考虑时滞作用下的车辆主动座椅悬架鲁棒H∞控制

利用鲁棒H∞控制理论为车辆座椅悬架模型设计输出反馈控制器,并且考虑了模型的不确定性和控制输入的时滞问题.建立了车辆座椅的三自由度运动微分方程,并转化为包括参数变化和控制延迟的状态方程和包括控制指标在内的控制模型.分析了系统可通过输出反馈鲁棒镇定的充分条件,并将该充分条件转化为线性矩阵不等式（LMI）问题,通过Matlab求解出用LMI构造的输出反馈控制律.建立仿真模型并以白噪声作为路面激励与被动控制、PID控制对比验证了在路面输入扰动作用下鲁棒控制器的有效性.     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

船舶编队控制综述

研究了船舶编队控制的特点,从船舶编队控制结构、编队路径规划、编队运动建模和编队运动控制4个方面分别对现状和方法进行分析;介绍了船舶编队控制原理,描述了船舶编队领导-跟随结构、虚拟结构、图论结构、基于行为结构的数学表示方法及应用场景;针对船舶编队路径规划,总结了编队环境建模、全局路径规划和局部避碰规划等最新方法及其特点,展示了基于粒子群优化算法的船舶编队局部避碰效果;针对船舶编队控制运动建模,构建了考虑干扰、控制时延和约束的船舶编队水动力模型,并将该模型在船舶编队过闸控制场景中进行了验证;针对船舶编队运动控制,归纳了典型集中式、分散式和分布式编队控制器特点,指出分布式编队控制器具有更好的鲁棒性和可扩展性,设计了基于分布式模型预测控制的编队航行控制器。研究结果表明:目前船舶编队控制技术瓶颈主要体现在有人/无人编队共融、岸端驾控为主的内河船舶编队控制、不确定干扰下的船舶编队控制、通信受限下船舶编队鲁棒控制、特殊水域船舶编队控制和船舶编队控制一致性等方面;在未来船舶编队发展中,应重点解决船舶编队分布式协同控制、船舶编队任务多元化控制、基于生物群体机制的船舶编队控制、特殊水域船舶编队控制、人工智能技术在船舶编队控制中的应用等问题。      

车辆能量回馈式主动悬架μ综合控制

为了改善车辆能量回馈式主动悬架系统的稳定性、减振性及能量回馈性能, 建立了含参数摄动的1/4车体能量回馈式主动悬架模型并进行动力学分析, 基于μ综合方法设计了该系统的鲁棒控制器. 为验证其控制效果, 利用MATLAB/SIMULINK进行了仿真. 结果表明, 在参数摄动和路面不平顺输入的干扰下, 基于μ综合控制的车辆能量回馈式主动悬架鲁棒稳定, 闭环系统的结构奇异值峰值为0.580 9, 在给定频段内能更好地抑制车体振动,在固有频率下车体垂直振动加速度增益降低了9 dB.      

机场道面除冰雪车辆队形控制模型

为了解决机场道面实际除冰雪作业中方案不能完全适应环境的问题, 考虑了除冰雪过程中作业方式和航空器适航条件, 构建了具有时间约束的两阶段除冰雪作业模型; 基于机场除冰雪车辆的作业能力, 研究了机械除冰雪作业方法中多车辆的协同作业问题, 设计了基于复拉普拉斯矩阵的队形控制模型; 为了减少通讯消耗及保证通讯稳定性, 基于Henneberg序列操作方法生成机场道面除冰雪作业车辆最优通讯图, 并验证了所生成最优通讯图满足队形控制模型所要求双根条件。研究结果表明: 两阶段除冰雪作业模型能够选择不同的异构车辆进行编队作业以达到时间和效果最优; 基于复拉普拉斯矩阵和领航者方法相结合得到的控制模型与传统控制模型相比队形更稳定; 采用边有向化操作所生成的最优通讯图保证了队形中领航者和跟随者之间通讯的有效性; 在一阶运动学模型下, 基于5自主体“人”字形编队从任意位置出发能够在1 min内实现速度收敛一致及生成期望队形, 且运动轨迹中不存在绕圈、小角度转弯的情况, 符合实际作业车辆运行规则, 并能在随后的作业中保持期望队形。可见, 所构建的队形控制模型能够实现对大型异构除冰雪作业车辆的队形控制, 满足预期要求。      

