纯电动汽车自动起步工况控制策略的设计及分析

基于非线性PI算法提出了纯电动汽车自动起步工况的控制策略,运用Matlab/Simulink软件对控制策略进行了建模仿真,并将仿真结果与传统PI算法进行了对比分析。结果表明:所提出的控制策略使纯电动汽车自动起步过程响应快,无超调,控制精度高,系统适应性好,能够满足驾驶需求。     

基于Cruise某商用车16挡AMT换挡控制

研究了某商用车的16挡AMT换挡控制策略，分析了GSP生成的换挡策略对动力性和经济性的影响。在AVL Cruise中搭建整车模型，运用GSP模块生成换挡控制策略，构建CHTC-HT循环工况进行仿真计算，并将仿真结果与实车的数据进行对比分析。结果表明文中制定的换挡控制策略对汽车的动力性和经济性有一定的改善作用。     

关于目前公路路基路面工程质量控制问题的分析

文章指出了公路路基路面施工常见问题,结合具体工程实例,提出了路基路面工程质量控制策略。实际工作运用表明,在该公路工程路基路面施工中,通过采取相应的质量控制策略,不仅顺利完成施工任务,还确保了工程质量,为车辆安全顺利通行创造良好条件。     

基于Simulink的汽车稳定控制系统仿真研究

为了解决汽车行驶中的某些因素引起的失稳问题,在对汽车的失稳原因和控制方法的分析和研究的基础上,设计了以横摆角速度和质心侧偏角为控制量和失稳判据,以车轮的差动制动为控制手段的汽车稳定性控制系统。并分别设计了模糊 PID控制器和神经网络控制器,运用MAT-LAB/Simulink软件在7自由度汽车模型上进行了仿真。结果显示在危险状态下该控制策略能有效保持汽车轨迹对转向操作的跟随,该控制策略可靠有效。     

车辆稳定性控制策略研究

以滑模控制、线性二次型最优控制以及PID控制三种控制理论为基础,运用不同的控制策略,基于直接横摆力矩控制方法,设计了车辆稳定性控制器,并进行了控制效果的仿真分析和比较。就控制策略而言,单独控制质心侧偏角、以及对质心侧偏角和横摆角速度进行联合控制,在车辆运行的大多数工况下,控制效果要优于单独控制横摆角速度;就控制理论而言,滑模控制具有较强的鲁棒性和应用性。由于稳定性控制器应重点对低附着系数路面上的车辆进行控制,针对研究对象的运行工况,滑模控制下的质心侧偏角控制和联合控制策略具有明显的优越性。     

基于RCP的HEV动力总成控制系统

基于dSPACE数字信号处理与应用系统,通过运用快速控制原型技术（RCP）对串联式混合动力系统的多能源动力总成控制单元选择3种不同的控制策略和控制算法进行了实时仿真和系统台架试验.应用快速原型控制技术的仿真分析与台架试验表明,在串联式混合动力系统控制中,采用兼顾电池充电安全与系统能量需求的控制策略比功率跟随型和能量补偿型更适合实际系统工作的需要.     

道路交通事故的致因分析与控制策略

汽车安全问题现已成为威胁社会发展的严重公害,运用事故致因理论对交通事故产生的原因进行分析,并根据造成交通事故的主要因素给出了相应的控制策略.     

