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。      

网联车辆编队的鲁棒模型预测控制方法

为研究一类带有结构不确定干扰的网联车辆编队控制问题,考虑结构扰动服从盒式不确定集约束情况,提出一种基于鲁棒对等变换的模型预测编队控制方法。首先,基于车辆运动学状态方程,对传统车辆编队控制模型进行描述;其次,在状态方程中引入仿射结构不确定矩阵,构建最小最大化范式下的网联车辆编队控制模型;然后,在盒式不确定集下,基于鲁棒对等理论将该模型转化为计算上易于处理的上图优化模型;最后,采用序列二次规划算法获得最优编队控制方案,并通过仿真实验将该控制方案与传统车辆编队控制方案进行对比,以此验证模型的有效性。 结果表明：本文提出的最优编队控制方法能够抵御编队系统结构不确定干扰,在实现稳定编队目标的同时保障车辆的编队安全性。     

基于轨迹数据的货车自发编队节油潜力估计

为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案。结果显示：编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省策略并非编队最大行驶距离策略;在不考虑时间搜索范围时,通过继续增大空间搜索范围可实现更多的燃油节省,但不考虑空间搜索范围时持续增加时间搜索范围却不能获得更多燃油节省;4000辆车的数据集进行自发编队时每天最多可节省燃油2026.21 L,最大允许编队长度为5辆比最大允许编队长度为2辆的车辆平均节省油耗最多可提升13.92%。将本文整套处理流程应用于更大规模的货车数据集,可组成自发编队的目标车辆将会显著增加,相应地也可减少更多的能源消耗和污染物的排放,具有很大的应用潜力。     

基于改进GH-SOM的可接受航班编队调度优化

针对可接受航班编队调度优化问题, 从最大当量航程约束和最大允许延误约束出发, 推导出可接受编队模式的统计判别边界, 将编队调度优化问题转化为最优层次聚类问题, 利用改进的层次生长型自组织映射(GH-SOM)神经网络实现对可接受编队调度聚类的递归求精。仿真结果表明: 与经验判别边界相比, 基于可接受编队统计判别边界的识别量提高了92.14%, 平均扁率和平均时间同步偏差分别降低了25.00%和26.23%, 扁率标准差和时间同步偏差标准差分别降低了12.50%和18.75%;与自组织映射、标准GH-SOM相比, 基于改进GH-SOM的识别量分别提高了303.49%、162.87%, 平均扁率分别降低了34.25%、22.58%, 平均时间同步偏差分别降低了47.06%、36.62%, 扁率标准差分别降低了45.10%、6.67%, 时间同步偏差分别降低了46.94%、3.70%, 因此, 可接受编队模式的统计判别边界与改进GH-SOM是有效性的。     

带时间窗的卡车编队路径优化

卡车编队是一种极具前景的新型运营组织模式，多辆采用半自动驾驶技术的卡车以较小的车头间距共同行驶，达到减少能源消耗与环境污染和保障交通安全的目的，该组织模式也被称为“公路列车”。从运营管理及调度技术的角度进行研究，利用商品网络流理论解决某一特定卡车在何时何地编入哪个卡车编队的问题，尽可能地促进卡车编队的形成，最大限度地节约能源。本文分析卡车编队形成过程中额外产生的集结等待时间，并量化计算由于卡车编队成组运行，空气阻力的下降进而产生的燃油节省。在限制卡车编队规模的条件下，构建考虑合理绕行的卡车编队路径优化模型，将每个运输任务是否通过路网中的弧段设置为决策变量，优化结果既能反映每个弧段上卡车编队的构成情况，又能体现每个运输任务具体的走行路径。采用商业软件求解构建的卡车编队路径优化模型，形成卡车编队19个，节省燃油费用达到14%以上。结果表明：该 模型能得出理想的卡车编队路径优化方案，为卡车编队的推广应用提供理论参考。     

基于神经网络稳定自适应的欠驱动水面船舶编队控制方法

考虑具有不确定动态和外界环境干扰的欠驱动水面船舶编队控制问题, 提出一种基于领导/跟随和目标跟踪机制的神经网络稳定自适应控制方法。基于目标跟踪误差设计了运动学跟踪控制器, 推导出跟踪误差的动力学方程, 并利用自适应神经网络估计动力学方程中的不确定项, 构造了神经网络稳定自适应动力学跟踪控制器。应用Lyapunov稳定性理论和串接系统稳定性定理设计了船舶控制器, 并计算了自适应律, 在线调整神经网络权值, 保证编队控制闭环系统跟踪误差一致最终有界。以3艘船舶组成的编队为例, 对控制方法进行了仿真验证。在曲率半径为3倍船长的圆形跟踪路径上, 转向角误差小于15°, 队形跟踪误差的F-范数小于1m;在直线跟踪路径上, 转向角误差小于1°, 队形跟踪误差F-范数小于0.1m。     

时滞网络化群体编队控制系统收敛性分析

针对时滞网络化群体的编队控制问题,设计了PD控制器进行控制.群体为双积分系统,群体中的个体之间基于固定的拓扑结构图进行交互作用.个体的反馈控制作用仅仅基于个体与其邻居之间的相对信息,通信拓扑结构图可以为无向和有向图.设计了PD控制器来提高系统的收敛性.通过仿真确定了PD控制器的比例系数、微分系数对系统收敛性的影响,并给出了设计控制器参数的方法.仿真结果表明所设计的PD控制器提高了系统的收敛性.     

