检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王婧华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

风力发电是当今世界应用最广泛、发展最成熟的新能源发电模式,近年来风资源的有效利用改变了世界能源格局。在我国风资源与负荷逆向分布的大背景下,集群风电并入电力系统引发了一系列的问题。实现集群风电的“似常规电源”控制是未来风... 详细信息

风力发电是当今世界应用最广泛、发展最成熟的新能源发电模式,近年来风资源的有效利用改变了世界能源格局。在我国风资源与负荷逆向分布的大背景下,集群风电并入电力系统引发了一系列的问题。实现集群风电的“似常规电源”控制是未来风力发电的发展方向。本文基于国家电网科技项目“风电送出系统功率波动轨迹预测和控制技术研究”,就集群风电并网有功调度控制问题开展了研究,具有一定的研究价值和理论意义。论文的主要研究工作如下:(1)本文研究了包含风电集群的“风火联运”送出系统的多时空尺度调度策略。分析了风电集群参与系统有功控制的可行性和必要性,提出了将集群风电作为一个整体并入系统有功控制体系,减小由于风资源的随机性和波动性为系统调度控制带来的影响。(2)为了提高风电集群追踪系统调度指令的能力、减小集群内部风电场出力波动性以及实现集群内部风电场的功率分配,本文基于模型预测控制理论提出了风电集群的多目标双层MPC有功控制方法。根据优化时域和优化目标的不同,将有功控制分为分群协调层和经济优化分配层,最终可以实现风电集群向上响应调度指令,向下进行功率分配控制的目的。(3)在分群协调层和经济优化分配层中分别建立优化模型。在分群协调层,以跟踪系统下发调度指令和减小风电场群功率波动为目标,建立基于超短期风功率预测的场群出力优化分配模型;在经济优化分配层,建立以最大化风电出力以及最小化集群线损为目标的风电场出力优化分配模型,优化风电场有功出力,提高风电集群的可控性。通过对算例的仿真验证,证明了算法的可行性和有效性。

关键词：超短期调度风电集群有功控制模型预测控制算法优化分配

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智能车辆实时避障轨迹规划与横纵耦合跟踪控制研究

智能车辆实时避障轨迹规划与横纵耦合跟踪控制研究

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作者：葛吴浥青岛理工大学

学位级别：硕士

在市场导向及相关政策推动下,自动驾驶技术发展迅速。众多公司陆续推出L4级别自动驾驶方案,但是,在自动驾驶车辆实际运行过程中,仍会出现车辆变道以及避障过程中与其他车辆以及行人发生碰撞等安全事故。为提升智能车辆的安全性能,其规... 详细信息

