【摘 要】
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为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统.车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正
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为提高智能车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性,设计了一种基于ANFIS及MPC的车辆转向换道控制系统.车辆转向换道控制系统是以模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)算法为基础,结合五阶多项式换道路径和最小车距安全模型搭建的;以理想横摆角速度与实际横摆角速度的偏差及其变化率为双输入,利用自适应神经模糊系统(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System,ANFIS)规则输出所需的附加横摆力矩,对车轮进行差动制动,以修正车身姿态,实现行车稳定.仿真结果对比表明,此车辆转向换道控制系统可显著提高车辆在高速工况下进行转向换道避撞时的行驶稳定性.
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针对因车间布局不合理导致的设备之间物流混乱、效率低下等问题,通过优化数学模型及采用基于多目标的改进候鸟算法可有效地解决此问题.在经典候鸟算法的基础上,优化了编码解码过程,引入修复优化算子处理不可行解,同时改进了种群更新方式,增强了算法全局搜索以及局部搜索的能力,并将所有非支配解进行排序,以得到最优方案.试验结果表明,基于多目标的改进候鸟算法明显优于线性多目标候鸟算法以及粒子群算法,最终布局方案最小成本函数分别优化了38.79％、37.63％,综合相关度函数分别优化了3.22％、3.45％,改进效果显著.
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