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        基于分?jǐn)?shù)階自抗擾的智能汽車超車軌跡控制

        2022-06-27 09:59:58吳貞犇王力超劉丙友
        關(guān)鍵詞:微分觀測器軌跡

        吳貞犇,楊 潘,王力超,劉丙友

        (1.安徽工程大學(xué)電氣工程學(xué)院,安徽 蕪湖 241000;2.安徽達(dá)爾智能控制系統(tǒng)股份有限公司,安徽 蕪湖 241000)

        0 引言

        隨著交通運(yùn)輸業(yè)的迅猛發(fā)展,交通事故頻發(fā)。由于超車過程復(fù)雜,因超車而引發(fā)交通事故是最多的狀況。為了減少交通事故,目前國內(nèi)外利用智能控制技術(shù)對超車過程進(jìn)行輔助控制[1-4]。

        在車輛自動超車過程中,首先是利用云端技術(shù)檢測出車輛行駛的環(huán)境,然后通過計(jì)算到前車的行駛距離,進(jìn)而規(guī)劃出一條安全的行駛軌跡,同時(shí)計(jì)算出所需的偏轉(zhuǎn)角度。針對路徑規(guī)劃主要有JEON等[5]提出的串釘算法、KRISHNAN等[6]提出的最優(yōu)控制理論、LACAZE等[7]提出的基于搜索算法等。以上算法雖然能計(jì)算出超車的曲線,但是對于響應(yīng)速度和抗干擾能力比較弱。

        針對以上的問題,考慮自抗擾技術(shù)具有抗干擾、提高響應(yīng)速度等能力,本文設(shè)計(jì)分?jǐn)?shù)階自抗擾對整個(gè)超車系統(tǒng)進(jìn)行控制。針對傳統(tǒng)的自抗擾技術(shù)對于信號的控制不能滿足真實(shí)的情況,通過對分?jǐn)?shù)階理論的應(yīng)用,設(shè)計(jì)基于分?jǐn)?shù)階自抗擾控制的控制系統(tǒng)[8]。傳統(tǒng)自抗擾技術(shù)具有自解偶能力和不受系統(tǒng)模型的干擾效果,又具備更好的適應(yīng)現(xiàn)實(shí)狀況的能力,更加適應(yīng)對于智能車輛的控制[9-10]。并且加強(qiáng)控制系統(tǒng)的魯棒性,能夠增強(qiáng)汽車反應(yīng)能力,使汽車的報(bào)警速度和剎車反應(yīng)性能很大程度提升。對于自抗擾參數(shù)問題,本文利用模糊控制進(jìn)行參數(shù)整定,減少了系統(tǒng)參數(shù)整定問題。同時(shí)給出系統(tǒng)的仿真結(jié)果,驗(yàn)證了分?jǐn)?shù)自抗擾技術(shù)控制車輛的優(yōu)越性。

        1 智能車輛超車系統(tǒng)

        1.1 路徑規(guī)劃

        直線超車前兩車相對運(yùn)動車速一定,整個(gè)過程智能車輛之間的車速趨于不變,且在車道的中心線上行駛,由此建立超車路徑規(guī)劃,如圖1所示。

        圖1 汽車超車路徑軌跡圖

        由圖1可知,在a秒后前車A位移D1m,其中,Ra表示當(dāng)B車超過A車時(shí),兩者的運(yùn)行轉(zhuǎn)角中心距離??紤]碰撞問題,即

        (1)

        其中,D代表安全距離。

        所有轉(zhuǎn)彎半徑如下:

        (2)

        (3)

        其中,L3為車寬,L4為車長,L5為平行前進(jìn)時(shí)左輪輪距,D為未超車時(shí)車距,D1為超車過程前車行駛距離。駕駛車輛轉(zhuǎn)彎的半徑范圍為(Rmin,Rmax)。

        1.2 運(yùn)動學(xué)模型

        在車輛運(yùn)動中要考慮汽車的運(yùn)動學(xué)模型,通過準(zhǔn)確的運(yùn)動學(xué)模型能夠真實(shí)地反映汽車的運(yùn)動狀況。在汽車準(zhǔn)備超車時(shí),汽車后車輪與地面之間滿足滾動約束條件,在超車過程中兩輛車為相對運(yùn)動。圖2為汽車模型的受力分析圖。

        圖2 汽車模型受力圖

        在圖2中,汽車的三自由度分別代表x軸、y軸和z軸方向轉(zhuǎn)動的自由度,一般用橫向速度v、橫擺角速度r、側(cè)傾角φ來表示。

        汽車三自由度模型的微分方程為

        (4)

        Yδ=-k1

        (5)

        (6)

        (7)

        (8)

        Np數(shù)值比較小,可以忽略不計(jì),由v=pV可知:

        (9)

        (10)

        將此方程組表達(dá)成矩陣形式,即:

        (11)

        標(biāo)準(zhǔn)形式如下:

        (12)

        其中,A=E-1A,B=E-1B。

        利用自抗擾技術(shù)自解偶功能,對各個(gè)自由度進(jìn)行控制,協(xié)調(diào)工作。自抗擾解耦控制框架圖如圖3所示。利用自抗擾自解偶過程,可以解耦控制前后和側(cè)向移動信息,達(dá)到同時(shí)工作且互不干擾。

