Finite-time ship formation control based on extended state observer北大核心CSCD

[目的]为了解决大多数船舶编队控制算法控制周期长和时效性差的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的有限时间控制策略。[方法]采用一种非线性终端滑模算法,通过对控制律分区域设计,克服传统终端滑模存在的奇异性问题;将非线性终端滑模与图论结合,实现有限时间的船舶编队控制;利用扩张状态观测器观测并补偿船舶模型中的不确定性及外界的干扰,以保证船舶编队控制的精确性;运用Lyapunov理论验证船舶编队控制律的稳定性。[结果]仿真结果表明,采用所提控制策略使整个编队系统误差在5 s左右趋近于0,从而实现了稳定。[结论]该控制策略能有效控制船舶编队,且控制速度快、时效性好。     

珠三角城际CTCS2+ATO列控系统控车舒适性研究及案例分析

针对珠三角城际线上CRH6A-0405动车组装备的CTCS2-200K+ATO列控车载设备，在控制列车减速进站过程中舒适性欠佳问题，研究ATO系统的工作原理及其控车策略、ATO系统所使用的PID滑模控制器及其模型和相关参数，以及ATO系统控车舒适性的评价指标及影响因素。对列车进站进入降速区前存在异常加速而导致的冲击率过大问题，采取降低列车高速运行时的滑模增益系数避免控制命令饱和的优化方案；对站前减速过程速度与距离采用线性关系导致减速过程不平稳问题，提出将速度与距离关系按照二次函数进行映射的优化方案。现场验证表明：优化后的速度曲线更加平滑，减速过程更加连贯平稳。     

基于三自由度的智能汽车模糊滑模横向运动控制研究

针对智能汽车运动过程中存在的车身姿态变化问题以及运动控制精度问题，设计了一种基于非线性3自由度动力学模型的模糊滑模横向运动控制器。建立了包括侧倾运动的3自由度动力学模型，进行了模型线性化；对基于线性化处理后的动力学模型进行了滑模控制器设计，通过控制前轮转角实现了路径跟踪横向控制，并引入了模糊控制提高控制效果，本控制系统能够在跟踪过程中对车身姿态变化进行观察。仿真结果表明，搭建的基于3自由度动力学模型的模糊滑模控制器能够在考虑侧倾运动的基础上，实现路径跟踪，且构建的模糊滑模控制系统相较于传统滑模控制其横向偏差与方向偏差分别降低了7.28%和1.50%，同时模糊控制也减弱了滑模控制固有的抖振影响。     

燃料电池空气系统非奇异滑模控制

为了提高燃料电池的效率和使用寿命，必须对其多个状态进行精确的控制。首先，建立了面向控制的燃料电池空气系统四阶非线性方程，并进行模型有效性验证。然后，针对空气供给系统压力和空气流量的非线性和强耦合性等特点，提出了一种基于全局反馈线性化理论的非奇异终端滑模控制策略。反馈线性化通过对空压机转速和背压阀开度的协同控制，将非线性模型转化为线性模型，实现对阴极压力和空气流量的解耦；考虑空气系统在复杂环境下受到不确定性扰动，设计比例积分观测器对扰动进行观测以减少环境影响；在此基础上，设计非奇异滑模控制器。仿真结果表明：非奇异滑模控制的阴极压力和过氧比各误差积分均小于传统滑模和反馈线性化控制，可显著提高燃料电池空气供给控制系统精度和鲁棒性，对今后研发高精度燃料电池阴极空气供给控制系统提供参考。     

基于动态门限值的分布式驱动电动汽车驱动力矩控制研究

为改善分布式驱动电动汽车高速行驶稳定性，避免频繁驱动控制操作对汽车行驶安全性的影响，提出了一种适应不同驾驶工况的参数动态门限值算法，设计了汽车附加横摆力矩滑模控制策略和驱动力矩二次规划优化分配控制策略，并进行了角阶跃输入工况和双正弦输入工况的仿真分析。结果表明，所设计的控制策略能有效控制汽车的质心侧偏角与横摆角速度，在保证汽车行驶稳定性的前提下，使质心侧偏角与理想值偏差减小了3.6%以上，轮胎附着利用率减少19.5%以上，有效地降低了轮胎附着利用率，提高了汽车的行驶安全性。     

