原文传递
基于二次型间距策略的异构智能车队容错控制
| 论文题名： | 基于二次型间距策略的异构智能车队容错控制 |
| 关键词： | 异构智能车队;非线性特性;容错控制;二次型间距策略 |
| 摘要： | 随着物流和运输业的快速发展以及汽车保有量的迅速增长，我国道路交通系统面临一系列社会问题，如环境污染、交通堵塞、交通事故、能源危机等。面对严峻的社会问题，智能交通系统的发展为解决上述道路问题提供了可能。智能车辆的队列控制作为建设智能交通系统的关键环节，已成为智能交通系统建设的研究重点。然而在车辆长期的运行过程中，由于磨损、老化或外部牵引力受损等因素，执行器很容易出现故障或失效，执行器故障可能会使得系统的控制性能下降，严重时可能影响系统的稳定性和乘客的安全性。为了提高队列中车辆运行的安全性，设计可靠容错控制方案变得尤为重要。 本文以异构智能车队为研究对象，结合不同的非线性特性，研究基于二次型间距策略的异构智能车队容错控制问题。主要的研究工作总结如下： 首先，研究了带有外部干扰的异构智能车队容错控制问题。针对存在执行器故障、外部干扰及模型不确定性的异构智能车队，建立三阶非线性动力学模型，并设计二次型间距策略以保证队列稳定性和交通流稳定性。然后利用模糊逻辑系统近似逼近模型中的非线性函数，自适应方法在线估计模糊权重、逼近误差和外部干扰，提出了带有外部干扰的异构智能车队容错控制方案。最后通过李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统所有信号的一致最终有界性，并通过仿真验证了所提方案的有效性。 其次，研究了带有执行器饱和的异构智能车队容错控制问题。针对存在执行器故障、饱和、外部干扰及模型不确定性的异构智能车队，建立三阶非线性动力学模型，并设计二次型间距策略以保证队列稳定性和交通流稳定性。然后利用神经网络近似逼近模型中的非线性函数，自适应方法在线估计神经网络权重、逼近误差和外部干扰，提出了带有执行器饱和的异构智能车队容错控制方案。最后通过李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统所有信号的一致最终有界性，并通过仿真验证了所提方案的有效性。 最后，研究了带有执行器量化和死区的异构智能车队容错控制问题。针对存在执行器故障、死区、量化、外部干扰及模型不确定性的异构智能车队，建立三阶非线性动力学模型，并设计二次型间距策略以保证队列稳定性和交通流稳定性。然后利用神经网络、滑模、自适应等先进控制方法，提出了带有执行器量化和死区的异构智能车队容错控制方案。最后通过李雅普诺夫稳定性理论，证明了闭环系统所有信号的一致最终有界性，并通过仿真验证了所提方案的有效性。 |
| 作者： | 李平 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 郝立颖;郭戈 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2021 |
检索历史
应用推荐
