为了提高移动机器人在未知环境中的路径规划的性能,提出了改进人工势场法。首先分析了传统人工势场法的优缺点,据此,提出了一种由模糊智能控制与改进人工势场法相结合算法。由模糊算法对静态障碍物进行避障,并改进引力函数将目标点速度、加速度信息加入其中对目标点进行跟踪,从而实现自动避障和路径规划。通过实验仿真对比可知,此算法在存在障碍物环境中,移动机器人可以寻得较短的路径和较快的时间,安全无碰撞的到达目标点,该算法的准确度可达96%。

为进一步提高柴油汽车排放环保性,根据二甲醚-柴油发动机的工作原理和特点,提出二甲醚柴油混合气浓度和喷油提前角优化方案,并应用于柴油发动机排放优化控制。基于Fire仿真软件和康明斯WD615型柴油发动机建立二甲醚-柴油发动机三维燃烧过程仿真模型。根据国Ⅵ(a)标准选择氮氧化合物NOX、一氧化碳CO和碳氢化合物HC为排放环保性评价指标,使用层次分析法标定各环保性评价指标的权重系数,采用遗传算法确定典型工况下最优的二甲醚-柴油混合比例和最佳的喷油提前角。通过MATLAB/Simulink中的模糊逻辑工具箱(Fuzy Logic Toolbox)研制发动机排放的模糊推理系统(FIS),然后将其引入到模糊逻辑控制器(Fuzzy Logic Controller)中进行排放控制。最后在混合工况条件下验证优化前后发动机排放物的变化情况,仿真结果表明,提出的优化方法在典型工况下能有效降低排放物,使...

在无人驾驶快速发展的当下,高级辅助驾驶系统(ADAS)作为无人驾驶的基础,需要逐渐完善以保证驾驶员在行车过程中的安全。在泊车过程中,驾驶员会被障碍物遮挡视线,同时会因为紧张引起不必要的交通事故,对经验欠缺的驾驶员会增加一定难度。研究了自动垂直泊车的路径规划问题,在Matlab中构建了汽车运动模型、泊车位模型、模糊逻辑控制器,针对垂直泊车路径规划问题,参考驾驶员经验,提出了一种基于模糊控制的垂直泊车三段式路径规划方法。仿真结果验证了此算法可以使车辆能够较高质量完成泊车过程。

针对常规驱动控制策略无法应对纯电动货车负载变化较大的问题,以电机输出的扭矩为控制对象,提出一种基于模糊控制的驱动控制策略该控制策略的模糊控制器以加速踏板开度和加速踏板开度变化率为输入,以电机输出扭矩的补偿系数为输出;通过电机的扭矩负荷系数和转速制定驱动的基准扭矩;利用实车数据和仿真数据进行对比,验证了AVL CRUISE中整车模型的可靠性和有效性;考虑货车不同负载对扭矩增量的影响,使用MATLAB和Cruise平台进行不同负载情况下驱动控制策略的仿真验证;结果表明CRUISE中搭建的整车模型具有一定的可靠性和有效性;提出的控制策略在不同的负载情况下对加速踏板信号产生不同的响应,对电机输出扭矩起到补偿效果;在NEDC行驶工况中该控制策略在保证整车动力性的同时,也降低了电机输出的能量。

在吹灌封(BFS)设备生产工艺流程中,会运用到模架的移动。若模架的定位精度不足不仅会影响灌装工艺流程中注射针精确注射到安培瓶中,还会在重复运动过程中出现累计误差。从而造成部分零部件的损坏,导致生产效率和产品合格率的降低。因此,在吹灌封(BFS)生产设备的基础上,针对移模运动构建了伺服电机移模运动的控制原理图,并对移模控制设计了PID、模糊控制器,在MATLAB/Simulink下进行仿真模拟,通过对比最终选择模糊控制算法完成了对模架定位的精确控制。最后对模架定位精度的实验结果进行了分析,表明该方法达到了设计要求。

为了提高纯电动货车再生制动效率并保障车辆制动时的安全性,提出了一种再生制动模糊控制策略以影响再生制动回收效率的参数为输入,以再生制动分配系数K为输出;利用遗传算法对控制策略进行优化,使用MATLAB/SIMULINK平台搭建再生制动控制策略,并将其导入CRUISE软件中进行仿真分析,对加入控制策略前后整车的动力性和经济性进行分析比较。结果表明优化后的控制策略在满足安全性的前提下,电池输出能量得以改善,使得再生制动能量回收效率得到了较大的提高。

当前我国消防部队装备的消防机器人基本属于第二代,这类消防机器人功能单一,自动化程度低,过多依赖人工控制,由此设计了一种智能型消防机器人,在人工遥控基础上,增加自主决策、自动避障功能。本设计选用STM32为控制器,利用LABVIEW软件进行上位机主界面的开发,通过无线数传模块和图传模块实现机器人与上位机的通信与数据传输,采用模糊控制算法以及其他控制策略,最终实现了机器人的人工遥控和自动模式这两种工作方式。实验表明机器人工作稳定,可在两种工作方式下自由切换,具有一定的工程意义。

六足机器人具备良好的地形适应能力来应对复杂的不平展路面,在遇到可跨越障碍物时可选择越障,而遇到不可跨越的障碍物则选择避障。将基于腿部运动学分析和足端轨迹规划得出的六足机器人越障最大高度作为是否越障的重要参考。针对六足机器人在复杂情况下的自主导航问题,设计出基于改进模糊算法的控制系统。该控制系统使用单个超声波传感器转动测距获取距离信息,双目摄像头获取航向环境高度信息,GPS传感器和电子罗盘获取位置信息,并结合六足机器人较强的越障能力,通过预设的模糊控制器,实现自主导航。六足机器人通过V-REP平台实现运动仿真,仿真结果证明,相较于传统模糊控制算法,结合六足机器人越障能力的改进模糊控制算法,在仿真环境中行进时间缩短11,457s,能够有效的缩短行走路径并准确地到达目标点,验证了此改进模糊算法的可行性...

针对内燃动车动力机组宽频振动特性确立双重优化目标,以磁流变阻尼器为执行器,提出一种兼顾系统稳定性和隔振效率的半主动模糊控制策略,并建立动力机组多刚体半主动控制系统进行效果验证。研究结果表明基于半主动模糊策略控制的双层隔振系统在包括功率均衡和非均衡工况在内的宽频范围内均具有良好的隔振效果。在低频段内,该混合模糊控制系统振动烈度和力传递率与弹簧定阻尼隔振器系统基本相同;在高频段内,其振动烈度和力传递率更小,隔振性能更优,能够实现全工况的有效振动控制。

针对两轮平衡车的自平衡控制问题,为了提高平衡车自学习和自平衡能力,受操作条件反射原理启发,以模糊规则为基本模型,引入学习OC学习机制,提出一种具有学习能力的模糊控制器,能够使平衡车自主学习获得模糊控制规则,实现控制器设计自动化。OC学习机制根据状态的评价值序列对模糊规则表进行修正,经过多次修正后,可针对每一个状态获得合理的输出。仿真实验表明,控制器能够自主设计模糊规则,具有一定自主学习能力。两轮平衡车在多次迭代学习后可以自主从倾角不稳定恢复到直立平衡状态。