一种基于改进浣熊算法的能耗旅行商计算方法

    公开(公告)号:CN117993587A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202410152877.6

    申请日:2024-02-02

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进浣熊算法的能耗旅行商计算方法。以降低电动汽车在路径规划中的电量消耗为目标,建立了最小电量消耗旅行商问题(MPCTSP)的数学模型,并通过实验验证了模型的有效性。针对MPCTSP的特点,提出了一种改进长鼻浣熊优化算法(PCOA)进行求解。基于粒子群算法对长鼻浣熊的捕食策略进行改进,进而扩大搜索空间;同时引入局部最优解与全局最优解,加快算法寻优速度;引入变邻域搜索策略对长鼻浣熊躲避天敌的策略进行改进,防止算法陷入局部最优解。将所提算法与3种代表性算法在TSPLIB中10个不同规模的算例下进行大量实验,结果表明所提算法具有更优的求解性能。

    一种用于铰接式智能扫路机的循迹跟踪分层鲁棒控制方法

    公开(公告)号:CN117784618B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202410208229.8

    申请日:2024-02-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于铰接式智能扫路机的循迹跟踪分层鲁棒控制方法,包括:S1、建立预瞄跟踪误差计算模型,并基于建立的预瞄跟踪误差计算模型计算跟踪误差指标;S2、建立考虑复杂不确定、时变干扰的动力学跟踪误差模型,基于动力学跟踪误差模型构建上层反干扰超螺旋解耦滑模跟踪控制器,输出目标铰接转角;S3、将目标铰接转角转换为转向助力油缸位移,建立比例阀控转向助力油缸的液压动力学模型,基于液压动力学模型构建下层自适应准滑模电液比例位置控制器,输出比例阀的驱动电压;S4、结合预瞄跟踪误差计算模型、上层控制器和下层控制器,对铰接式智能扫路机进行循迹跟踪分层鲁棒控制。该方法可提高铰接式智能扫路机的跟踪性能。

    一种用于铰接式智能扫路机的循迹跟踪分层鲁棒控制方法

    公开(公告)号:CN117784618A

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410208229.8

    申请日:2024-02-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种用于铰接式智能扫路机的循迹跟踪分层鲁棒控制方法,包括:S1、建立预瞄跟踪误差计算模型,并基于建立的预瞄跟踪误差计算模型计算跟踪误差指标;S2、建立考虑复杂不确定、时变干扰的动力学跟踪误差模型,基于动力学跟踪误差模型构建上层反干扰超螺旋解耦滑模跟踪控制器,输出目标铰接转角;S3、将目标铰接转角转换为转向助力油缸位移,建立比例阀控转向助力油缸的液压动力学模型,基于液压动力学模型构建下层自适应准滑模电液比例位置控制器,输出比例阀的驱动电压;S4、结合预瞄跟踪误差计算模型、上层控制器和下层控制器,对铰接式智能扫路机进行循迹跟踪分层鲁棒控制。该方法可提高铰接式智能扫路机的跟踪性能。

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