文章考虑车流密度对车速预测的影响,基于仿真实验平台采集不同车流密度下的行驶数据,建立考虑车流密度的多马尔可夫矩阵车速预测模型;以整车燃油经济性和电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡为优化目标,提出基于模型预测控制(model p...文章考虑车流密度对车速预测的影响,基于仿真实验平台采集不同车流密度下的行驶数据,建立考虑车流密度的多马尔可夫矩阵车速预测模型;以整车燃油经济性和电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡为优化目标,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的混合动力汽车能量管理策略,并在MATLAB/Simulink中搭建控制策略模型;基于CRUISE软件搭建整车动力学仿真模型,并与MATLAB/Simulink进行联合仿真。结果表明,考虑车流密度的MPC能量管理策略使得整车燃油经济性有明显提高,相较于不考虑车流密度的能量管理策略提高6.33%。该文方法对于其他混合动力汽车的能量管理策略设计有一定的参考意义。展开更多
为实现多轴伺服驱动压力机的同步控制,文章基于传统偏差耦合控制提出一种虚拟轴改进型偏差耦合同步控制方法,并搭建同步控制实验平台进行现场验证。基于压力机结构和控制模型实现模糊比例积分微分(proportional integral derivative,PID...为实现多轴伺服驱动压力机的同步控制,文章基于传统偏差耦合控制提出一种虚拟轴改进型偏差耦合同步控制方法,并搭建同步控制实验平台进行现场验证。基于压力机结构和控制模型实现模糊比例积分微分(proportional integral derivative,PID)位置跟踪控制;在传统偏差耦合控制结构中添加评价误差模块,搭建一种改进型偏差耦合同步控制方法,提高同步系统的抗扰动能力和同步精度;将虚拟轴引入改进型偏差耦合控制结构中,从而解除多轴间的直接耦合关系,简化改进型同步位移补偿结构。实验结果表明,该方法有效提高了压力机同步抗扰动能力和稳态同步精度。展开更多
自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航...自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航的堆垛垛式叉车AGV,提出了一种基于IEPF算法(Iterative End Point Fit,IEPF)以及最小二乘法的雷达点云线段提取方法,在此基础上,研究基于线段特征匹配的SLAM定位算法,并将设计的SLAM导航算法移植到试验车测试。测试结果表明这里设计的基于激光SLAM导航的堆垛式叉车AGV具有较好的稳定性,能够实现横向7mm、纵向13mm的定位误差,为无人叉车的研究提供了技术支撑。展开更多
文摘文章考虑车流密度对车速预测的影响,基于仿真实验平台采集不同车流密度下的行驶数据,建立考虑车流密度的多马尔可夫矩阵车速预测模型;以整车燃油经济性和电池荷电状态(state of charge,SOC)平衡为优化目标,提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的混合动力汽车能量管理策略,并在MATLAB/Simulink中搭建控制策略模型;基于CRUISE软件搭建整车动力学仿真模型,并与MATLAB/Simulink进行联合仿真。结果表明,考虑车流密度的MPC能量管理策略使得整车燃油经济性有明显提高,相较于不考虑车流密度的能量管理策略提高6.33%。该文方法对于其他混合动力汽车的能量管理策略设计有一定的参考意义。
文摘为实现多轴伺服驱动压力机的同步控制,文章基于传统偏差耦合控制提出一种虚拟轴改进型偏差耦合同步控制方法,并搭建同步控制实验平台进行现场验证。基于压力机结构和控制模型实现模糊比例积分微分(proportional integral derivative,PID)位置跟踪控制;在传统偏差耦合控制结构中添加评价误差模块,搭建一种改进型偏差耦合同步控制方法,提高同步系统的抗扰动能力和同步精度;将虚拟轴引入改进型偏差耦合控制结构中,从而解除多轴间的直接耦合关系,简化改进型同步位移补偿结构。实验结果表明,该方法有效提高了压力机同步抗扰动能力和稳态同步精度。
文摘自动导引车(Automatic Guided Vehicle,AGV)作为智能制造系统的重要组成部分之一,为智能制造系统提供柔性物料搬运,其无人化趋势已是必然。针对此,这里研究开发了基于同步定位与建图(Simultaneous Localization and Map⁃ping,SLAM)导航的堆垛垛式叉车AGV,提出了一种基于IEPF算法(Iterative End Point Fit,IEPF)以及最小二乘法的雷达点云线段提取方法,在此基础上,研究基于线段特征匹配的SLAM定位算法,并将设计的SLAM导航算法移植到试验车测试。测试结果表明这里设计的基于激光SLAM导航的堆垛式叉车AGV具有较好的稳定性,能够实现横向7mm、纵向13mm的定位误差,为无人叉车的研究提供了技术支撑。
