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为实现商用车线控转向,设计一套新的线控转向系统架构及其转角跟踪控制算法。新的线控转向系统采用丝杠螺母结构中的丝杠直接控制纵拉杆,螺母通过带轮机构被电机驱动。对线控转向系统结构进行运动学分析,推导转向系统可变传动比,采用前轮转角为状态变量,建立线控转向系统二阶动力学模型。基于转角跟踪目标,采用反步控制算法,设计线控转向系统转角跟踪控制器,通过反馈系统线性化处理系统参数不确定和环境干扰问题,实现准确的目标转角跟踪,并建立李雅普诺夫函数,证明了采用反步控制的线控转向系统是渐进稳定的。搭建采用“丝杠螺母+带轮机构”架构的线控转向实车底盘测试台架,选取蛇形和混合工况进行控制算法验证。研究结果表明:与滑模控制算法的测试结果对比可知,反步控制算法绝对平均跟踪误差值降低了71.88%~79.57%,跟踪误差标准偏差值降低了71.32%~78.50%;线控转向系统反步控制转角跟踪算法能够减少系统收敛到原点的时间,抑制系统的抖振,提高车辆线控转向系统转角跟踪的操纵灵活性。 相似文献
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[目的]为处理水面船舶航向控制过程中受到的非零漂角和输入饱和影响,提出一种基于反步法的航向控制方法。[方法]首先,利用相对速度求出实际漂角,再通过漂角对航向角误差进行修正;然后,采用一种预滤波方法减小航向改变时对航速变化的影响,同时引入双曲正切函数和Nussbaum函数逼近输入约束,结合自适应律对逼近误差和艏摇方向上的扰动进行估计;最后,借助指令滤波器简化反推过程,并通过Lyapunov理论证明控制系统的稳定性。[结果]仿真结果表明,所提控制器有效减小了水面船舶的航向输出误差,且能始终保持较小的控制输入力矩。[结论]研究成果可为水面船舶航向控制设计提供参考。 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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轨道交通客车在载客运行的过程中消耗大量的电能。采用光伏发电技术后,蓄电池组将太阳能电池发出的电能存储,并随时与客车充电机进行电耦合,共同为客车供电。客车光伏电系统主要由光伏发电系统充电机、升降压斩波器、直流负载及供电控制系统组成。其中,光伏发电系统主要由光伏电池组件、发电控制器、蓄电池组及升降压斩波器组成。详细介绍了客车光伏供电系统的工作原理。 相似文献
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为分析冷冻温度和含水量对于砾石土抗剪强度参数的影响,通过室内试验对南宁地铁联络通道砾石土层进行冻结状态下的三轴剪切强度分析,研究围压、冷冻温度以及含水量对于其强度演变的影响,分别得到几个特征围压下的砾石土冻结强度与冷冻温度及含水量的关系。试验结果表明:砾石土的三轴剪切强度随着冷冻温度的降低而升高,温度效应明显;同时,含水量变化对于其剪切强度影响也十分显著,在试验研究范围内冻结砾石土偏应力峰值与含水量成一定的正相关性,随着含水量增加,冻结冰晶体含量随之升高进而引起土体胶结能力增大,相应的强度有所提升。该三轴剪切强度符合Mohr-Column准则,黏聚力与内摩擦角随着冷冻温度的降低而增大,随着含水量的增加而增加。同时,冷冻温度对于砾石土三轴剪切强度参数的影响受土体含水量变化影响显著。 相似文献