【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及智能交通領域，具體涉及一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法及裝置。
技術介紹
1、公路貨物運輸一直是世界經濟發展的基礎，貨運需求呈現出逐年增長的趨勢。然而，隨著公路交通流量大幅增加，擁堵現象日益嚴重，交通通行效率較低，單車能耗較大。多車隊列控制是一種典型的協同運動控制，隊列車輛可根據周圍車輛狀態信息自動調整運動狀態，通過車速控制實現預期編隊幾何構型。隨著先進控制理論的演變與車隊在物流行業的運用不斷增加，編隊運行的多目標控制問題日益突出，控制算法應兼顧跟隨性、經濟性、舒適性等多項綜合性能。另外，當商用車數量增加時，會導致時延增加，閉環動力學的穩定裕度減小。具有時延的非理想通信對車輛隊列控制的性能有重大影響，特別是在大規模隊列系統中。
2、目前針對商用車隊列控制方法的研究有以下幾種：pid控制、lqr控制和分布式模型預測控制(dmpc)等。pid控制的優點是算法簡單，相對而言發展比較成熟，但是在面臨相對比較復雜的變化系統時，pid控制器的應用會導致控制效果不理想的問題。lqr控制算法雖然簡單易實現、能夠求得最優控制策略，但其主要針對線性系統設計，對于非線性系統的控制效果較差。分布式模型預測控制能滿足非線性復雜系統的需求，對于車輛編隊控制來說，使用dmpc控制算法具有高安全性、穩定控制、對于復雜工況適應性好等優點。因此對于商用車編隊行駛采用分布式模型預測控制有著極大的研究價值。
3、對于異質隊列的控制，目前已有對隊列系統異質動力學特征、固定或可變的車間距策略、車間交互信息流拓撲等方面的研究
4、通訊時間延遲對車輛動力學穩定性和編隊弦穩定性均具有不可忽視的影響，現在常見的延遲處理方法分為基于補償控制器和基于信息重構的延遲補償方法。其中，基于補償控制器的方法主要包括模型預測控制器，h∞魯棒控制器以及神經網絡控制器，而基于信息重構的延遲補償方法則主要解決通訊延遲問題。然而，多數研究均針對系統動力學參數相同的同構車輛編隊，且大多使用線性控制器，這在復雜的非線性系統中的應用有限。
技術實現思路
1、為解決上述
技術介紹
中所提出的問題，本專利技術的目的在于提供一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，根據商用車隊列模型設計分布式模型預測多目標控制器，針對時延環境為控制系統添加延遲補償環節，最后采用模擬退火和粒子群優化算法求解目標函數，以實現非理想通信條件下異構隊列跟隨性、經濟性和舒適性的穩定控制。
2、本專利技術采用如下技術方案：
3、本專利技術提出了一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，包括如下：
4、s1：建立商用車隊列中各車的動力學模型及隊列系統模型；
5、s2：基于分布式模型預測控制方法設計異質商用車隊列的控制器，建立代價函數及約束條件；
6、s3：為控制系統添加延遲補償環節；
7、s4：采用模擬退火和粒子群優化算法求解目標函數。
8、進一步，所述s1中各車的動力學模型如下：
9、將加速度寫成驅動功率、制動力和阻力的方程，根據牛頓第二定律，加速度ai(t)、驅動力fi,t(t)和阻力fi,r(t)之間的關系可以表示為
10、
11、由于驅動力式(1)改寫為
12、
13、式中，mi為第i輛車的質量，rw,i為第i輛車的車輪滾動半徑，ti(t)為第i輛車的電機輸出轉矩，ηm,i為第i輛車的傳動系機械效率，阻力fi,r(t)由滾動阻力、風阻和坡道阻力組成，其可以表示為
14、
15、式中，g和f是分別重力加速度和滾動系數，cd,i是第i輛車的空氣阻力系數，r是空氣密度，ai第i輛車的迎風面面積。
16、進一步，所述s1中的隊列系統模型如下：
17、令系統狀態變量為車輛位移、車速和電機輸出轉矩，即狀態變量xi(t)＝[si(t),vi(t),tq,i(t)]t，控制量為車輛電機轉矩，即ui(t)tq,i(t)，
18、則狀態方程為
19、
20、將式(4)改寫為
21、
22、式中：i為每輛車對應編號；si(t)為第i輛車的位移；vi(t)為第i輛車的速度；ti(t)為第i輛車的電機實際力矩；ei(t)為第i輛車的電機期望轉矩；ti為第i輛車動力系統的時滯參數；
23、可以得到系統離散化的動力學方程，其中△t為每一步計算的時間步長：
24、
25、進一步，所述s2的實現包括定義3種類型的變量，如下：
26、(1)系統預測變量：
27、第i輛車在t+n時刻的預測位置；
28、第i輛車在t+n時刻的預測速度；
29、第i輛車在t+n時刻的預測加速度；
