基于模型預(yù)測控制和在線順序?qū)W習(xí)的電動(dòng)汽車自動(dòng)巡航控制方案

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基于模型預(yù)測控制和在線順序?qū)W習(xí)的電動(dòng)汽車自動(dòng)巡航控制方案

研究一種被稱為“在線順序?qū)W習(xí)的高精度公差控制機(jī)制”（OSELM-FTS）的高級建模方法，并將該方法應(yīng)用于基于模型預(yù)測控制的電動(dòng)汽車自動(dòng)巡航技術(shù)中。使用模型預(yù)測控制巡航控制器來提高駕駛安全性、減小電動(dòng)汽車的能量消耗。在線順序?qū)W習(xí)的高精度公差控制機(jī)制結(jié)構(gòu)上的靈活性不僅能提高電動(dòng)汽車的操縱性能，而且可以建立一個(gè)智能化的檢測平臺，用以識別每個(gè)錯(cuò)誤操縱并將相應(yīng)的指令送到模型預(yù)測控制器。OSELM-FTS可以對MPC控制器性能的任何不當(dāng)操縱進(jìn)行自動(dòng)識別和過濾。為確定所設(shè)計(jì)控制器的準(zhǔn)確性，將3個(gè)模型預(yù)測控制公式（線性模型預(yù)測控制、非線性模型預(yù)測控制、對角遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測控制）應(yīng)用于一臺標(biāo)桿電動(dòng)汽車上。

將OSELM模型預(yù)測控制器集成到Toyota RAV4電動(dòng)汽車上，并在不同交通條件下進(jìn)行測試。利用該控制器很好地識別、分析、計(jì)算了相應(yīng)的激勵(lì)，將其識別結(jié)果的能力、控制器的控制性能與其它控制方法進(jìn)行對比。仿真結(jié)果表明，OSELM-FTS可以準(zhǔn)確地檢測到系統(tǒng)故障向駕駛員發(fā)出警告。通過將OSELM-FTS和模型預(yù)測控制集成的方法獲得了對不同條件下車輛行駛狀態(tài)的控制性能。試驗(yàn)證明，這種控制策略可以在幾種不同行駛工況下保證車輛的安全性。

同時(shí)，將其它高性能的控制器同OSELM-FTS模型預(yù)測控制器的控制性能進(jìn)行比較。為進(jìn)一步闡釋OSELM控制在計(jì)算方面的優(yōu)勢，引入一種塊增量的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，即選擇性負(fù)相關(guān)學(xué)習(xí)方法。比較結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在線順序?qū)W習(xí)的高精度公差控制機(jī)制模型預(yù)測控制可以可靠地應(yīng)用于以安全為導(dǎo)向的電動(dòng)汽車自動(dòng)巡航控制。

網(wǎng)址：http://dx.doi.org/ 10.1016/j.neucom. 2014.10.011i

作者：Ahmad Mozaffari et al

編譯：王培德