基于可拓决策法的车辆自适应避撞控制方法研究
车辆的避撞控制可以有效避免或缓解车辆的碰撞事故,是自动驾驶汽车的关键控制技术之一.各种交通条件、不确定的道路附着系数以及复杂的液压制动执行系统都会降低避撞控制的有效性.因此,本文提出了一种基于可拓决策法的自适应避撞控制,该控制方法对路面附着系数具有自适应性,并能够精确控制制动系统的制动液压力.首先,设计了滑模观测器来估计轮胎纵向力,并基于观测得到的轮胎纵向力,进一步提出带遗忘因子的递推最小二乘法估计道路附着系数.其次,基于递推最小二乘法的估计值,提出了基于路面附着系数自适应调节的自适应避撞控制方法,该方法基于可拓决策法的先决判定决定当前时刻应采用何种避撞控制策略,即采用可拓决策方法判断进行点刹预警制动、全制动或者不制动.再次,通过对执行系统-电控液压制动系统进行精确的液压控制,实现主动
基于键合图和贝叶斯网络的NPC逆变器故障诊断
为解决NPC逆变器建模过程的复杂性和故障诊断中的不确定性问题,采用键合图理论对NPC逆变器进行建模,简化建模过程,降低建模过程的复杂性。考虑键合图理论中因果关系与贝叶斯网络因果关系的相似性,引入贝叶斯网络对系统的故障元件进行动态优先级排序。结果表明:该方法不仅可以准确定位系统的故障元件,还可以得到故障元件对系统的影响程度,具有一定的可行性与有效性。
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