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ACC控制全局性能模型

全局优化策略是以整个行驶工况目标函数最优进行控制的,对全跟随过程进行次采样,采样时间;通过逆序计算获得每一个采样点的最优解,最终得到电机优化转矩,实现整个跟随工况的全局最优控制。

 

对于ACC控制系统而言,其最主要的目的是能够实现跟随,即能够在保证安全的情况下,ACC车辆能够安全地跟随前方车辆行驶,从而能够有效地减轻驾驶员的负担。

 

根据行驶工况的不同,发动机会出现开启或关闭的状态,发动机频繁启停不仅会影响发动机和离合器的可靠性和寿命,还会恶化发动机的燃油经济性和排放,因此必须避免发动机频繁启停的发生。

 

模型预测控制是基于模型的控制算法,只注重模型功能,而模型的形式不那么重要,无论是传递函数、状态方程等这类传统模型还是脉冲响应、阶跃响应等这类非参数模型都可作为预测模型,该算法是根据对象的历史信息和过去信息来预测未来信息,不断重复的求解一个最优化的问题来选择控制行为。由于采用了d多步预测、滚动优化和反馈较正等控制策略,东莞电机预测控制具有对模型精确性要求不高、控制效果好、鲁棒性强等优点。模型预测控制算法基本结构如图1所示。

图1:模型预测控制基本结构

模型预测控制基本结构

在实际运用过程中,模型预测控制具有各种不同的形式,技术细节差异也比较大,但是不论采用何种形式,它们都具有一些相似点,将其归结起来有下述基本特征:

①预测模型。只要是具有预测功能的信息集合,无论其具有什么样的表现形式,均可以作为预测模型。

②滚动优化。预测控制算法是基于某一性能指标最优来确定未来的控制作用的。预测控制的优化与通常的最优控制算法的差别主要表现在预测控制中的优化不是采用一个不变的全局优化指标,而是采用滚动式的、通常是有限时域的优化策略。在每一采样时刻,优化性能指标通常只涉及未来的有限的时间,而到下一采样时刻,这一优化时域向前推移(如图1所示)。在模型预测控制中,通常优化不是一次离线进行、而是反复在线运行,这是模型预测控制区别于传统最优控制的根本特点。

 

在实际应用过程中,被控系统都会存在时变、非线性、干扰、模型失配等因素,由于基于不变模型的预测不可能和实际情况完全吻合,这就需要用附加的预测手段补充模型预测控制的不足,或者对基础模型进行在线修正。滚动优化只有建立在反馈校正的基础上,才能体现出优越性。因此模型预测控制算法在通过优化确定了一系列未来控制作用后,www.qg999.com,钱柜娱乐,钱柜娱乐999为了防止模型失配和环境干扰引起控制对理想状态的偏离,并不是将这些控制作用逐一全部实施,而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻,首先监测对象的实际输出,并通过各种反馈策略,修正预测模型或加以补偿,然后再进行新的优化。