曲率急剧变化的路段实现路径准确跟踪,满足车辆实际行驶要求。     

基于MPC算法的车辆自适应巡航系统分层控制研究

以前车加速度为参考,考虑跟车效率、行车安全性等因素,建立了车辆的自适应巡航控制策略;设计了基于模型预测控制算法(MPC)计算期望加速度的上层控制器;建立了逆纵向动力学模型计算节气门开度或制动力,实现自适应巡航功能的下层控制器。通过Matlab/Simulink和Carsim软件的联合仿真对巡航工况、巡航-跟车综合工况进行验证,结果表明:该控制方法能够使车辆获得理想的巡航速度,实现车辆在安全车距下较好地跟踪前车。     

基于GPC的主动容错控制研究

研究了一类含有一般故障的线性系统的故障检测方法和基于GPC(广义预测控制)的容错控制问题,提出了GPC容错控制律的设计算法.通过构造故障观测器在线检测系统故障和干扰,把估计的故障和干扰信息用于预测模型输出,得到了GPC容错控制律.仿真示例验证了故障检测方法和GPC容错控制律的有效性.     

基于改进Stanley算法的目标假车路径跟踪控制

为了满足智能汽车封闭场地测试的需求,开发了一种智能车场地测试用软目标车,能够有效地提高场地测试的安全性和效率。在封闭场地功能场景的测试中,软目标车应能够按照预设的GPS轨迹高精度行驶。为了提高目标车的路径跟踪精度,设计了基于偏差的比例、积分、微分和Stanley控制算法的横纵向控制器,基于遗传算法得到Stanley控制算法参数的最优知识库,利用模糊控制算法实现Stanley控制算法参数的自适应调节,基于Carsim和Matlab/Simulink联合建立了软目标车仿真模型,最后在封闭场地中进行实车验证。结果表明：提出的控制方法能够满足智能汽车封闭场地测试要求。     

基于广义模糊双曲正切模型不确定系统的自适应控制

对于解决一类含有外部扰动的非线性系统的不确定项,本文提出了一种自适应控制方法,该方法基于广义模糊双曲正切模型(GFHM),利用GFHM的全局逼近特点,模糊规则数少,辨识精度高的优点,结合backstepping技术,设计系统的自适应控制器,保证系统所有信号有界与跟踪误差收敛性.通过仿真实例的比较说明了本文的方法逼近效果比传统的自适应模糊控制方法好.     

基于SDN架构的控制层故障恢复算法

基于交换机迁移机制的控制层故障恢复方案在不需要额外部署备份控制器的情况下可以有效实现控制层的故障恢复。现有交换机迁移算法中多仅以交换机-控制器时延或控制器负载为迁移指标选取目标控制器,这种单一的交换机迁移方式容易造成控制层故障恢复后网络性能下降,因此本文提出了一种综合考量多种迁移指标的故障恢复算法(multi-index failure recovery algorithm,M-FRA),首先该算法综合考量链路故障率、交换机-控制器时延和控制器负载多种指标建立目标控制器选取优化模型,然后基于贪婪思想对目标控制选取优化模型进行求解。最后仿真结果表明:本文所提算法在维持链路故障率和交换机-控制器时延一定的条件下,有效平衡了控制器间的负载,保证了控制层故障恢复后具有良好的整体性能。     

CarSim和Matlab/Simulink联合仿真分布式驱动电动车ACC研究

为实现分布式驱动电动车的自适应巡航控制(ACC)功能,基于Matlab/Simulink搭建ACC控制策略,采用分层控制方法,首先设计上层控制器,根据目标车辆运动状态信息分别计算巡航和跟车模式下的期望加速度,然后根据不同模式间的切换逻辑和下层控制器,计算对应模式下的四轮驱动力矩和制动压力,最后通过CarSim和Matlab/Simulink联合仿真进行模型验证。验证结果表明:该模型可以在巡航和跟车结合的综合工况下实现良好的自适应巡航控制。     

基于滚动时域算法的汽车电动助力转向电流跟踪方法研究

电动助力转向系统在路面干扰、传感器噪声的影响下会造成驾驶员不良路感,同时,转向系统里的不确定性也会造成控制困难。针对EPS系统在控制过程中,无法在保证性能的同时解决系统的干扰和噪声以及不确定性问题,提出了基于滚动时域算法的EPS电流跟踪方法,该方法通过反复实时采集车辆的状态计算最优控制率,将电流的跟踪性能作为主要的控制目标之一,通过检测到的实际输出对基于模型的预测结果反复修正,最终计算得到合适的助力矩使系统能最大程度地兼顾鲁棒性与性能。首先通过建立EPS的系统模型,同时引入汽车二自由度汽车模型、轮胎模型,构建系统的状态空间方程。然后,以较好的电流跟踪性能、较好的抗干扰性能以及较好的操纵稳定性能为控制目标,在加入随机干扰信号的系统状态空间基础上,设计了滚动时域控制器,并对EPS系统进行仿真分析及硬件在环实验验证。结果表明:采用滚动时域控制方法可以更好地实现EPS目标电流跟踪,有效抑制外部干扰噪声的影响,提高系统的性能以及鲁棒性,保证驾驶员获得良好的路感,提高系统转向操纵稳定性能。     

基于扰动观测器的四旋翼飞行器跟踪控制

针对存在不确定干扰的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,提出了非线性干扰观测器和扩张状态观测器对系统中的扰动进行估计,并将估计值与最优控制器、滑模控制器的设计相结合,克服了模型不确定及外部不确定干扰问题,并实现了飞行器系统跟踪误差的一致有界。通过李雅普诺夫稳定性理论验证了用上述方法设计的控制器系统的稳定性。通过仿真验证了该控制器能够实现对飞行器的轨迹跟踪控制。     

变速器疲劳寿命试验台油温控制系统设计与仿真

根据变速器疲劳寿命试验台对油温控制系统的要求,设计了试验台的油温控制方案。针对系统存在的严重滞后性和非线性等特点,结合传统的PID控制器和模糊控制器设计了一套基于自适应模糊PID控制器的油温控制系统。根据温控系统的工作原理及工程经验,借助Matlab中的Simulink仿真平台,建立了3种控制方式的控制模型,并将自适应模糊PID控制与传统PID和模糊控制器进行仿真对比,最后进行了抗干扰性分析。仿真结果表明:采用自适应模糊PID控制的油温控制系统精度更高,稳定性更好,具有较好的鲁棒性和适应能力。     

基于卡尔曼滤波和MRAC的卷绕张力控制

针对纱线收卷系统张力控制存在非线性和时变性以及存在测量噪声等问题，课题组提出了一种卡尔曼滤波和模型参考自适应相结合的张力控制方法。为提高卷绕系统的抗干扰性和稳定性，在张力测量环节通过参考模型设计卡尔曼滤波器有效抑制测量噪声。在纱线张力控制上，采用基于Lyapunov稳定性原理的模型参考自适应的控制策略对张力实时补偿。MATLAB仿真结果表明：基于卡尔曼滤波和Lyapunov MRAC的卷绕张力控制系统具有良好的鲁棒性、自适应性。该控制方法具有一定的应用前景。