基于模糊控制的车辆侧倾稳定性联合仿真

利用ADAMS/Car建立起车辆虚拟样机模型,通过试验验证了模型的正确性;在模糊控制方法的基础上,设计出横摆角速度反馈控制器和质心侧偏角反馈模糊控制器,以及两者联合反馈控制的模糊控制器;最后通过ADAMS/Car与MATLAB/Simulink联合仿真对这3种控制器进行研究.为车辆侧倾稳定性控制提供了一种有效的方法.     

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。     

一种方位队形舰艇编队规避航向优选方法

为了判断舰艇编队规避的有效性,必须考虑编队内部所有舰艇的规避情况,以确保各舰的相对航向线均满足约束条件限制。为此,针对方位队编队队形特点,提出一种绘算方法。以机动态势为基础,通过分析方位队队形相对运动带与规避距离之间的关系,确定方位队编队整体规避距离,从而解决编队整体规避航向的解算问题,并通过实例验证了所提出算法的有效性与优越性。     

一类非线性车辆跟驰模型的稳定性与分岔特性

针对一类常用的非线性车辆跟驰模型,本文运用时滞动力系统理论,分析了由3辆车组成的系统的稳定性及其Hopf分岔特性,得到了系统参数平面上的稳定域范围,以及不同的系统时滞量（驾驶员反映时间）和不同的安全间距对系统稳定域的影响,揭示了非线性车辆跟驰模型中存在的复杂动力学现象。通过数值仿真验证了理论分析和计算的结果,并判明了系统经历的Hopf分岔是亚临界的。理论分析的结果可推广到由任意辆车组成的车队。     

一类时间滞后关联大系统的全局指数稳定性

利用M-矩阵理论，通过构造适当的向量李雅普诺夫函数，研究一类具有时变时间滞后的线性关联大系统的全局指数稳定性．在时间滞后连续且有界的条件下，通过分析具有时间滞后的微分不等式的稳定性，得到了该类大系统全局指数稳定的一个判据．该判据利用大系统的系数矩阵以及与大系统关联的李雅普诺夫矩阵方程的解构造判定矩阵，根据判定矩阵是否为M-矩阵判定大系统的全局指数稳定性．该判据计算简便，且与时间滞后量无关，便于应用．     

混合时滞四重边复杂网络的自适应同步及在常规公交调度中的应用

研究了一类混合时滞四重边复杂网络模型,它既包含节点时滞和耦合时滞,又可以拆分成多个性质不同的子网络.基于Lyapunov稳定理论,设计简单的同步控制器,给出网络的全局同步准则.利用网络拆分的思想,建立一个具有4重边双重时滞的城市公交线路网络模型.最后以Lorenz系统为例进行数值模拟,同时分析公交车辆之间的控制强度和时滞时间对公交运营的影响.     

基于向量Liapunov函数的时滞车辆跟随系统稳定性分析

为了提高自动化高速公路车辆纵向跟随控制系统的稳定性,建立了关于车辆跟随误差的具有时间滞后的无限维非线性关联大系统模型,应用向量李雅普诺夫函数对大系统的稳定性进行了分析。以大系统的孤立子系统的稳定性条件为基础,在假定系统满足全局Lipschitz条件的情况下,得到了此类大系统指数稳定的充分性判据。该判据是与时间滞后量无关的显式判据,可方便地应用于车辆纵向跟随控制器的设计。     

基于新型Smith预估器的网络控制系统

提出了一种针对网络时延和被控对象时延的新型Smith预估器,以便有效地抑制网络时延对网络控制系统性能的影响.该预估器不包含网络时延预估模型,无需对网络时延进行在线测量、估计或辨识,适用于网络时延为随机、时变和不确定的网络控制系统.仿真结果表明,在网络时延大于1个乃至数十个采样周期的情况下,基于该新型Smith预估器的网络控制系统具有较强的鲁棒性,且具有良好的动态性和抗干扰能力.     

覆盖型岩溶对工程建设的影响

我国的岩溶无论是分布地域还是气候带,以及形成时代上都有相当大的跨度,使得不同地区岩溶发育各具特征,工程建设中对其处理措施也有所差异.主要针对覆盖型岩溶,分析覆盖型岩溶的发育特征,岩溶的2种塌陷地质模式、3类主要塌陷机理,覆盖型岩溶对地基稳定性的影响分析,以及岩溶区地基的处理措施,为覆盖型岩溶区的工程建设提供参考.     

基于Internet的遥操作机器人系统的鲁棒控制

在基于Internet的遥操作系统中存在时变的通信时延,时变时延会严重影响系统的稳定性和操作性能。本文针对时变的通信时延对系统的影响,将时延变化率建模为系统不确定参数,提出用时间前向观测器预测从机械手的状态,用力、预测的位置和速度反馈消除或减小时延对系统的影响。通过对反馈参数的分析与设计,使整个系统具有鲁棒渐近稳定性。仿真结果表明了该方法的有效性。     

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。     

Stability of Neutral Stochastic Differential Equations with Multiple Variable Delays

This paper discusses the pth moment stability of neutral stochastic differential equations with multiple variable delays. The equation has a much more general form than the neutral stochastic differential equations with delay. A new kind of ψ-function is introduced to address the stability, which is more general than the exponential stability and polynomial stability. Using a specific Lyapunov function, a stability criteria for the neutral stochastic differential equations with multiple variable delays is established, by which it is relatively easy to verify the stability of such equations. Finally, the proposed theories are illustrated by two examples.