        圖3 自抗擾解耦控制框架圖

        2 分?jǐn)?shù)階自抗擾控制器

        控制系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)是研究系統(tǒng)的重要標(biāo)準(zhǔn),當(dāng)系統(tǒng)受到干擾時(shí),為了確保系統(tǒng)能保持理想狀態(tài),本文利用自抗擾技術(shù)來控制智能車的超車行駛軌跡,消除行駛時(shí)受到的外界干擾和建模不確定部分帶來的影響,確保行駛軌跡的理想化。

        2.1 跟蹤微分器結(jié)構(gòu)

        控制系統(tǒng)中存在動態(tài)響應(yīng),為了減少系統(tǒng)外部所受干擾,系統(tǒng)響應(yīng)能夠快速恢復(fù)到穩(wěn)定狀態(tài),而引入跟蹤微分器(TD),解決噪音帶來的影響,并得到所需要的提取連續(xù)信號和微分信號。提供過渡階段,實(shí)現(xiàn)平滑穩(wěn)定的變化。

        (13)

        其中,fhan代表fhan函數(shù),x(t)為理想的軌跡輸入信號,v1為對理想軌跡的跟蹤信號,v2為v1跟蹤信號的微分,r0為跟蹤速度因子,h0為濾波因子,h為積分步長。

        (14)

        跟蹤微分器的參數(shù)主要取決于r0和h0,當(dāng)輸入為常值1的階躍信號,且r0=10,h0=0.02時(shí),輸出如圖4所示。

        圖4 跟蹤微分器響應(yīng)曲線

        2.2 改進(jìn)型狀態(tài)觀測器(PESO)

        現(xiàn)實(shí)狀況基本是分?jǐn)?shù)階系統(tǒng),在傳統(tǒng)的自抗擾技術(shù)的基礎(chǔ)上利用分?jǐn)?shù)階原理進(jìn)行改進(jìn),使整個(gè)觀測器運(yùn)行效果更好。具體算法如下:

        (15)

        (16)

        為了驗(yàn)證fnew(·)的優(yōu)越性,選取σ=0.01和a=0.25,分別與兩種傳統(tǒng)的非線性函數(shù)fan函數(shù)和fal函數(shù)對比,如圖5所示。

        圖5 非線性函數(shù)響應(yīng)曲線

        在圖5中,y1為fan函數(shù)響應(yīng)曲線,y2為fal函數(shù)響應(yīng)曲線,y3為本文提出的新型fal函數(shù)響應(yīng)曲線。由圖5可以看出,改進(jìn)型非線性函數(shù)具有更好的平滑性和連續(xù)性,對狀態(tài)觀測器的控制起到高頻抑制作用,增強(qiáng)了觀測器的觀測效果。

        2.3 非線性狀態(tài)誤差狀態(tài)反饋控制律

        非線性狀態(tài)誤差狀態(tài)反饋控制律(NLSEF)具有消除擾動作用,對于TD傳輸?shù)男盘柡头答伒男盘栠M(jìn)行處理,得到擾動補(bǔ)償?shù)捻憫?yīng)結(jié)果,數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

        (17)

        針對NLSEF雙輸入單輸出的效果,取不同a會導(dǎo)致輸出的形狀發(fā)生變化,而調(diào)節(jié)σ主要是對非線性函數(shù)產(chǎn)生影響,因此可適當(dāng)調(diào)節(jié)σ來防止函數(shù)的初始位置晃動。

        2.4 系統(tǒng)整體框架

        根據(jù)上述設(shè)計(jì)方案,建立控制器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖,如圖6所示。

        圖6 系統(tǒng)框架圖

        研究對象為汽車的運(yùn)動學(xué)模型,而完整的自抗擾控制器包含跟蹤微分器、誤差反饋控制率和狀態(tài)觀測器三大模塊,能夠很好地抑制內(nèi)外部干擾引起的波動。

        3 仿真實(shí)驗(yàn)

        仿真汽車的系統(tǒng)參數(shù)如表1所示。根據(jù)表1數(shù)據(jù),利用改進(jìn)的自抗擾器進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果如圖7所示。數(shù)據(jù)對比如表2所示。

        表1 系統(tǒng)參數(shù)

        (a)傳統(tǒng)自抗擾技術(shù)橫擺角速度與時(shí)間關(guān)系曲線 (b)分?jǐn)?shù)階自抗擾技術(shù)橫擺角速度與時(shí)間關(guān)系曲線

        表2 兩種控制策略性能比較

        通過仿真結(jié)果和表2可知,當(dāng)橫向速度恒定為13 m/s時(shí),輸入前輪轉(zhuǎn)角角速度為1 rad/s時(shí),利用傳統(tǒng)自抗擾技術(shù)控制車輛得到的結(jié)果如圖7(a)(c)所示。圖7(b)(d)是利用分?jǐn)?shù)階自抗擾控制技術(shù)控制車輛的響應(yīng)系統(tǒng)的的響應(yīng)曲線圖,對比可知改進(jìn)型控制裝置響應(yīng)速度更快,超調(diào)量更少。

        4 結(jié)語

        本文設(shè)計(jì)了基于分?jǐn)?shù)階自抗擾技術(shù)控制的智能汽車的超車系統(tǒng),采用分?jǐn)?shù)階控制,提高了汽車超車整個(gè)過程中的穩(wěn)定性、快速性和抗干擾能力,降低了汽車行駛外界干擾和汽車自身的控制復(fù)雜性對超車的影響。該系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)對智能汽車超車過程中側(cè)向速度和橫擺角速度的優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)對汽車的高精度、高速度和強(qiáng)穩(wěn)定控制,滿足目前智能汽車超車過程的控制要求。

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