基于神经网络的重载列车驾驶曲线生成方法研究

发布时间：2017-09-15 01:06

  本文关键词：基于神经网络的重载列车驾驶曲线生成方法研究

  更多相关文章： 重载列车 神经网络 驾驶曲线 仿真

【摘要】：重载铁路以其效率高、成本低以及运能大的特点成为国民经济中一种重要的运输方式,但在重载列车运行过程中,受重载列车重量大、编组长,线路坡度、线路限速以及重载列车在实施空气制动时随着列车管放风减压制动波沿着列车方向非线性传播并衰减,以及在实施缓解时列车管的充气呈非线性等因素的影响,使司机在驾驶重载列车时具有很大难度。如何考虑上述因素的影响,生成安全的重载列车驾驶曲线,是保证重载列车安全运行的一个重要的基础。本文将结合重载列车重量大、编组长、连续长大下坡区段以及空气制动带来的非线性等问题,研究生成安全驾驶曲线的方法,为司机安全驾驶重载列车提供技术保障。本文以BP神经网络为基本算法建立重载列车的非线性模型,在其基础上采用遗传算法进行优化,提升算法快速随机的全局搜索能力,同时建立重载列车运行模型,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的重载列车驾驶曲线生成方法,并通过实际数据进行了仿真验证。具体研究内容如下：(1)综合考虑分析限速、连续下坡道线路和列车编组等条件,对线路进行合理划分,对数据进行降噪、归一化等处理。(2)通过实际重载列车运行数据,分别采用神经网络算法和其优化算法,对重载列车制动运行过程进行建模,设计获得重载列车制动参数。(3)根据制动参数、重载列车特性以及运行要求,在约束条件下计算列车的运行参数。(4) 以朔黄线重载方向实际数据为基础,分析研究连续长大下坡道运行场景,采用MATLAB工具,分别运用BP神经网络及其优化算法进行仿真,获得重载列车驾驶曲线,并将仿真结果与实际运行曲线进行对比。通过实际驾驶曲线和仿真驾驶曲线数据比较可知,基于本文所提出算法获得的重载列车驾驶曲线,是能够保证列车运行安全的,结果是有效的。
【关键词】：重载列车 神经网络 驾驶曲线 仿真
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U268;U298
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景与意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-15
• 1.3 本文研究内容和主要章节15-17
• 2 列车驾驶控制算法17-39
• 2.1 重载列车运行驾驶特性17-19
• 2.1.1 重载列车基本运行特性17-19
• 2.1.2 重载列车参数转换19
• 2.2 控制算法综述19-26
• 2.3 神经网络控制算法26-33
• 2.3.1 神经网络基本理论26-30
• 2.3.2 神经网络特性30-31
• 2.3.3 神经网络算法步骤31-33
• 2.4 BP神经网络算法33-37
• 2.4.1 BP神经网络改进34-36
• 2.4.2 BP神经网络优化36-37
• 2.5 本章小结37-39
• 3 重载列车运行建模39-47
• 3.1 动力学模型39-43
• 3.1.1 机车牵引力39-40
• 3.1.2 列车运行阻力40-41
• 3.1.3 列车制动力41-43
• 3.2 列车模型43-45
• 3.2.1 单质点模型43-44
• 3.2.2 多质点模型44-45
• 3.3 本章小结45-47
• 4 基于神经网络的重载列车驾驶曲线算法47-56
• 4.1 算法流程47-48
• 4.2 算法准备阶段设计48-50
• 4.3 神经网络及遗传算法优化50-53
• 4.4 重载列车线路运行计算53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 5 仿真分析56-70
• 5.1 重载列车驾驶曲线案例生成56-62
• 5.2 重载列车运行场景设计62-69
• 5.2.1 仿真场景62-63
• 5.2.2 仿真实现63-69
• 5.3 本章小结69-70
• 6 总结与展望70-72
• 6.1 总结70
• 6.2 展望70-72
• 参考文献72-75
• 图索引75-77
• 表索引77-78
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果78-80
• 学位论文数据集80

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本文编号：853381