为了研究无人车运动轨迹跟踪行为并建立可行的轨迹跟踪控制器,并分析跟踪效果,建立了二自由度车辆的数学模型,以模型预测控制理论为指导,从线性误差模型、目标函数选择及约束条件等3个方面来设计无人车的MPC轨迹跟踪控制器,并对不同道路的轨迹跟踪效果进行验证。建立Carsim-Simulink联合仿真平台,分别对圆形轨迹与直线型轨迹进行仿真实验。仿真结果表明,该轨迹跟踪控制器具有有效性与可行性。

为了满足市场对汽车平顺性、舒适性等性能的要求,非线性悬架被广泛应用,行业内对非线性悬架系统的研究也从未间断。主要分析了非线性油气悬架在动力学和控制方面的研究进展,特别分析了非线性油气悬架非线性动力学与控制方面的研究;同时对分数阶理论在非线性油气悬架中的应用进行了介绍;分析了非线性油气悬架在动力学分析和控制方面的发展方向。

针对传统方法对液压泵故障预测效果不佳的问题,提出了一种基于改进的Newman-Watts小世界-回声状态网络（improved Newman-Watts-echo state network,简称INW-ESN）的故障融合预测方法。首先,对回声状态网络（echo state network,简称ESN）储备池结构进行优化,建立INW-ESN基础预测模型,并重新定义邻接矩阵元素取值,以改善网络预测性能;其次,在此基础上建立故障融合预测模型,利用Dezert-Smarandache理论（Dezert-Smarandache theory,简称DSmT）将INW-ESN预测信息与液压泵性能退化模型信息进行融合,以提高预测精度;最后,通过对液压泵性能退化试验的应用分析,验证了该方法的有效性。