在市场导向及相关政策推动下,自动驾驶技术发展迅速。众多公司陆续推出L4级别自动驾驶方案,但是,在自动驾驶车辆实际运行过程中,仍会出现车辆变道以及避障过程中与其他车辆以及行人发生碰撞等安全事故。为提升智能车辆的安全性能,其规划层需要提升轨迹规划可靠性,其跟踪层需要保证更高的跟踪精度,并且由于车辆的高动态特性,需要保证规划控制系统具有更高的实时性,进一步提升安全性能。因此,本文针对车辆实时避障状态下的动态轨迹规划以及轨迹跟踪控制展开研究,对于提升智能车辆的行驶安全性稳定性,具有十分重要的意义。本文将时间-路径-速度三维轨迹规划问题进行降维解耦,分解成路径规划及速度规划两个二维规划问题进行求解。在二维规划中,将大地坐标系与车辆坐标系进行转换,构建离散栅格图规划空间,将图搜索法及数值优化法进行融合,通过图搜索法迅速开辟规划凸空间进行轨迹“粗规划”,在“粗规划”基础上基于数值优化方法进行二次规划平滑处理。在路径规划层,引入JPS(Jump Point Search,JPS)跳点搜索算法作为“粗规划”方法,并在JPS算法基础上加入障碍物势场模型,同时对JPS启发函数进行多项优化。通过仿真验证得出,优化JPS算法能够有效避免规划路径贴近障碍物的情况,并且能够有效提升搜索节点的指向性。此外优化JPS算法扩展节点数量,以及扩展次数明显减少,并且计算时间有明显提升,整体性能提升约30%。最后基于分段加加速度连续性约束,及各项空间约束,进行二次规划算法路径平滑处理,生成最终规划路径。通过路径规划联合仿真验证得,所设计的路径规划系统能够有效避开静态障碍物,规划路径平滑,曲率连续,车辆航向角处于±15°合理范围内。并且平均规划时间可以控制在4ms以内,拥有良好的实时性。在速度规划层,首先以路径规划结果作为速度规划的“参考线”,其次在动态环境下,对障碍物进行运动预测并投影至规划空间中。对附带障碍信息的离散栅格图,利用动态规划算法作为“粗规划”方法,并对其进行剪枝优化。剪枝优化主要围绕运动约束,如速度、加速度、不可倒车及碰撞约束等,预先剔除不满足的要求的扩展节点,从而减小扩展范围,提升计算速度。最后,基于连续性约束、动力学约束、规划空间约束构建二次规划数学模型进行速度平滑,输出完整的速度规划S-T图。通过速度规划联合仿真测试得出,所设计的速度规划系统能够实现约20km/h的减速避让速度规划及约5km/h的加速超越速度规划,全程速度变化平顺稳定,规划时间能够控制在10ms以内,实时性良好。在轨迹跟踪控制层,相较于传统横纵向分层控制(即横向与纵向以独立控制器进行控制),本文提出一种基于MPC(Model Predictive Control,MPC)的横纵耦合集成式控制器,将横纵向控制变量集成于单控制器控制。设计了MPC横向及纵向控制器,组成分层控制系统,作为对比对象。通过变速双移线轨迹跟踪仿真测试得出,所设计的横纵耦合集成式控制器在低速工况下横向误差减少约30%,高速工况下减少约50%。在速度跟踪中,峰值误差减小约50%。同时,其平均单步计算时间不超过5ms,在拥有更高跟踪精度的同时具有更高的计算效率。在方案验证阶段,基于Prescan,Simulink,Carsim软件进行联合仿真,验证完整规划控制系统的方案合理性。基于Prescan搭建仿真环境,包含:车辆信息,障碍物信息,车辆感知模块,定位模块等。基于Carsim构建车辆动力学模型。基于Simulink进行完整的算法搭建以及最终的数据运算与结果呈现。仿真工况设定为复杂静态障碍物以及纵向动态障碍物避障。仿真结果表明,不论是静态还是动态避障,系统的规划轨迹平滑连续,轨迹跟踪横向误差可控制在0.02m以内,航向角偏差控制在0.01rad以内,速度跟踪误差整体保持在2km/h以内,轨迹跟踪精度良好。在完成仿真以后,基于江铃E180智能车试验平台进行实车测试。实车测试结果与仿真结果整体趋势保持一致,横向误差能控制在0.1m以内,速度误差可控制在1km/h以内。本文所设计的规划控制方案在实际测试中能够稳定运行。

关键词：避障轨迹规划跳点搜索算法动态规划算法模型预测控制算法二次规划轨迹跟踪

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多无人机编队重构控制算法研究

多无人机编队重构控制算法研究

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作者：张江伟四川大学

学位级别：硕士

无人机因其显著的优势,近年来备受人们关注,所以无人机及其相关技术的研究得到了迅速的发展。目前,无人机不仅在军事领域上大有所用,而且在民用领域也随处可见。单架无人机在执行任务的过程中,不足之处逐渐体现出来,多无人机的编队飞行... 详细信息