基于蝗虫优化算法的大型运输船舶自适应控制北大核心CSCD

[目的]海上航行环境随机复杂多变,而智能自主航行是大型远洋运输船舶发展的重要趋势,为此,提出一种新的自适应控制方法。[方法]首先,基于蝗虫优化算法(GOA),将线性二次型调节器(LQR)控制方法与一阶动态积分滑模控制方法相融合;然后,结合实时监测波浪干扰力的非线性无源估计器,将船舶高、低频运动信号进行分离;最后,与LQR控制方法和一阶动态积分滑模控制方法进行仿真对比。[结果]结果显示,新的控制方法具有更好的瞬态和稳态跟踪性能,在不同的海况下能够克服随机波浪的影响,具有较强的鲁棒性。[结论]新的控制方法具有复杂环境下的自适应调节能力,且控制响应快、精度高、无效操舵少,能极大地提高大型运输船舶的航行效率、安全性和稳定性。     

基于扩张观测器的ROV固定时间轨迹控制

针对六自由度遥控无人潜水器（ROV）的轨迹规划控制问题，提出基于固定时间扩张观测器的非奇异积分终端滑模控制方法。建立考虑系统模型不确定性及外界扰动的ROV六自由度数学模型，采用一种基于固定时间收敛的扩张状态观测器，实现对系统集总干扰的准确估计以补偿控制系统的控制律；设计固定时间非奇异积分终端滑模控制器以保证ROV系统的轨迹跟踪性能，并基于Lyapunov稳定性理论证明系统的固定时间稳定性。仿真结果表明：与以往控制方法相比，文章所提方法提高了控制系统的性能及精度，可保证水下机器人在不同初始状态下均能在固定时间内达到轨迹跟踪的效果。     

考虑预期功能安全的智能汽车自动紧急制动系统

预期功能安全的提出，使得传统的自动紧急制动系统的安全性受到了挑战。为此，本文中利用基于系统理论过程分析（systems-theoretic process analysis,STPA）方法得到了自动紧急制动系统的预期功能安全要求，在传统的自动紧急制动系统基础上增加了感知盲区安全车速规划策略。然后基于盲区场景下车辆与行人相遇运动学模型，构造盲区安全车速公式。接着设计加入非线性干扰观测器的速度滑模控制器，对该速度进行跟踪控制，最后在CarSim与Simulink联合平台上开展仿真试验，比较此系统与没有增加预期功能安全要求的自动紧急制动系统的安全性，并进一步在硬件在环仿真试验台上验证。结果表明，考虑预期功能安全的自动紧急制动系统能有效降低行人碰撞风险，并确保车辆安全通过盲区的行驶效率。     

基于神经网络的鲁棒自适应舵减摇控制北大核心CSCD

[目的]针对存在系统未知非线性函数和外界随机扰动的欠驱动水面船舶舵减摇控制问题,提出一种基于多层循环神经网络的自适应非奇异快速终端滑模舵减摇控制器。[方法]首先,针对传统滑模控制中存在的奇异性和收敛性问题,引入非奇异快速终端滑模面,并在假设船舶模型已知的情况下设计滑模控制律;接着,对传统径向基神经网络进行改进,并利用改进后的神经网络去逼近系统未知非线性函数,以解决船舶航行时模型难以确立的问题,提高控制精度;然后,应用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性和有限时间收敛性,并推导出神经网络参数的自适应律;最后,对一艘多用途海军舰艇进行数值仿真分析。[结果]结果显示,当船舶处于航向保持工况时,所提出的控制器减摇率为50.41%,与非奇异快速终端滑模控制器相比提升了19.2%;当船舶处于变航向工况时,所提出的控制器减摇率为23.46%,与非奇异快速终端滑模控制器相比提升了12.59%。[结论]该方法可以为欠驱动船舶舵减摇控制设计提供参考。     

基于滑模控制的三轴重型汽车平顺性优化研究

建立了基于半主动悬架的9自由度三轴重型汽车垂向动力学模型,为提升其平顺性,针对该重型汽车模型设计了滑模控制系统,对悬架阻尼力进行控制.该控制器以天棚阻尼系统为参考,使重型汽车振动响应跟随参考系统.基于Matlab/Simulink软件对滑模控制系统进行验证,在B级路面不同车速工况下进行响应分析.结果表明,所建立的控制器...