针对观测器估计精度偏低及高速列车系统的强耦合、受外界扰动、参数时变等问题,提出一种基于补偿函数观测器的分数阶非奇异快速终端滑模控制算法(Compensating Function Observer-Fractional Order Non-singular Fast Terminal Sliding ...针对观测器估计精度偏低及高速列车系统的强耦合、受外界扰动、参数时变等问题,提出一种基于补偿函数观测器的分数阶非奇异快速终端滑模控制算法(Compensating Function Observer-Fractional Order Non-singular Fast Terminal Sliding Mode Control,CFO-FONFTSMC),以提高高速列车速度控制的鲁棒性和控制精度.首先,建立高速列车纵向多质点动力学模型,设计高精度的补偿函数观测器对系统的总扰动进行实时估计并补偿;然后,设计一种带状态负指数控制律的分数阶非奇异快速终端滑模控制算法,用于对列车的运行曲线进行跟踪控制,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明系统在有限时间内的收敛性;最后,以CRH3型高速列车参数和合肥站-蚌埠南站的实际线路为实例,分别跟踪理想运行曲线和节能优化运行曲线进行实验验证.仿真结果表明:所提算法跟踪理想运行速度曲线的平均误差为0.01377 km/h,跟踪带干扰的节能优化运行速度曲线的平均误差为0.0364 km/h,相较于基于扩张状态观测器的滑模和非奇异快速终端滑模控制方法,所提方法具有最小的跟踪误差和更高的跟踪精度,验证了其有效性和可行性,可为列车速度跟踪控制领域的研究提供参考.展开更多
速度规划有助于实现混动汽车高效运行。然而,城市交通场景存在路口车辆排队等现象,严重影响车速规划的经济性和通行效率。针对由连续多个交通信号灯和道路限速路段组成的城市交通场景,提出考虑路口排队影响的混合动力客车速度规划与能...速度规划有助于实现混动汽车高效运行。然而,城市交通场景存在路口车辆排队等现象,严重影响车速规划的经济性和通行效率。针对由连续多个交通信号灯和道路限速路段组成的城市交通场景,提出考虑路口排队影响的混合动力客车速度规划与能量管理分层优化方法。上层控制采用分段全局自适应控制方法(Piecewise global adaptive control method,PGAC)进行速度规划,从全局最优和局部自适应两个视角优化驾驶行为,加速度可在小范围内调整,能够实现平稳行驶,PGAC速度规划的经济性较模型预测控制提高了约10%,且保证了通行效率。下层控制考虑能耗经济性、发动机碳排放和电池温升老化等多目标,利用庞特里亚金最小值原理(Pontryagin’s minimum principle,PMP)进行能量管理分配。结果表明,多目标PMP策略相比于单目标优化策略,综合成本降低了2.26%。展开更多
文摘针对观测器估计精度偏低及高速列车系统的强耦合、受外界扰动、参数时变等问题,提出一种基于补偿函数观测器的分数阶非奇异快速终端滑模控制算法(Compensating Function Observer-Fractional Order Non-singular Fast Terminal Sliding Mode Control,CFO-FONFTSMC),以提高高速列车速度控制的鲁棒性和控制精度.首先,建立高速列车纵向多质点动力学模型,设计高精度的补偿函数观测器对系统的总扰动进行实时估计并补偿;然后,设计一种带状态负指数控制律的分数阶非奇异快速终端滑模控制算法,用于对列车的运行曲线进行跟踪控制,并通过李雅普诺夫稳定性理论证明系统在有限时间内的收敛性;最后,以CRH3型高速列车参数和合肥站-蚌埠南站的实际线路为实例,分别跟踪理想运行曲线和节能优化运行曲线进行实验验证.仿真结果表明:所提算法跟踪理想运行速度曲线的平均误差为0.01377 km/h,跟踪带干扰的节能优化运行速度曲线的平均误差为0.0364 km/h,相较于基于扩张状态观测器的滑模和非奇异快速终端滑模控制方法,所提方法具有最小的跟踪误差和更高的跟踪精度,验证了其有效性和可行性,可为列车速度跟踪控制领域的研究提供参考.
文摘速度规划有助于实现混动汽车高效运行。然而,城市交通场景存在路口车辆排队等现象,严重影响车速规划的经济性和通行效率。针对由连续多个交通信号灯和道路限速路段组成的城市交通场景,提出考虑路口排队影响的混合动力客车速度规划与能量管理分层优化方法。上层控制采用分段全局自适应控制方法(Piecewise global adaptive control method,PGAC)进行速度规划,从全局最优和局部自适应两个视角优化驾驶行为,加速度可在小范围内调整,能够实现平稳行驶,PGAC速度规划的经济性较模型预测控制提高了约10%,且保证了通行效率。下层控制考虑能耗经济性、发动机碳排放和电池温升老化等多目标,利用庞特里亚金最小值原理(Pontryagin’s minimum principle,PMP)进行能量管理分配。结果表明,多目标PMP策略相比于单目标优化策略,综合成本降低了2.26%。