船舶航向自适应鲁棒PID自动舵设计

利用野本模型作为船舶航向控制系统的模型,在给出船舶航向自动舵传统ＰＩＤ型控制律设计方法的基础上,考虑到船舶航向控制系统模型中存在参数不确定性和外界干扰不确定性,建立含有不确定性项的船舶航向误差控制系统的状态方程,提出了船舶航向自适应鲁棒ＰＩＤ控制律算法,利用Ｌｙａｐｕｎｏｖ理论证明了所提出算法的稳定性,并且Ｍａｔｌａｂ Ｓｉｍｕｌｉｎｋ工具箱进行仿真研究。     

单配送中心快递企业共同配送车辆鲁棒调度研究

考虑到不确定因素在快递企业共同配送车辆鲁棒调度问题中广泛存在，为了改善快递企业的服务水平，并缓解快递派送中由于不确定因素带来的客户满意度低的现状，采用鲁棒离散理论的相关知识，建立了车辆路段等待时间不确定情形下的单配送中心快递企业共同配送车辆调度的多目标鲁棒优化模型，然后根据转化规则，将鲁棒优化模型转化为确定型优化模型，并采用改进的遗传算法对其进行求解。结果表明，快递企业采用共同配送模式可以有效降低成本，节约时间，而且企业决策者可以根据所考虑的不确定性值G 的大小，选择自己偏好的车辆调度方案。     

混行环境下网联信号交叉口车路协同控制方法

为了提高网联信号交叉口车路协同控制对真实交通环境的适应性,以智能网联汽车与网联人工驾驶汽车混行的典型交通应用场景为研究对象,通过构建八相位网联信号交叉口,研究了混行环境下的交通信号和网联车辆轨迹车路协同优化控制方法;在对场景中的网联车辆运动学特性和跟驰行为进行建模的基础上,构建了一种混行车辆编队方法;基于混行车队模型、安全约束与燃油消耗模型,建立了基于滚动优化的交通信号-车辆轨迹协同优化控制方法;基于异步分层优化思路,将该协同控制问题分解为上层交通信号优化与下层车辆轨迹优化两方面,以交叉口车辆行驶延误时间和燃油消耗量为优化目标,利用遗传算法和“三段式”轨迹优化法分别对交通信号优化问题与车辆轨迹优化问题进行求解;对不同稳态车速与智能网联汽车渗透率下构建的混行交通流的稳定性进行了验证,并通过仿真测试分析了所提出的协同优化控制方法的控制效能与关键参数对控制效能的影响。分析结果表明:在不同交通流量与智能网联汽车渗透率下,提出的控制方法均可有效提升交叉口通行效率与燃油经济性;在完全渗透环境下,较固定配时交通信号控制方法最高可分别提升57.3%和13.3%;随着智能网联汽车渗透率的增加,其控制效能不断提高,较无渗透条件最高可分别提升42.0%和14.2%;即使智能网联汽车渗透率仅达到20%,较无渗透条件也可以在交通效率方面实现20.4%的显著改善;较长的交通信号周期与较短的网联人工驾驶汽车驾驶人反应时间有助于协同控制效能的提升。      

基于风险分担的城市公交出行鲁棒优化模型

本文面向城市中需要在给定期限内到达终点的出行者,针对最短耗时公交换 乘问题,利用基于风险分担的鲁棒优化方法进行了建模和求解.公交行车时间和发车间隔 时间是不确定的,本文将其建模为区间数,并基于风险分担的思想给出了这些不确定参 数的集合描述,该集合可以通过一个代表出行者保守程度的参数进行灵活调整,在此基 础上提出了城市公交换乘最短耗时鲁棒优化模型,给出了多项式时间精确算法.通过对一 个算例的求解和仿真实验,展示了该模型求解结果（相对于确定性模型的求解结果）具有 更小的迟到概率;并通过分析讨论,总结出换乘更少,运行更稳定的换乘方案更倾向于成 为鲁棒最优换乘方案.     