无人机因其显著的优势,近年来备受人们关注,所以无人机及其相关技术的研究得到了迅速的发展。目前,无人机不仅在军事领域上大有所用,而且在民用领域也随处可见。单架无人机在执行任务的过程中,不足之处逐渐体现出来,多无人机的编队飞行也就由此产生并且现在已成为控制领域的研究热点。在编队飞行的过程中,大多数情况需要对队形进行重构,因此,对编队重构的研究有着重要的意义。本文针对多无人机编队重构控制问题开展了研究,主要内容和工作安排如下: 首先,对无人机编队控制方法和无人机编队重构控制进行了调研,并对此提出了目前用于多无人机编队重构控制方法的不足;继而对无人机编队重构中的坐标系定义、无人机运动学参数、坐标系转换,无人机编队重构队形进行了研究;建立了无人机的动力学模型,并将其描述为了状态空间模型;随后选取了一般形式的目标函数,考虑了控制输入约束、避免碰撞的连续状态不等式约束、保障通信的连续状态不等式约束和实现终端状态的等式约束,编队重构控制问题也由此转化为了一个最优控制问题。其次,针对目前文献中多无人机编队重构控制离线优化算法大都获得的是局部最优解和计算复杂度大的问题,提出了一种基于控制参数化和模拟退火算法的混合离线优化算法。考虑了两种控制输入的情况,分别是分段常量控制输入和连续控制输入;以编队重构时间为优化目标,把多无人机编队重构问题转换为时间最优控制问题。为了解决终端时间不固定的问题,在时域上通过时间尺度变换到[0,1],通过控制参数化把控制输入分段常量化,从而把无人机编队重构问题转化为了参数选择的时间优化问题。由于连续状态不等式约束难以处理,本文采用了约束的等价变换,再对其局部光滑化,并近似处理以提高可行域,最后得到了标准的参数选择优化问题。推导了目标函数、处理后的连续状态不等式约束和终端状态不等式约束的梯度公式,设计了一种基于梯度的算法,可以求得该最优控制问题的局部最优解。为了能跳出当前局部最优解,利用了模拟退火算法随机搜索的特性,进而将基于控制参数化方法和模拟退火算法相结合,通过多次迭代不断逼近全局最优解。最后通过对比仿真实验,结果表明了所提算法的可行性和最优性。最后,为了应对多无人机编队重构控制问题对在线优化的需求,本文采用了模型预测控制算法进行在线优化求解。由于非线性的模型不易于求解,首先对其线性化,再由离散化处理的状态空间模型,得到了编队重构控制问题的预测模型。选取了一种能实现终端状态和提高控制效率的目标函数,并在编队环境中考虑了有固定障碍物的情况,对障碍物建立了模型,而且通过旋转超平面的方法对其进行了线性化。通过仿真实验分析,验证了该方法的有效性和躲避障碍物的能力。

关键词：多无人机编队重构控制参数化模拟退火算法模型预测控制算法

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自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制算法研究

自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制算法研究

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作者：王俊杰南京理工大学

学位级别：硕士

自动驾驶车辆是汽车产业未来重要的发展方向,在交通、工业、农业等领域均具有广阔的应用前景。为了实现自动驾驶车辆轨迹跟踪控制功能,保障车辆在不同工况下行驶的稳定性和安全性,本文对自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制算法展开研究。首... 详细信息

自动驾驶车辆是汽车产业未来重要的发展方向,在交通、工业、农业等领域均具有广阔的应用前景。为了实现自动驾驶车辆轨迹跟踪控制功能,保障车辆在不同工况下行驶的稳定性和安全性,本文对自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制算法展开研究。首先,本文对车辆进行运动学和动力学分析,建立车辆动力学模型,并使用魔术公式建立车辆轮胎模型。为了保证算法实时性,对车辆模型进行线性化与离散化处理,为控制算法提供模型基础。随后,考虑日常行驶车速和行驶环境多变,结合自适应控制技术和模型预测控制算法,设计基于车辆动力学模型的自适应轨迹跟踪控制算法。搭建MATLAB/SimulinkCar Sim联合仿真平台,并在不同车速和多种工况下,对算法进行仿真实验。仿真结果表明:相较于仅基于模型预测控制的轨迹跟踪控制算法,自适应轨迹跟踪控制算法的轨迹跟踪性能与鲁棒性更好;车辆在崎岖道路和低附着系数道路上高速行驶时,自适应轨迹跟踪控制算法的轨迹跟踪性能变差。然后,针对自适应轨迹跟踪控制算法在仿真中出现的问题,进行算法改进,设计考虑道路因素的改进自适应轨迹跟踪控制算法。在改进算法中设置车辆防侧滑约束和防侧翻约束,防止行驶中出现严重侧滑与侧翻。并使用联合仿真平台对改进算法进行仿真。仿真结果表明,在崎岖道路和低附着系数道路上,改进算法具有较好鲁棒性和适应性。并搭建实车实验平台,在平坦道路上进行低速实车实验。实验结果表明,横向误差小于0.2m,最大计算耗时小于0.01s。

