为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时...为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标,将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题,采用快速随机模型预测控制(fast stochastic model predictive control,FSMPC)算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明,相比于传统的基于快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)的生态驾驶策略,本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移,并降低整个车队的燃油消耗,且满足实时性要求。展开更多
给定计算机网络中的传输控制协议(transmission control protocol,TCP)流量控制算法,如何确定其稳定域,是网络设计中的一个重要问题.由于网络上控制算法受大量随机因素影响,这相当于对一个由随机微分/差分方程描述的控制系统进行稳定性...给定计算机网络中的传输控制协议(transmission control protocol,TCP)流量控制算法,如何确定其稳定域,是网络设计中的一个重要问题.由于网络上控制算法受大量随机因素影响,这相当于对一个由随机微分/差分方程描述的控制系统进行稳定性分析.目前已有研究大多直接对系统方程取期望,转为讨论期望的稳定性,而简单忽略受控TCP流的随机震荡.本文意在指出这种随机震荡给稳定性带来的不可忽视的影响.本文以TCP/RED(含早期随机检测的TCP流)系统为例,首先,从系统的随机微分方程出发,通过在平衡点处线性化,将系统化为含加乘混合噪声的多维线性时不变系统.然后,给出了分别对应时间连续与离散情况的推广的TCP流量控制方程,即含多噪声源的一次时不变随机微分/差分方程组.接着,对此推广形式,推导了其协方差矩阵所满足的矩阵方程,并在此基础上,得到了协方差矩阵极限渐近稳定的充要条件以及此极限的计算公式.在工程设计中,此条件可以作为系统稳定与否的一个替代判据,方差极限公式可用来估计系统的运动范围.最后,将一般公式应用到具体例子上,展示了考虑方差稳定性后系统稳定域的变化.进一步,仿照确定性系统中的处理方法,本文结论还可推广到非线性系统及时变系统.展开更多
文摘为解决网联汽车由于驾驶员误差存在导致的速度轨迹偏移问题,本文提出一种实时的考虑驾驶员误差的网联混合车队生态驾驶策略。首先通过实车试验采集不同驾驶员的驾驶员误差数据,建立基于马尔可夫链的驾驶员误差模型,用于预测未来一段时间的驾驶员误差。然后以最小化整个车队的燃油消耗为优化目标,将车队速度轨迹优化问题描述为一个最优控制问题,采用快速随机模型预测控制(fast stochastic model predictive control,FSMPC)算法求解车队中网联汽车的最优速度轨迹。仿真和智能网联微缩车试验结果表明,相比于传统的基于快速模型预测控制(fast model predictive control,FMPC)的生态驾驶策略,本文所提出的生态驾驶策略能够有效减小车辆的速度轨迹偏移,并降低整个车队的燃油消耗,且满足实时性要求。
文摘给定计算机网络中的传输控制协议(transmission control protocol,TCP)流量控制算法,如何确定其稳定域,是网络设计中的一个重要问题.由于网络上控制算法受大量随机因素影响,这相当于对一个由随机微分/差分方程描述的控制系统进行稳定性分析.目前已有研究大多直接对系统方程取期望,转为讨论期望的稳定性,而简单忽略受控TCP流的随机震荡.本文意在指出这种随机震荡给稳定性带来的不可忽视的影响.本文以TCP/RED(含早期随机检测的TCP流)系统为例,首先,从系统的随机微分方程出发,通过在平衡点处线性化,将系统化为含加乘混合噪声的多维线性时不变系统.然后,给出了分别对应时间连续与离散情况的推广的TCP流量控制方程,即含多噪声源的一次时不变随机微分/差分方程组.接着,对此推广形式,推导了其协方差矩阵所满足的矩阵方程,并在此基础上,得到了协方差矩阵极限渐近稳定的充要条件以及此极限的计算公式.在工程设计中,此条件可以作为系统稳定与否的一个替代判据,方差极限公式可用来估计系统的运动范围.最后,将一般公式应用到具体例子上,展示了考虑方差稳定性后系统稳定域的变化.进一步,仿照确定性系统中的处理方法,本文结论还可推广到非线性系统及时变系统.