中高速重型半挂车适时模式切换的集成控制策略

在中高速工况下,建立了重型半挂车五自由度简化模型,提出了适时模式切换的集成控制策略;集成控制策略由差动制动和挂车主动转向2个控制系统集成,针对中高速重型半挂车工况变化,适时切换集成控制策略的控制模式,实现中高速重型半挂车各工况精准控制;采用遗传粒子群算法,设计了集成控制策略各控制模式对应优化函数,优化了各控制模式的权重系数,融合与协调了集成控制策略多个单一控制策略,以实现各控制模式重型半挂车最优控制;分析了重型半挂车多个控制策略的仿真结果,并搭建了硬件在环试验台,验证了集成控制策略的控制效果。研究结果表明:在普通工况下,集成控制策略与挂车主动转向控制策略的控制效果类似,优于差动制动控制策略的控制效果,而在极限工况下,控制能力强于挂车主动转向控制策略和差动制动控制策略;采用集成控制策略增强了中高速普通工况重型半挂车横摆和折叠稳定性,牵引车质心侧偏角、挂车横摆角速度和挂车质心侧偏角最大值分别改善了27.46%、53.19%和91.60%,铰接角最大值改善了29.07%;提升了中高速普通工况重型半挂车路径跟随能力,挂车后端路径最大偏差改善了95.48%;提高了中高速普通工况的重型半挂车侧倾能力,牵引车侧倾角、挂车侧倾角、挂车侧向加速度最大值分别改善了11.15%、10.34%和4.08%;避免了极限工况重型半挂车侧翻,且控制牵引车和挂车侧倾角在25°左右的稳定范围内。     

插电式纯电动汽车上下电控制策略研究与设计

针对纯电动汽车动力系统结构,定义了基于CAN通讯的整车控制网络。以整车安全性为主要参考量,研究设计了电动汽车上电控制策略和下电控制策略。基于MotoTron快速开发平台,使用Simulink/Stateflow进行策略开发,通过MotoHawk建立产品级ECU与控制策略之间的连接。结果表明:此上下电控制策略提高了纯电动汽车的系统效率和安全性,是一种合理有效的能量优化策略。     

模块组合型多电平变换器的控制策略

对模块组合型多电平变换器（MMC）的脉冲调制策略和电压控制策略进行了理论分析和实验研究,建立了MMC系统的数学模型,在此基础上提出一种适用于MMC特点的载波移相SPWM控制策略和电压控制策略,无需额外的硬件电路,即可实现对MMC功率单元直流电容电压良好的稳压和均衡控制效果.通过一台三电平MMC实验样机的实验结果,分析了其稳态和静态工作特性,验证了控制策略的有效性.     

行波效应对大跨斜拉桥减震控制的影响

为了研究行波效应对斜拉桥减震控制地震反应的影响,推导了多点地震动输入下的大跨桥梁减震控制计算方法,以一座大跨飘浮体系斜拉桥为实例,在桥塔和桥墩处设置阻尼器,建立其三维有限元模型,分析了行波输入下半主动控制和被动控制对斜拉桥的减震效果。计算结果表明:半主动控制比较缓和地控制桥梁的地震反应,而被动控制则急剧地控制桥梁的地震反应,因此,要慎用被动控制;行波效应对无控制、半主动控制和被动控制斜拉桥的桥塔均具有很小的不利影响,仅使桥塔内力增大约10%,对主梁均具有显著不利影响,使主梁内力增大近8倍;行波效应对半主动控制和被动控制减震效果的不利影响很小,没有出现明显的控制效果变差的现象。     

分布式实时控制系统的网络调度研究

基于实时网络分布式控制系统的性能不仅取决于控制算法，而且取决于网络信息调度的特点，以具有确定时间性与可靠性的TDMA（时分多路访问）网络作为控制网络，对网络中的控制信息进行调度，建立了分布控制系统的任务调度模型。并采用遗传算法求解网络调度问题，以提高控制系统性能和网络利用率，寻求最优的通信时序．仿真结果表明，经过优化调度后，控制回路的任务周期最短；与常规非优化状态下的系统性能相比，控制系统的总体性能指标减小，网络利用率提高．     

基于前缘调制的数字V2控制

为促进数字控制技术的发展,基于数字控制器的基本功能模块和V2控制方法的基本原理,提出了基于前缘调制的数字V2控制算法,并探讨了该算法消除次谐波振荡的原理.基于MATLAB仿真软件平台,对采用数字V2控制算法的开关变换器进行了计算机仿真,并采用FPGA(现场可编程门阵列)作为硬件平台进行了实验.在相同的Buck变换器上,将采用数字V2控制算法与电压型控制算法的仿真结果和实验结果进行了比较,结果表明,采用数字V2控制算法可提高开关变换器的动态性能.     

