摘要：研究一类具有外部扰动的非线性系统在初始跟踪条件未知情况下的预设性能有限时间有界H_(∞)控制问题.针对预设性能控制设计,提出一个新的误差转换思想,并据此设计新的预设性能函数,解决预设性能控制依赖于系统被约束量初始条件的问题.基于所提出预设性能函数、有限时间控制理论以及有界H_(∞)的设计方法,获得系统无需初始跟踪条件的预设性能有限时间有界H_(∞)控制器,同时解决非线性系统在有界稳定情况下难以设计H_(∞)控制器的问题,保证跟踪误差以预先设定的动态性能在有限时间内收敛至平衡点附近的小邻域内,并对外部干扰有较强的鲁棒性能.

摘要：针对一类具有外部扰动和传感器故障的非线性系统,本文研究了其自适应预设性能有界H_(∞) 容错控制问题.本文提出一种新的预设性能控制设计方法,使得预设性能函数的选择与系统被约束变量的初始状态完全无关,用一种全新的方式解决了传统预设性能方法的控制效果依赖被约束变量初始条件的问题.基于该设计方法和有界H_(∞) 控制方法,在未知系统初始条件的情况下获得了系统的自适应预设性能有界H_(∞) 控制器.本文所设计的控制器能够保证系统中的所有信号都是有界稳定的,系统的输出变量能够被预设性能函数约束,并且对于外部干扰具有很好的抑制作用.最后,仿真结果验证了该控制器的可行性及有效性.

摘要：针对一类具有执行器故障的非仿射纯反馈非线性系统,研究无关初始跟踪条件的自抗扰预设性能有限时间容错跟踪控制问题.对无关初始跟踪条件的预设性能控制进行改进,设计无关初始跟踪条件的自抗扰预设性能有限时间容错控制器.仿真研究结果表明该文控制器具有有效性.

摘要：在实际飞行中,四旋翼飞行器悬挂负载系统容易受到负载摆动以及外部扰动的影响,且可能出现执行器故障。针对此问题,本文基于反步法设计有界H_(∞)容错控制器来抑制外部扰动并消除执行器故障的影响,利用神经网络逼近系统中负载的不确定性,同时引入预设有限时间性能函数,使得四旋翼飞行器即使在负载和外部扰动的影响下,其跟踪误差仍能被约束在预先给定的范围内。所设计的控制器能够保证系统在较精确地跟踪参考轨迹的同时具有较高的抗干扰性能。仿真验证了所设计的控制器的有效性。

摘要：为提高智能汽车轨迹跟踪在复杂工况环境下的控制精度和稳定性,提出了一种适应路面附着系数突变与车速动态变化的模糊自适应轨迹跟踪控制策略。建立七自由度车辆动力学模型,基于模型预测控制(model predictive control,MPC)算法设计了车辆轨迹跟踪控制器,研究了MPC控制器参数、路面附着系数、车速与车辆轨迹跟踪性能间的影响关系;为了实时获取当前道路的路面附着系数,根据dugoff轮胎模型和整车动力学模型设计了无迹卡尔曼滤波估计器;据此设计了以路面附着系数和车速为输入量的MPC控制器参数自适应模糊控制器,实时修正MPC控制器的参数,以提高复杂工况环境下车辆的稳定性及跟踪能力;通过仿真实验对所设计的控制方法进行了验证。结果表明:所提出控制方法在低速条件下保证了车辆稳定性,提高了车辆的跟踪精度;中速条件下有效克服了车辆在路面附着系数突变道路上动态行驶时轨迹跟踪精度较低,稳定性较差的不足。