不同交通管理策略下异质交通流稳定性分析

为研究智能网联车辆（CAV）对交通流稳定性的影响机理,对CAV车辆与人工车辆（HMV）构成的异质交通流,先建立车道管理策略下的交通流分配模型,提出车队管理策略下的车辆编队规模计算方法;再基于CAV与HMV车辆的跟驰模型,运用李雅普诺夫理论,搭建交通流稳定性分析框架;最后,构建异质交通流稳定性判别式,对比分析在不同管理策略下异质交通流稳定性的演变机理。研究结果表明：在随机混行条件下,当车辆速度大于23.12 m/s或CAV车辆的渗透率高于92%时,异质交通流处于恒稳定的状态;在车道管理策略条件下,当CAV车辆的渗透率低于60%时,异质交通流趋于稳定,随着CAV车辆渗透率的增大,通用车道稳定性开始逐级变差;当车辆采取编队控制算法且CAV车辆渗透率大于19%时,异质交通流处于稳定状态。CAV车辆在道路中随机混行,会对交通流的稳定性造成不良影响,而通过车道管理和编队控制,交通流的稳定性得到了明显改善。该研究可为智能网联汽车的安全管控及相关交通规划提供理论指导与借鉴。     

基于预瞄驾驶员模型的车辆操控稳定性分析

建立了高效、能适应复杂路况的驾驶员模型,以空间方程形式给出了一种基于最大预瞄距离的驾驶员模型;将驾驶员模型、汽车运动学模型及稳定性控制系统有机结合,采用最优控制理论方法,分析了基于该模型的人-车-路闭环控制系统的指数稳定性条件;运用仿真软件MATALB/Simulink建立了4轮车辆驾驶员模型,仿真结果验证了所建立的驾...     

前馈多源信息下异构动力学卡车队列协同控制系统

针对目前卡车队列动力学异构性所导致的系统弦稳定性、内部稳定性以及队列耦合性降低的问题,提出了一种异构协同自适应巡航系统控制器设计方法,建立了基于前馈多源信息的异构动力学卡车队列闭环耦合系统;考虑由异构车型所构成的卡车队列存在发动机执行器的饱和态异构问题,建立了发动机饱和性和状态约束条件;在上层协同控制器的基础上,建立了一种非线性下层异构发动机扭矩输出控制模型,用于控制车辆动力学仿真软件TruckSim中的真实车辆模型;建立了基于三维燃油特性图的车辆能耗模型,用于计算实时车辆油耗和节能性分析;通过频域分析法,结合已知异构动力学参数量化标定了协同自适应巡航系统控制器的增益,确保系统满足弦稳定条件。分析结果表明：相比同构动力学控制器,异构协同自适应巡航系统控制器可以确保距离误差在-0.01～0.15 m内,优于同构控制器作用下的-0.3～0.5 m,且当领航车进入匀速行驶状态时,跟随车辆能立刻收敛至相同的行驶状态,收敛性能优于同构协同自适应巡航控制系统;卡车队列节油率最大可达8.15%,随着车头时距减小至0.5 s,平均节油率最大可达8.10%。由此可见,多源前馈信息异构控制系统能有效降低车...     

不同车辆工况对协同自适应巡航控制 车队行驶安全的影响

基于横向控制器和纵向控制器模型,包括校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型,建立Matlab/Simulink 和CarSim 车辆联合仿真平台,并对其可行性进行分析与验证.利用平台分别仿真协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)车队车辆紧急刹车,通信延时,起步加、减速工况和车队前方插入换道车辆4 种情况下CACC车辆的行驶状况.仿真发现：紧急刹车时车队能够实现较好的紧急避撞;在通信延时的情况下,车队仍能保证行车安全;车队起步、减速工况运行较平稳,但加速度并不平稳,不利于车队后方车辆的乘坐舒适性;车队对前方插入不同速度的车辆能够及时响应并最终恢复安全行车间距.     

不同车辆工况对协同自适应巡航控制车队行驶安全的影响

基于横向控制器和纵向控制器模型,包括校正的预瞄驾驶员模型、加速度控制模型、节气门控制模型和制动器控制模型,建立Matlab/Simulink 和CarSim 车辆联合仿真平台,并对其可行性进行分析与验证.利用平台分别仿真协同自适应巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control, CACC)车队车辆紧急刹车,通信延时,起步加、减速工况和车队前方插入换道车辆4 种情况下CACC车辆的行驶状况.仿真发现：紧急刹车时车队能够实现较好的紧急避撞;在通信延时的情况下,车队仍能保证行车安全;车队起步、减速工况运行较平稳,但加速度并不平稳,不利于车队后方车辆的乘坐舒适性;车队对前方插入不同速度的车辆能够及时响应并最终恢复安全行车间距.     