城市交通感应控制综述

城市交通感应信号控制是一种重要的交通信号控制方法,目前被国内外许多中小城市广泛应用。简略介绍了传统的感应控制方法,重点论述了基于绿时有效利用率的感应控制、基于模糊控制和绿时有效利用率的全感应控制、具有相序优化功能的全感应控制等几种改进的感应控制算法的基本原理、控制过程及线圈安装位置,分析了各种感应控制方法的延时策略。分析了定时信号控制和感应信号控制的优缺点,最后对感应信号控制的进一步研究提出了几点看法。     

一类基于LAN/Control Net/Fieldbus分层结构的网络控制系统设计

大型的生产线网络结构一般分为3层:生产现场层,过程监控制层和管理层,文章以某企业控制系统改造为背景,基于MelsecNet/10控制网络,对网络控制系统设计中的控制方案,控制网络与企业管理层局域网的连接及系统运行模式等主要技术问题作了讨论.     

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汽车的自适应巡航控制是一种先进的辅助驾驶系统,可实现在高速公路和城市交通的全部速度范围内的辅助驾驶.但目前对车辆自适应巡航控制算法的控制效果的检验一般是通过仿真曲线给出,该方式不够直观.本文基于OGRE图像引擎,搭建了一个效果逼真的三维驾驶仿真平台,该平台能够模拟任意的开车情景,直观有效地检测车辆的自适应巡航控制算法.最后设计了一种最优pd控制算法,实现了车辆的自适应巡航控制,并在此三维仿真平台上得到验证.实验证明,该三维仿真平台能够模拟任意的开车情景,直观有效地检验车辆自适应巡航控制算法.     

建设项目全过程投资控制探析

建设单位只有充分利用自身在项目建设及投资控制中的主导地位,以主动控制为前提,以投资决策和设计阶段控制为重点,对项目投资进行全过程监控,才能有效地控制建筑工程的投资,使投资的工程项目获得成功。     

高速受电弓滑模半主动控制

为解决人工磁瓦表面缺陷检测质量不稳定的问题,提出了一种自动检测磁瓦表面缺陷的方法.首先利用磁瓦轮廓长度、面积等几何特征及轮廓匹配的相似度作为特征向量,采用支持向量机进行初次分类;然后再利用对凸凹缺陷的分析,得到缺陷数量和面积作为特征向量,采用最小均方误差分类器进行二次分类;最后对上述2步结果做与运算,得出最终判断.实验表明本方法可以达到正确识别率约为91.80%,错误接受率约为0.75%,正确拒绝率约为14.00%.      

高速公路单点入口匝道RLRM控制方法

为缓解交通堵塞,基于人工智能的强化学习理论,提出了不完全信息下的强化学习单点入口匝道控制方法(RLRM)。基于6个仿真实例,分别计算了平均速度、平均密度、流出交通量与旅行时间,比较了无控制、定时控制与RLRM控制的控制效果。仿真结果表明:在交通量较小的实例1中,以旅行时间为评价指标,定时控制与RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为-6.25%、-9.38%,几乎没有控制效果;在交通量变大的实例3中,以旅行时间为评价指标,定时控制与RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为-8.19%、3.51%,匝道控制有一定效果,RLRM控制略优于定时控制;在交通量最大的实例6中,以平均速度、平均密度、流出交通量与旅行时间为评价指标,定时控制的交通阻塞缓解率分别为8.20%、0.39%、18.97%与23.99%,RLRM控制的交通阻塞缓解率分别为18.18%、3.42%、30.65%与44.41%,RLRM控制明显优于定时控制。可见,交通量越大,RLRM控制效果越明显。