摘要：为了实现气动系统低功耗传感器的自供能需求,提出了一种新型磁力辅助式压电俘能器,以此提高俘能器俘获动态气体载荷能的效率。将磁铁间的非接触力作为磁力诱导的预应力施加在压电片中心,当动态气体载荷作用在压电片上时,磁力诱导的预应力可以通过改变压电片的位移来调节压电片表面正负电荷的分布,进而提高俘能器的机电转化效率。仿真研究表明,斥力诱导的预应力可增加俘能器的输出电压,而吸引力诱导的预应力则降低了俘能器的输出电压。采用外径22 mm、厚度0.23 mm的压电单晶片及缸径63 mm、行程150 mm的气缸制作实验样机,利用气动组件搭建测试系统。分别调节压力、周期、流量以及磁力等参数进行实验测试。实验结果表明,当俘能器的最佳匹配负载为0.87 MΩ时,最大的瞬时功率为1.39 m W,俘能器的最大瞬时功率提升12.6%,而引入磁力诱导的预应力仅为气体载荷的0.6%,磁力诱导预应力可有效提高俘能器俘获气动系统动态气体载荷能的效率。

摘要：从提高车辆操纵稳定性的角度,基于模型预测控制理论对线控四轮独立驱动轮毂电机电动车进行主动转向(AFS)、直接横摆力矩(DYC)和主动悬架(AS)的集成控制研究。采用分层集成控制结构,设计了模型预测控制器。研究了驱动力矩控制分配规则和AS控制方法,实现了AFS/DYC的水平集成控制和AFS/DYC/AS的全局集成控制,并通过仿真实验对算法进行了验证。仿真结果表明:集成控制算法能够实现车辆有效跟踪期望值,提高车辆极限工况的稳定性和主动安全性。

摘要：车载自组网已经在学术界和工业界受到广泛重视,新型应用和协议在实际工况条件下的测试需要很多人力和物力,并且不易控制,因此通常采用软件模拟方式进行实验验证.准确的移动模型是提高车载自组网模拟结果置信度的关键技术之一.文中从对交通特征的刻画粒度、移动模型的依赖与限制条件和移动模型的建立方法3个方面对已有的移动模型进行综合分析,提出若干面向宏观行为的统计特征量,并选取典型移动模型对其设计原理、微观特征和宏观特征等进行详细对比分析.微观方面,分析了各移动模型车辆的单次移动时间、单次移动距离、单次暂停时间和单次连接时间等特征量,结果发现不同模型在上述特征量的补累积分布下具有相似特征,而对应特征量的概率分布则具有一定差别.宏观方面,分析了各移动模型单个车辆的平均速度、总移动距离、总移动时间、平均邻居数量和平均加速度等特征量,结果表明不同模型在上述特征量的补累积分布下也体现出近似的相变行为,但各自的相变点不同,各模型对应特征量的概率分布具有明显的泊松分布特征,但均值差异较大.另外,也分析了各移动模型所有车辆的瞬时平均速度、瞬时移动距离、瞬时移动车辆数目、瞬时平均邻居节点数和瞬时平均加速度等特征量,结果表明各移动模型瞬时特性曲线的抖动强度和抖动趋势均不同,各模型特征量的平均值对车辆数量变化的敏感度也不尽相同.

摘要：针对汽车驾驶员转向特性分类与在线辨识问题,基于驾驶模拟器实验台,设计典型实验工况,选取具有一定驾驶经验的驾驶员进行实验研究。采集驾驶员转向过程实验数据并提取特征值,应用模糊C均值聚类算法将驾驶员转向特性分为谨慎型、一般型和激进型三类;根据分类实验数据应用BP神经网络算法建立驾驶员转向特性辨识模型,对模型辨识准确度进行离线验证,并基于辨识模型设计在线辨识方法。实验结果表明:研究方法能够实现对驾驶员转向特性的合理分类和在线准确辨识。

摘要：针对线控汽车上通过对各个线控系统地集成控制以实现个性化理想汽车动力学特性即"车适应人"问题,进行了线控汽车理想特性参考模型神经网络建模研究。对驾驶员特性进行了初步分类,给出了汽车理想特性控制原理;设计了汽车驾驶模拟器实验,进行了理想特性参考模型神经网络建模;对模型精度、特性反映程度和实时性进行了实验验证。研究表明,所建立的理想特性参考模型精度高、实时性好,能反映不同驾驶特性,建模方法具有可行性。