智能交通：不确定多车辆队列自适应协同控制研究

"这篇毕业论文主要探讨了具有不确定性的多车辆队列系统的自适应协同控制研究，重点关注在模型不确定性、输出死区、不匹配的未知干扰等复杂约束下的控制策略。作者通过MATLAB进行了仿真实验，以验证提出的控制方法的有效性。" 在当今快速发展的智能交通领域，多车辆队列系统协同控制已成为一个关键的研究方向，因为它能显著提升道路通行效率，减少安全事故，同时促进节能减排。尽管已有许多关于多车辆队列系统协同控制的研究成果，但面对复杂的现实约束，如收敛时间、输出死区和不匹配的未知干扰等问题，仍存在研究空白。 论文首先针对具有模型不确定性的同构多车辆队列系统，设计了一种无奇异性的分布式自适应固定时间神经网络队列跟踪控制策略。通过对三阶车辆队列动力学模型的构建，更准确地模拟实际交通环境。通过引入新颖的光滑切换函数，解决了传统固定时间控制中的奇异性问题，确保了系统的稳定性。借助Lyapunov理论、H∞控制和实际固定时间控制方法，论文推导出了系统稳定性的充分条件，并通过四种不同场景的仿真验证了策略的效能。 接着，论文探讨了具有模型不确定性和输出死区的异构多车辆队列系统，提出了一种结合改进二次间距策略和扩展状态观测器的自适应神经网络队列跟踪控制方案。改进的二次间距策略消除了对初始间距误差为零的假设，而扩展状态观测器则用于实时估算匹配和不匹配的总干扰，并通过前馈方法进行补偿。为了克服输出死区的影响，论文应用了Nussbaum增益技术。同样，通过MATLAB仿真实验，证明了这一控制方案的合理性和有效性。 关键词涵盖了多车辆队列系统、无奇异性固定时间控制、二次间距策略、扩展状态观测器和输出死区，这些关键词体现了研究的核心内容和技术手段。论文的贡献在于提供了解决复杂约束下多车辆队列协同控制问题的新思路和方法，对实际的智能交通系统设计和优化具有重要的理论指导价值。