基于模糊PID参数自整定的三相电压型PWM整流器控制

将模糊控制和PID控制相结合,构成了一种智能复合控制策略,将其应用于三相电压型PWM整流器的控制.利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,相比传统的PID控制方法,系统的静态和动态性能指标得到进一步的改善.仿真结果表明,PWM整流器输出电压的动态和静态性能优越.     

A Reliable Adaptive High-Definition Transmission System for Distance Learning

There is an increasing demand for supporting high-quality real-time audiovisual services for the next generation wired and wireless networks. However, due to variety of bandwidths of different networks, it is a great challenge for deployment. In this paper, a novel high-definition (HD) video transmission system was proposed which depends upon reliable compound multicast protocols and QoS control over the various kinds of networks. This system detects client's network condition and assigns it to a proper proxy. Each proxy is capable of detecting network parameters and adaptively tuning such transport parameters as bit rate, video resolution, frame rate and QoS mechanisms to this condition. It also provides FEC error recovery under consideration of characteristics of MPEG4 video codec. Our simulation demonstrates that different network clients such as ADSL, CERNET, and CERNET2 can receive more video reliability with less delay.     

基于数字信号处理器实现特定消谐脉宽调制控制技术的研究

在大功率交流传动控制中,传统的PWM(脉宽调制)方法输出由于存在低次谐波,会使电流和转矩产生脉动,影响控制精度.以三相电压型逆变器为分析对象,提出了一种基于数字信号处理器(DSP)来实现特定次谐波消除脉宽调制(SHEPWM)控制技术.该技术是首先根据SHEPWM控制技术的基本原理建立其特定谐波消除中开关角与调制度之间的...     

协作式巡航控制下混合车队队列稳定性

考虑协作式巡航控制(Cooperative Adaptive Cruise Control,CACC)车辆与自适应巡航控制(Adaptive Cruise Control,ACC)车辆之间的退化机制,构建由CACC车辆、ACC车辆以及人工驾驶车辆组成的混合车队.应用传递函数理论,推导混合车队在不同规模情况下的队列稳定性...     

自适应均衡学习的端到端类人驾驶控制决策网络

针对现有端到端自动驾驶网络对于类人驾驶行为与思维特征模拟不足的问题，从类人驾驶特征出发，设计了一个包含时空特征、历史状态特征及未来特征的端到端类人驾驶控制决策网络。采用多层卷积和长短期卷积时序记忆网络（Conv-LSTM），对前方道路视觉感知图像时间序列进行时空特征提取，同时采用一维卷积和长短期时序记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM） 对车辆状态信息时间序列进行历史状态特征提取，进而采用多任务参数共享方式进行当前时刻和未来序列的方向盘转角、车速的控制决策，并以未来序列作为辅助任务督促当前时刻的主任务学习。为更好地耦合汽车纵横向控制参数学习的过程，还提出一种权衡纵横向控制参数损失量级及学习速度的权重自适应方法，并引入容差阈值，建立衡量纵横向控制参数训练效果的评价方法。依托Comma2k19数据集对所构建控制决策网络进行训练和验证，体现出良好的可行性及优越性。     

基于预测恒定车头时距策略的自适应巡航控制研究

为了进一步提高车辆跟车过程中的跟踪性、安全性、舒适性和燃油经济性，针对已有间距策略表现过于保守或反应过于激烈等不足之处，提出了一种预测恒定车头时距策略。该策略考虑了相对加速度，建立了一种预测型期望车间距模型，进而应用于模型预测控制的多目标自适应巡航控制系统中，能进一步提高模型预测控制对多个控制目标的综合协调能力。搭建上层控制器、下层PID控制器、油门制动切换、逆纵向动力学模型。在多工况下仿真，通过建立性能评判指标对多目标进行量化分析。结果表明，所提出的间距策略在保证安全性的前提下，提升了自适应巡航控制系统的综合性能。在不同驾驶风格的车头时距下，跟踪性、舒适性和燃油经济性均有良好表现。     

Robust adaptive course-keeping control of under-actuated ships with the rudder failure北大核心CSCD

[目的]针对舵机故障、控制增益未知和海洋环境干扰情况下的欠驱动船舶航向保持问题,设计一种考虑舵机故障的船舶鲁棒自适应航向保持控制算法。[方法]通过结合鲁棒神经阻尼技术和自适应方法,对繁重的神经网络权值进行横向压缩,仅需设计2个自适应学习参数对未知增益和舵机故障参数在线补偿,以确保船舶在舵机故障的情况下能够有效执行航向保持任务。通过李雅普诺夫理论,证明所提出的控制器半全局最终一致稳定有界(semi-global uniform and ultimately bounded,SGUUB)。最后以“育鲲”轮为仿真对象,建立非线性Nomoto数学模型,在海洋干扰下进行对比仿真试验验证。[结果]结果表明,在此策略下,“育鲲”轮在舵机故障情况下平均舵角输出比仿真试验中所对比的传统方法降低了51%,可改善航向保持控制效果。[结论]研究结果可为欠驱动船舶的航向保持控制问题提供借鉴。