为了提高智能车辆路径跟踪的精度,改善其行驶稳定性,提出了一种基于线性时变模型预测控制原理的路径跟踪控制器。对智能车辆进行动力学模型简化、三自由度动力学建模,对非线性动力学模型做线性化处理,获得线性时变状态方程,离散化得到离散方程和预测方程,考虑质心侧偏角、路面附着系数、轮胎侧偏角等约束条件,优化目标函数并转化求解方式为二次规划。基于MATLAB/Simulink和Carsim联合仿真平台,分别对直线路径和双移线路径跟踪进行仿真,结果表明,该路径跟踪控制器对目标路径有较好的跟踪效果。

为电液比例系统提供了一个输入输出增量式线性时变模型,采用加权限定记忆回归法来估计模型参数,在此基础上进而提出了一种自适应预测控制方法,并给出了最优控制律。仿真结果表明了该线性时变模型和参数估计算法的可行性,表明该自适应预测控制方法具有优良的控制品质。

针对具有非线性和时变特性的电液比例系统研究了自适应预测控制器的设计问题。采用隐式广义预测控制算法无需辨识对象模型参数而是利用输入/输出数据直接辩识控制器参数以求解最优控制增量具有计算量小、实时性高的特点。仿真结果表明在不需要关于被控对象先验知识的情况下隐式广义预测控制器可以很好地跟踪设定值的变化同时对于系统外部干扰和模型参数的变化具有很好的适应能力在电液比例系统控制器的设计中具有良好的应用前景。