基于鲁棒接续时间的铁路空车调运优化

空车调运是铁路运输的关键环节，其方案具有一定的鲁棒性，可以避免车站技术作业时间以及站间旅行时间等不确定因素对调运方案实施的影响. 基于固定的车站技术作业时间和站间旅行时间，提出了空车供应站到达列车与发出列车、空车供应站发出列车与空车需求站发出列车间的空车接续时间关系判别方法. 以空车调运收益最大化为目标，建立了确定情形下考虑车种替代的空车调运模型，在此基础上，引入波动率描述车站技术作业时间和站间旅行时间的不确定性，并通过设置波动下限调整模型的鲁棒性，建立了不确定情形下的空车调运鲁棒优化模型；结合模型性质，以车流关系变化为依据，设计了鲁棒优化模型的快速求解算法，将非线性优化问题转化为易求解的鲁棒等价模型. 结果表明:求得的空车调运方案可以得出列车间的空车配流和车种替代情况，不确定因素的波动率和波动下限会影响空车调运方案的效益值，绝对鲁棒下站间旅行时间、供应站技术作业时间和需求站技术作业时间3个不确定因素导致方案效益值较确定模型分别下降了16.2%、12.1%和28.1%.      

双向双车道超车行为的智能车队间隙控制优化

建立了双向双车道环境下单车超越车队模型, 分析了影响双向双车道超车危险区域范围的主要因素; 设计了分步式单车超越车队算法, 研究了安全间隙前后车速度、超车车辆入队速度与车队安全间隙范围四者之间的关系, 提出了车辆入队所需最小安全间隙的速度匹配方案; 建立了单车超越车队算法的目标函数, 设定最大允许超车时间内超车车辆与车队行驶距离最大, 超车车辆超越车队车辆数最多, 前、后车形成安全间隙过程中加速度、减速度最小; 提出了基于改进粒子群的分级约束多目标优化方法, 为单车超越车队算法中的三级车速引导提供了优化的速度引导方案。研究结果表明: 双向双车道环境下超车危险区域范围与车队车辆数及对向车辆行驶速度成正相关关系; 改进的粒子群优化算法相比传统算法具有更强的鲁棒性和更快的收敛速度, 平均收敛时间缩短39.2%;在分步式单车超越车队过程中, 车队车辆平均速度提升9.04%, 即在车队间隙生成过程中, 虽然部分车辆速度减小, 但车队整体平均速度得到提升; 超车车辆平均速度提升16.8%, 即在超车过程中, 不仅超车车辆的安全性得到保证, 其运行效率也得到提升。      

交通事故车速估算的不确定因子方法

道路交通事故包含含有很多种不确定的因素,根据这些因素推断车辆碰撞前的速度具有较大的不确定性,无法得到一个准确值。提出一种用于车速估算的不确定因子方法,即采用不确定度理论,通过适当选择不确定度对车速计算结果影响最大的参数作了不确定因子,根据其不确定度推算车速的不确定度和取值范围。分别选取轮胎与路面间的摩擦系数,被撞车碰撞前速度等参数作为不确定因子,给出了该方法在动能和动量等车速算法中的应用。     

基于非线性优划的干道交通信号过渡模型研究

传统的干道协调系统中,干道信号控制方案间切换将会产生车流中断或扰动,无论是多时段控制、感应控制或自适应控制都存在这样的问题。针对传统过渡方法不是建立在优化过渡时期评价指标的基础上以及为了提高城市干道信号控制过渡时期车流的运行性能,建立了基于干道总延误最小的非线性约束过渡模型。通过同步式调整干道各交叉口的过渡周期长度与相位差来优化干道系统过渡时期性能,考虑车流离散因素对干道延误性能的影响,并通过改进的遗传算法求解。最后采用Visual C++调用仿真软件VISSIM内部COM接口进行案例分析。结果表明,与传统过渡方法两周期、三周期、减法（Subtract）、短路径（Shortway） 相比,所提出的过渡方法使道路延误性能平均提高了19.6%, 15.2%, 10.5%, 9.8%。该方法在大范围的交通和几何条件下的表现具有一定优势,在保证干道过渡延误性能的同时也给干道提供了最优的绿波带。