Flow Topology on Closed-loop Stability of Vehicle Platoon下载

PIPI_333 2018-08-30 12:11:30
Besides automated controllers, the
information flow among vehicles can significantly affect
the dynamics of a platoon. This paper studies the
influence of information flow topology on the closed-loop
stability of homogeneous vehicular platoon moving in a
rigid formation. A linearized vehicle longitudinal
dynamic model is derived using the exact feedback
linearization technique, which accommodates the inertial
delay of powertrain dynamics. Directed graphs are
adopted to describe different types of allowable
information flow interconnecting vehicles, including both
radar-based sensors and V2V communications. Under
linear feedback controllers, a unified closed-loop stability
theorem is proved by using the algebraic graph theory
and Routh–Hurwitz stability criterion. The theorem
explicitly establishes the stabilization threshold of linear
controller gains for platoons with a large class of different
information flow topologies. Numerical simulations are
used to illustrate the results.
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内容概要:本文围绕“多主体综合能源系统+分布式ADMM研究”展开,系统阐述了交替方向乘子法(ADMM)在多主体综合能源系统中的分布式优化应用,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多利益主体之间的协同优化问题,通过建立合理的数学模型,采用ADMM算法实现去中心化的求解架构,有效保障各主体的数据隐私性与决策自主性,同时提升整体系统的计算效率与优化性能。内容涵盖系统建模、优化问题分解、ADMM迭代求解流程、收敛性验证及结果分析,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于能源互联网、微电网群、园区综合能源系统等复杂场景的能量管理与协调调度。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事综合能源系统规划、微电网优化、分布式能源管理等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体参与的综合能源系统能量管理与协同优化调度;②帮助读者深入理解ADMM算法的分解-协调机制及其在分布式优化中的具体实现,支撑高水平学术论文复现、科研课题攻关或实际工程项目开发;③推动智能电网与能源互联网中去中心化、隐私保护型优化调度技术的发展与落地; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行动手实践,逐行调试并可视化关键变量的迭代过程,深入掌握ADMM算法的参数设置、收敛判据及数值稳定性处理技巧,并尝试将其拓展至电动汽车集群调度、多微电网互动、可再生能源消纳等其他分布式优化应用场景中进行仿真验证。

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