关键词：自动驾驶车辆自适应轨迹跟踪控制模型预测控制算法自适应控制技术车辆动力学模型

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平衡重式叉车满载急转工况下横向稳定性控制

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华侨大学学报（自然科学版） 2022年第2期43卷 154-159页

作者：刘显贵杨坤全张福斌许超厦门理工学院机械与汽车工程学院福建厦门361024 漳州职业技术学院汽车工程学院福建漳州363000 林德(中国)叉车有限公司福建厦门361009

以提高平衡重式叉车满载紧急转向工况下的横向稳定性为目标,结合叉车动力学特性,采用ADAMS软件建立某型3T平衡重式叉车整车横向动力学模型.设计一种基于模型预测算法的主动后轮转向控制器,实现叉车的主动后轮转向控制;然后,基于ADAMS与M... 详细信息

以提高平衡重式叉车满载紧急转向工况下的横向稳定性为目标,结合叉车动力学特性,采用ADAMS软件建立某型3T平衡重式叉车整车横向动力学模型.设计一种基于模型预测算法的主动后轮转向控制器,实现叉车的主动后轮转向控制;然后,基于ADAMS与MATLAB/Simulink进行联合仿真计算,并根据标准EN 16203:2014进行实车稳定性试验.结果表明:所设计的主动后轮转向控制策略系统反应迅速,能有效降低叉车急转工况下的横摆角速度和侧倾角,大大提高叉车的横向稳定性;叉车满载急转过程安全稳定,横向稳定性动力学参数横向加速度和横摆角速度的最大值分别降低16.47%和25%.

关键词：平衡重式叉车横向稳定性模型预测控制算法急转工况动力学特性主动后轮转向控制

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智能化物流搬运机器人路径跟踪控制方法研究

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科技通报 2023年第7期39卷 11-16页

作者：黄庆强李鹏朱芸芸桂林电子科技大学北海校区广西北海536000

物流搬运机器人工作时易受障碍物影响偏移规划路径,发生碰撞事件。本文提出了智能化物流搬运机器人路径跟踪控制方法,将搬运机器人系统分为底层和上层控制2个模块,分析其结构特征和工作方式。计算驱动轮线速度与角速度间的关系,经过环... 详细信息

物流搬运机器人工作时易受障碍物影响偏移规划路径,发生碰撞事件。本文提出了智能化物流搬运机器人路径跟踪控制方法,将搬运机器人系统分为底层和上层控制2个模块,分析其结构特征和工作方式。计算驱动轮线速度与角速度间的关系,经过环境坐标系和机器人坐标系的变换,构建动力学模型。利用模型预测控制算法探究路径跟踪误差,建立线性误差模型,预测未来时刻机器人位置变化情况。根据预测收缩概念,设定跟踪目标函数,获得控制系统的预测输出和约束控制增量。采用积分思想设置控制器,通过积分作用消除累计误差,确保控制量与设定值更加接近,实现智能化物流搬运机器人路径跟踪控制。实验结果表明,所提方法在有障碍物或无障碍物环境下,均能保持理想的跟踪控制效果,与参考路径高度吻合,有效地提高路径跟踪控制精度。

关键词：智能化物流搬运机器人路径跟踪控制动力学建模模型预测控制算法

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基于全局Pareto的台区柔性可调资源分布式协调优化建模

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计算机系统应用 2020年第12期29卷 170-177页

作者：潘琪范磊陈康孟显海杨凤坤国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司苏州215000 南京邮电大学南京210023 国电南瑞南京控制系统有限公司南京211106

