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以增程式电动物流车队列为研究对象,为提高整个队列的燃油经济性,从队列的协同自适应巡航控制和能量管理策略两方面进行研究。利用车对车通信和前车领航车跟随式通信拓扑结构,基于分布式模型预测控制,设计了以稳定性、舒适性和经济性为优化目标的协同自适应巡航控制器。将增程式电动物流车队列的能量管理策略描述为一个完全合作类型的多智能体强化学习问题,所有智能体共同探索在不同车辆状态下的最优控制动作,提出了基于多智能体强化学习的能量管理策略。仿真结果表明,所设计的生态协同自适应巡航控制策略能够有效地平衡车辆队列的稳定性和经济性。以动态规划为基准,与单智能体算法相比,基于多智能体深度确定性策略梯度算法的能量管理策略可以在显著提高学习速率的同时获得近似最优解。 相似文献
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基于主动制动的车辆稳定性系统最优控制策略 总被引：1，自引：1，他引：0
引入分层控制概念设计了横摆力矩控制和滑移率控制相结合的车辆稳定性控制系统.建立了侧偏角和横摆角速度具有最佳输出响应的车辆理想模型,采用前馈与反馈控制相结合跟踪理想模型的控制策略,基于最优控制理论设计横摆力矩控制器.通过设计理想滑移率分配模块确定下层滑移率控制器理想值,基于模糊控制理论设计滑移率控制器.在Matlab/Simulink平台上建立8自由度非线性车辆模型,分别在低附着和高附着路面条件下进行了仿真分析.结果表明:采用分层控制可以很好地实现车辆所需横摆力矩,有效地控制车辆质心侧偏角和横摆角速度跟踪理想模型,瞬态及稳态响应良好,改善了车辆操纵稳定性. 相似文献
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