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基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制

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为进一步提升多目标自适应巡航系统预测控制精度,提出一种基于粒子群寻优的汽车自适应巡航预测控制算法.首先建立一种包含前车加速度扰动的自适应巡航系统车间纵向运动学模型,并对其线性离散化;其次综合车距误差、相对车速、自车加速度和冲击度,设计二次型多目标优化性能指标函数和多参数约束条件,构建自适应巡航预测控制优化命题;最后为便于问题求解,将目标函数和约束条件推导转化为以预测控制增量为优化变量的规范形式,并基于粒子群优化算法求解自适应巡航预测控制的最优控制律.通过Matlab/Simulink多工况仿真结果表明,粒子群算法求解的最优控制律能够控制自车保持更好的跟踪性和自适应性.
Adaptive Cruise Predictive Control Based on Particle Swarm Optimization

周稼铭、张亮修、衣丰艳、彭剑坤

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北京理工大学机械与车辆学院,北京,100081

上海保隆汽车科技股份有限公司,上海,201619

山东交通学院汽车工程学院,山东,济南250357

东南大学交通学院,江苏,南京211102

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自适应巡航系统 预测控制 粒子群优化

国家重点研发计划子课题资助项目山东省自然科学基金资助项目山东省农机装备研发创新计划资助项目

2018YFB0105900ZR2019MEE0292018YF018

2021

10.15918/j.tbit1001-0645.2019.274

北京理工大学学报
北京理工大学

北京理工大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.609
ISSN：1001-0645
年,卷(期)：2021.41(2)
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