摘要：本文旨在研究自适应控制算法在自动驾驶系统中的性能评估与优化。通过对自适应控制算法的性能进行全面评估,并提出了结合算法参数优化和深度学习技术的优化方案。在实验设计过程中,结合了模拟仿真和实际测试,以验证优化方案在各种环境下的有效性。实验结果表明,通过引入优化方案,自适应控制算法的控制精度、鲁棒性和适应能力均得到了明显提升。通过对比分析和实验验证,得出了优化方法对自动驾驶系统的重要作用,并提出了未来工作的展望,包括进一步优化深度学习模型、加强实际道路测试和深化多车辆间的协同控制策略等方面,以推动自动驾驶技术不断迈向更加智能、安全、高效的未来。

摘要：参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化,振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动,提出一种模型实时辨识自适应控制算法,该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合,利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型,模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真,仿真结果表明,所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法,该控制算法能实现更好的控制性能。最后,将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制,实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

摘要：讨论了载体位置无控、姿态受控情况下,双臂空间机器人姿态、关节协调运动的控制问题.由Lagrange第二类方法及系统动量守恒关系,建立了漂浮基双臂空间机器人的系统动力学方程.以此为基础,借助于RBF神经网络技术、GL矩阵及其乘积算子定义,对双臂空间机器人系统进行了神经网络系统建模;之后针对双臂空间机器人所有惯性参数均未知的情况,设计了双臂空间机器人载体姿态与机械臂各关节协调运动基于RBF神经网络的自适应控制算法.提出的控制算法不要求系统动力学方程具有惯常的关于惯性参数的线性性质,且无需预知系统惯性参数的任何信息,也无需对神经网络进行离线训练、学习,因此更适于实时应用.一个平面漂浮基双臂空间机器人系统的数值仿真,证实了该控制算法的有效性.

摘要：针对非线性对象,提出一种线性化模糊内模自适应控制算法。该算法以一组模糊规则作为非线性对象内部模型,一条模糊规则表示一个局部线性系统;根据对象输入与输出测量值,利用TSK建模方法在线辨识局部模糊内部模型;同时依据辨识模型设计局部H2最优模糊控制规则,所有规则构成H2最优模糊控制器。仿真实验显示:该算法适用于非线性对象的控制,具有较好的鲁棒性和抗干扰能力。

摘要：本文先论述了“自动装料机料斗门自动控制”的设计。要在满足高速装料（150—250袋／b）的情况下，为了保证装袋的计量精度为正负2％。提出了一种步进电机的自适应控制算法。具体思想是：将整个装料时间划分成几个阶段，按照流量——时闻曲线分别建立不同的数学模型。采用不同的控制算法，并根据每次实际的控制效果来判断下一次的控制量。

摘要：在对基于步进电机的运动控制系统设计进行优化的过程中，工程师必须综合考虑成本、性能、效率、未预料到的反馈难题（如机械共振）以及开发时间等因素。现代的电机控制系统面临着在多种不利环境中工作的难题，而传统解决方案的总效率通常受限于整个系统所遇到的最坏情况。自适应控制算法对于提取出经过优化的机电系统的最大效率而言是必不可少的。

摘要：交通信号控制系统是城市交通的基本组成。文章针对交通路口信号控制中的时间分配算法进行研究。根据交通路口抽象模型,综合多种路口流量因素,引入了综合流量指标来对交通流量进行量化描述。并且以该综合指标为中心设计了具备自适应能力的信号控制算法。实现了能够依据交通流量状况进行路口时间调整的交通信号控制系统模型。通过NetLogo平台进行仿真实验,证明该系统模型可以很好的适应路口交通流量变化和差异,一定程度上可以作到对交通压力的缓解。

摘要：考虑到发动机、座椅及乘客等多种因素影响,建立了多自由度车辆模型,并利用RD-1005型可调阻尼器及其阻尼力滞回特性,设计了车辆半主动悬架振动模糊自适应控制系统。模糊控制器以车体振动位移误差及其变化率为输入,用重心法进行模糊推理可调阻尼力,运用龙格-库塔法计算出阻尼器活塞杆的位移。利用MATLAB对模型系统进行了计算机仿真研究,并侧重实现了输出阻尼力的自适应控制算法。仿真结果证实了程序的正确性和理论的可行性,对实际车辆半主动悬架系统的设计有一定参考价值。

摘要：温度是影响半导体激光器性能指标之一,为了实现快速稳定的温度控制,研究了系统的温度控制硬件和算法。系统以MSP430低功耗微控制处理器为核心,采用自动调节制冷片电压和脉冲宽度调制（PWM）输出脉冲方式相结合的驱动电路,根据系统的机械控制热平衡模型和装置的高低温实验建立了自适应温度调节算法。经过高低温实验研究,从-40~50℃控制到温度为23℃时,激光器温度稳定所消耗的时间分别为2 min 30 s和1 min 30 s,其中控制精度为0.2℃。对激光器功率稳定性进行实验分析,控温前后激光功率的稳定性,从5%提高到1%以内,满足人眼安全对激光功率密度的要求,该方案的设计对于小功率、快速稳定的激光系统的设计具有可借鉴意义。

摘要：为实现高空幕墙安装机器人末端接触力控制,基于自适应控制理论,针对简化的高空幕墙安装机器人动力学模型,提出一种自适应阻抗控制方法,该方法可以使机器人末端接触力准确跟踪期望力.为改进系统实时性效果,在此基础上应用模糊控制理论,对阻抗控制器中的阻尼参数B进行实时调整,阐述了调整参数B的方法:当接触力与期望力偏差较大,阻尼参数B应选择较小值,以便系统能够快速接近期望力;当偏差较小或在平衡位置振荡,应取较大的阻尼参数B,有利于系统快速稳定.仿真结果表明,基于模糊自适应阻抗控制算法不仅能够准确控制机器人末端接触力,且可减小系统超调量,改善实时性和减小振荡,既保留了自适应算法的优点,又提高了系统控制品质.在相同参数条件下,与自适应阻抗控制算法相比,模糊自适应阻抗控制算法使机器人末端接触力峰值减小6.25%,振荡次数减少33.33%,跟踪速度加快约36.36%,提高了幕墙安装机器人的施工效率和安全性.