30、第i輛車在t+n時刻的預測控制輸入；
31、第i輛車在t+n時刻的預測控制輸出；
32、(2)最優變量：
33、第i輛車在t+n時刻的最優控制輸入；
34、(3)假設變量：
35、第i輛車在t+n時刻的假設位置；
36、第i輛車在t+n時刻的假設速度；
37、第i輛車在t+n時刻的假設加速度；
38、第i輛車在t+n時刻的假設控制輸入；
39、第i輛車在t+n時刻的假設控制輸出。
40、進一步，所述s2中的代價函數包括如下：
41、(1)跟車誤差代價函數
42、首先，建立第i輛車(i＝2,3,4,…,n)與領航車的跟車誤差代價函數；令系統輸出為與領航車的期望狀態為則與領航車的跟車誤差代價函數為：
43、
44、式中：ai為第i輛車與領航車的誤差權重系數矩陣；
45、其次，建立第i輛車(i＝2,3,4,…,n)與前車的跟車誤差代價函數；定義與前車的期望狀態為則與前車的跟車誤差代價函數為：
46、
47、式中：bi為第i輛車與前車的誤差權重系數矩陣；為前車于時刻t的位置；為前車于時刻t的速度；
48、(2)經濟性代價函數
49、j3,i(k|t)＝||cipi(k|t)·△t||2
50、(9)
51、式中：ci為第i輛車的能耗權重系數矩陣；pi(k|t)為第i輛車的電機功率；
52、(3)舒適性代價函數
53、通過控制轉矩變化率處于較小的水平，來確保隊列中各車在行駛時的舒適性，因此，車輛舒適性代價函數為：
54、
55、式中：di為第i輛車的舒適性權重系數矩陣；為車輛在車速下勻速行駛的車輛轉矩，如式(11)所示：
56、
57、進一步，所述s2中的異質本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，包括如下：
2.根據權利要求1所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S1中各車的動力學模型如下：
3.根據權利要求2所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S1中的隊列系統模型如下：
4.根據權利要求1所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S2的實現包括定義3種類型的變量，如下：
5.根據權利要求4所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S2中的代價函數包括如下：
6.根據權利要求5所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S2中的異質商用車隊列的控制器如下：
7.根據權利要求6所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S2的約束條件設計為懲罰函數，如下：
8.根據權利要求6所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S3的延遲補償環節包括緩沖器、
9.根據權利要求1所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述S4的實現包括：
10.一種用于異質商用車隊的多目標優化控制裝置，其特征在于，該控制裝置能夠執行權利要求1所述的控制方法。
...【技術特征摘要】
1.一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，包括如下：
2.根據權利要求1所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述s1中各車的動力學模型如下：
3.根據權利要求2所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述s1中的隊列系統模型如下：
4.根據權利要求1所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述s2的實現包括定義3種類型的變量，如下：
5.根據權利要求4所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述s2中的代價函數包括如下：
6.根據權利要求5所述的一種時滯條件下異質商用車隊多目標優化控制方法，其特征在于，所述s2中的異質商用車隊列的控制器如下：
7.根據權利要求6所...
【專利技術屬性】
技術研發人員：蔡英鳳，楊瑞新，董昭志，石軒宇，陳龍，孫曉強，
申請(專利權)人：江蘇大學，
類型：發明
國別省市：
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