为了节约资源、减少终端用户电费支出、降低电力公司成本,并满足用户多样的冷热电负荷需求,提出一种台区下的资源调控及优化方法.通过分析台区下资源分层分布式协调运行典型场景,以局部Agent层和电源Agent层为优化双目标,建立分层分布... 详细信息

为了节约资源、减少终端用户电费支出、降低电力公司成本,并满足用户多样的冷热电负荷需求,提出一种台区下的资源调控及优化方法.通过分析台区下资源分层分布式协调运行典型场景,以局部Agent层和电源Agent层为优化双目标,建立分层分布式协调优化模型,以电能平衡、与主网交互功率和电压约束等为约束条件,利用模型预测控制算法求解模型最优解.最后通过在不同典型场景下算例验证所提方法的可行性,为可调资源优化提供技术支撑.

关键词：资源调控多源自治多源协同分层分布式协调模型预测控制算法

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智能网联场景下纯电动客车车速规划算法研究

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汽车实用技术 2020年第7期45卷 28-30页

作者：齐善威长安大学汽车学院陕西西安710064

文章针对智能网联场景,在考虑交通信号灯SPAT信息的基础上,采用MPC模型预测控制算法对队列行驶的纯电动客车进行实时车速规划,实现了车辆交通路口前不停车跟驰行驶,同时保证了车队中各个车辆的行驶安全性、能耗经济性、驾驶平顺性及乘... 详细信息

文章针对智能网联场景,在考虑交通信号灯SPAT信息的基础上,采用MPC模型预测控制算法对队列行驶的纯电动客车进行实时车速规划,实现了车辆交通路口前不停车跟驰行驶,同时保证了车队中各个车辆的行驶安全性、能耗经济性、驾驶平顺性及乘坐舒适性。

关键词：智能网联汽车经济车速规划模型预测控制算法

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MPC算法与纯跟踪算法的横向控制策略研究对比

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农业装备与车辆工程 2024年第8期62卷 58-62页

作者：田宇洋王金波庞同嘉山东交通学院汽车工程学院山东济南250357

为探究智能车辆横向控制算法的性能差异及其适用场景,分别构建了基于预瞄模型的纯跟踪算法(PurePursuit,PP)和基于运动学模型的模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC),利用CarSim和Simulink对双移线和低速、中速以及高速行驶... 详细信息

为探究智能车辆横向控制算法的性能差异及其适用场景,分别构建了基于预瞄模型的纯跟踪算法(PurePursuit,PP)和基于运动学模型的模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC),利用CarSim和Simulink对双移线和低速、中速以及高速行驶工况进行联合仿真,对比不同工况下的横向控制效果。结果表明:PP算法在低中速时具有较高跟踪精度,在高速时则有很大的误差;MPC算法在低、中、高速工况下的跟踪效果均良好,但实时性较弱。考虑到计算量和实时性,在低速工况下优先选用PP算法,中高速工况下选用MPC算法最佳。

关键词：模型预测控制算法纯跟踪控制算法横向控制策略

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模糊控制算法在稳定土拌和站配料系统中的应用研究

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自动化与仪器仪表 2015年第4期 68-70页

作者：蒲济林甘肃有色冶金职业技术学院甘肃金昌737100

本文通过对稳定土拌和站配料系统的控制过程进行分析,依据稳定土拌和站配料称重系统和定量控制相结合的思想,对配料称重过程中出现的误差和滞后现象进行分析,被控对象为在允许误差要求下的二阶系统和带延迟的二阶系统,对比PID控制的误... 详细信息

本文通过对稳定土拌和站配料系统的控制过程进行分析,依据稳定土拌和站配料称重系统和定量控制相结合的思想,对配料称重过程中出现的误差和滞后现象进行分析,被控对象为在允许误差要求下的二阶系统和带延迟的二阶系统,对比PID控制的误差补偿方案,利用最小二乘算法对误差在线修正。Matlab仿真表明其算法对测量数据的误差修正效果良好。通过多次数据测试和仿真实验,其控制规律可以使系统运行比较稳定,避免配料精度大幅震荡,其配料精度和速度都达到要求,整个系统的效率也得到了提高。

关键词：稳定土拌和站配料系统逻辑控制预测控制模型预测控制算法

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