公开(公告)号：CN119472655A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411538080.6

申请日：2024-10-31

Applicant: 江苏大学

Inventor： 蔡英凤 ,  杨瑞新 ,  董昭志 ,  石轩宇 ,  陈龙 ,  孙晓强

IPC: G05D1/43 ,  G05D1/633 ,  G05D1/644 ,  G05D1/692 ,  G05D1/247 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明公开了一种时滞条件下异质商用车队多目标优化控制方法及装置，包括：S1建立商用车队列中各车的动力学模型及队列系统模型；S2基于分布式模型预测控制方法设计队列控制器，建立代价函数及约束条件，为每辆车定义子预测优化问题，设计跟车误差、经济性和舒适性代价函数，减小异质车队列行驶中的跟车误差，减少能耗，改善舒适性，提高队列综合性能；S3通过在控制器上集成缓冲器和延迟补偿器，为控制系统添加延迟补偿环节，改善异质车队在延迟条件下的控制效果，实现非理想通信条件下异质队列的稳定控制；S4采用模拟退火和粒子群优化算法求解目标函数，根据概率方法解决目标函数中的非线性不连续目标值的问题，减少运算时间，提高求解效率。

公开(公告)号：CN119960355A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510109849.0

申请日：2025-01-23

Applicant: 江苏大学

Inventor： 蔡英凤 ,  杨瑞新 ,  董钊志 ,  石轩宇 ,  陈龙 ,  孙晓强

IPC: G05B19/042

Abstract: 本发明公开了一种基于动态循环神经网络的异构商用车队列分布式模型预测控制方法及装置，建立基于深度学习的车辆模型，引入动态循环神经网络(RNN)作为预测模型，并提出一种自适应更新律来动态调整RNN的权值，提高建模精度。本发明提出一种针对异构商用车队列的分布式模型预测控制系统，为领航车和跟随车分别设计多目标函数与约束，实现队列的纵横向耦合多目标分布式控制。针对纵横向耦合多目标分布式控制中的多目标优化问题，采用动态非支配排序遗传算法求解目标函数，以实现队列控制变量的实时调整，从而改善综合性能。