期刊文献+
共找到4篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
汽车DYC的LQG/LTR鲁棒控制方法研究 被引量:2
1
作者 王伟达 丁能根 +1 位作者 刘辉 李宏才 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期353-360,共8页
针对直接横摆力矩控制(DYC)系统控制方法,建立了车辆侧向动力学的线性二自由度状态空间模型,设计了DYC系统的LQG/LTR鲁棒控制器.建立了能反映车辆转向工况基本动力学性质的七自由度车辆系统动力学模型,在MATLAB/Simulink环境下对开发的L... 针对直接横摆力矩控制(DYC)系统控制方法,建立了车辆侧向动力学的线性二自由度状态空间模型,设计了DYC系统的LQG/LTR鲁棒控制器.建立了能反映车辆转向工况基本动力学性质的七自由度车辆系统动力学模型,在MATLAB/Simulink环境下对开发的LQG/LTR控制器进行了系统仿真分析.仿真结果验证了该控制方法的可行性和有效性,不同路面附着系数与不同转向工况的控制效果表明,设计的控制器具有较强的鲁棒性和自适应性. 展开更多
关键词 横摆力矩控制系统 线性型高斯控制/回路传输复现方法 鲁棒控制
在线阅读 下载PDF
面向应用服务级目标的虚拟化资源管理 被引量:14
2
作者 文雨 孟丹 詹剑锋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期358-377,共20页
在虚拟环境中实现应用服务级目标,是当前数据中心系统管理的关键问题之一.解决该问题有两个方面的要求:一方面,在虚拟化层次和范围内,能够动态和分布式地按需调整虚拟机资源分配;另一方面,在虚拟化范围之外,能够控制由于虚拟机对非虚拟... 在虚拟环境中实现应用服务级目标,是当前数据中心系统管理的关键问题之一.解决该问题有两个方面的要求:一方面,在虚拟化层次和范围内,能够动态和分布式地按需调整虚拟机资源分配;另一方面,在虚拟化范围之外,能够控制由于虚拟机对非虚拟化资源的竞争所导致的性能干扰,实现虚拟机性能隔离.然而,已有工作不适用于虚拟化数据中心场景.提出一种面向应用服务级目标的虚拟化资源管理方法.首先,该方法基于反馈控制理论,通过动态调整虚拟机资源分配来实现每个应用的服务器目标;同时,还设计了一个两层结构的自适应机制,使得应用模型能够动态地捕捉虚拟机资源分配与应用性能的时变非线性关系;最后,该方法通过仲裁不同应用的资源分配请求来控制虚拟机在非虚拟化资源上的竞争干扰.实验在基于Xen的机群环境中检验了该方法在RUBiS系统和TPC-W基准上的效果.实验结果显示,该方法的应用服务级目标实现率比两种对比方法平均高29.2%,而应用服务级目标平均偏离率比它们平均低50.1%.另一方面,当RUBiS系统和TPC-W基准竞争非虚拟化的磁盘I/O资源时,该方法通过抑制TPC-W基准28.7%的处理器资源需求来优先满足RUBiS系统的磁盘I/O需求. 展开更多
关键词 虚拟化 数据中心 多层应用 资源管理 服务级目标 控制论 线性二次方法 聚类算法
在线阅读 下载PDF
基于模糊PID的无人自行车控制器研究与设计 被引量:7
3
作者 缪文南 《电子测量技术》 北大核心 2021年第12期12-17,共6页
针对无人自行车行驶过程中的不确定性扰动和不精确的模型带来的平衡稳定性问题,设计了一款基于串级模糊自适应PID控制器。该控制器通过飞轮惯性系统、空间状态方程和运动控制策略进行数学建模,依赖于模型预测控制技术求取当前无人自行... 针对无人自行车行驶过程中的不确定性扰动和不精确的模型带来的平衡稳定性问题,设计了一款基于串级模糊自适应PID控制器。该控制器通过飞轮惯性系统、空间状态方程和运动控制策略进行数学建模,依赖于模型预测控制技术求取当前无人自行车姿态信息,结合模糊自适应PID算法和线性二次控制方法设计系统控制器,借助惯性飞轮在改变加速度时产生的反作用惯性力矩,实现无人自行车的静态平衡控制,输入车把转角和后轮速度,实现无人自行车的运动控制。仿真测试和样机实验结果证明了无人自行车的直立控制和运动控制的合理性和有效性,使系统具备了抗干扰能力,并表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 无人自行车 模糊PID 平衡控制 线性控制方法 数学建模 运动控制
在线阅读 下载PDF
Attitude controller for reentry vehicles using state-dependent Riccati equation method 被引量:3
4
作者 谢道成 王中伟 张为华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2013年第7期1861-1867,共7页
To get better tracking performance of attitude command over the reentry phase of vehicles, the use of state-dependent Riccati equation (SDRE) method for attitude controller design of reentry vehicles was investigated.... To get better tracking performance of attitude command over the reentry phase of vehicles, the use of state-dependent Riccati equation (SDRE) method for attitude controller design of reentry vehicles was investigated. Guidance commands are generated based on optimal guidance law. SDRE control method employs factorization of the nonlinear dynamics into a state vector and state dependent matrix valued function. State-dependent coefficients are derived based on reentry motion equations in pitch and yaw channels. Unlike constant weighting matrix Q, elements of Q are set as the functions of state error so as to get satisfactory feedback and eliminate state error rapidly, then formulation of SDRE is realized. Riccati equation is solved real-timely with Schur algorithm. State feedback control law u(x) is derived with linear quadratic regulator (LQR) method. Simulation results show that SDRE controller steadily tracks attitude command, and impact point error of reentry vehicle is acceptable. Compared with PID controller, tracking performance of attitude command using SDRE controller is better with smaller control surface deflection. The attitude tracking error with SDRE controller is within 5°, and the control deflection is within 30°. 展开更多
关键词 reentry vehicle attitude controller nonlinear control state-dependent Riccati equation Schur algorithm trackingperformance
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部