一种实用的城市交通信号灯分配方法

介绍一种不需建立复杂数学模型的单交叉口交通模糊控制方法，根据城市交通系统的实际状况，依据交叉口4个方向车流的来车信息，对等待车队长度、延长时间等进行模糊语言描述，从而对车流动态信息采用模糊控制规则与运算规则进行描述，得出相应的调度模式。设计了模糊控制器，并对该控制器进行了仿真研究，结果表明该方法应用方便可靠，可以有效地改善交叉路口的通行能力，为优化城市交通控制提供了一种参考方法。     

基于SIMULINK的电压源驱动异步电机矢量控制系统仿真

异步电机是一个多变量、强耦合、非线性的控制对象．文中介绍了电压源驱动异步电机矢量控制系统建立控制器和异步电机数学模型的方法，并对该矢量控制系统的多元微分方程组不通过拉氏变换，直接构造仿真模型，分别对控制器和异步电机建立SIMULINK仿真模型，采用基于SIMULlNK可视化动态仿真平台的电压源驱动异步电机矢量控制系统仿真技术，对该控制系统进行速度和负载转矩动态特性研究，给出了该控制系统动态仿真结果．     

基于模型预测控制的汽车主动避障系统

为了加强汽车行驶安全性,搭建了包含环境感知、危险态势评估、路径决策和控制执行四部分的智能汽车主动避障系统。基于改进人工势场模型构建了以道路边界斥力势场、动态障碍物斥力势场和引力势场核心的路径规划模块,同时,建立以前轮偏角为控制变量的车辆动力学模型,利用模型预测算法对路径进行跟踪。利用动力学仿真软件CarSim和控制仿真软件Simulink联合仿真,结果表明文中运用的模型预测控制优于驾驶员预瞄控制,对路径具有更好的跟踪效果、提高了跟踪精度,实现了汽车主动避障。     

智能电动汽车纵向二自由度控制方法研究

建立简化的智能电动汽车纵向控制模型,并通过二自由度控制较强的抗扰动性能来弥补模型简化带来的影响。仿真和实车试验证明:与传统PI控制相比,二自由度控制在车辆纵向控制中具有更好的跟踪性、抗扰动性和鲁棒性。     

结晶器钢水液位模糊控制系统的研究

结晶器钢水液位控制由于存在时变，滞后，间隙等非线性特性，使得它的控制变得特别复杂，文中从常规PID控制出发，简述了用常规PID控制难以取得预期控制效果的原因，重点研究了采用双级模糊控制器对结晶器钢水液位进行模糊控制的策略，并用C语言编程实现了带有非线性补偿的双级模糊控制算法，仿真结果表明该算法是有效的。     

智能交通信号优化控制系统框架

智能交通信号优化控制系统是交通控制智能化的核心子系统．文中在归纳出智能交通信号优化控制系统结构的基础上，着重对后续子模型系统框架中的各个子模型内容及其相互关系进行了讨论．整个系统结构是闭环在线控制(论)模式．     

基于预测控制的动车组迭代学习控制方法

针对动车组运行过程中存在非线性扰动、参数时变等问题，以提高动车组的速度跟踪精度和乘客舒适性要求为目标，提出了一种基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法；通过采集动车组先前运行过程中的输入输出数据，使用带遗忘因子的最小二乘法实时辨识广义预测控制(GPC)中的预测模型参数并计算预测输出，根据以往过程的平均模型误差修正该预测输出，利用修正后预测输出引出迭代学习控制律，在线实时计算得到新的控制量，实现动车组速度跟踪；采用修正后预测输出设计二次型迭代学习控制律，通过充分学习列车系统的重复性特性来解决传统比例积分微分(PID)型迭代学习参数整定难、收敛速度慢和鲁棒性差等问题，并给出算法的收敛性证明；以实验室配备的CRH380A型动车组半实物仿真平台对该方法进行了测试，建立了列车的三动力单元模型，使其跟踪设定速度曲线，并与一些传统算法进行对比。仿真结果表明：在第8次迭代过程，基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法得到的动力单元速度与其设定的速度和加速度误差分别在0.3 km·h^-1和0.5 m·s^-2以内，且变化平稳，其性能优于PID、GPC和P型迭代...     

智能体技术在城市交通信号控制系统中应用综述

为解决分布式复杂巨系统在动态环境中的不确定性问题,智能体计算技术发展迅速.交通运输系统在物理位置和控制逻辑上分散于动态变化的交通网络环境,非常适合采用智能体方法建模与描述.文中综述了智能体技术在交通信号控制系统中各个领域应用的技术与方法,包括系统架构、控制算法、建模与仿真,以及智能交通集成管理等方面;跟踪了智能体技术在国内外交通控制领域的具体应用,讨论了智能体技术在智能交通信号控制系统中应用的研究动向,提出发展基于多智能体的交通网络信号集成控制系统的关键问题在于系统交互性、自适应性和可拓展性.     

一种智能模糊流量控制器的仿真研究

针对多容对象的流量控制，介绍一种智能模糊流量控制器，仿真结果表明了该控制器的有效性和实用性。     

单拖挂汽车列车路径跟踪控制策略

为提高汽车列车路径跟踪性能，结合模型预测控制和最优曲率预瞄控制设计了路径跟踪控制器。在曲线部分采用模型预测控制以减小横向跟踪误差，在直线部分采用最优曲率预瞄控制来提高行驶稳定性，基于TruckSim/Simulink建立联合仿真模型并进行了仿真分析。结果表明，与对标车型自带路径跟踪控制器相比，在单移线工况下，采用综合控制器的汽车列车轨迹跟踪误差减少了60%以上，稳定性指标改善了7%。