高速列车速度跟踪预测控制的研究

发布时间：2023-08-29 20:46

　　中国拥有世界上规模最大的高速铁路网,接近三万公里的运行里程远超世界其它国家。高速铁路的不断修建与蓬勃发展,全面提高了中国路网出行质量与效率并促进着中国区域经济的协调均衡发展。中国自主研发的高速铁路运行控制系统,在国际上取得了领先地位并在不断地创新完善。自动驾驶技术(Automatic Train Operation,ATO)作为其关键技术之一已在城市轨道交通中成功应用,高速列车ATO技术也在如火如荼的进行着。其中控制列车安全高效运行是ATO技术的重要职责,因此如何保证高速列车运行平稳安全是近年来ATO速度跟踪控制的研究热点。故本文紧跟ATO技术发展步伐,研究具有跟踪精度高、鲁棒性强的智能化速度跟踪控制算法。由于高速列车运行工况较为复杂,其运行过程具有明显的非线性、时变性和易受外界干扰,因此本文利用神经网络建立高速列车运行过程模型并用广义预测控制实现列车速度跟踪控制,具体研究内容如下:在研究国内外学者对高速列车建模方式的基础上,本文选择数据驱动方式建立高速列车运行过程模型。根据获取的列车运行实际输入输出数据,采用有监督和无监督学习方式对径向基神经网络模型进行离线训练,从而建立列车运行过程...

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 课题研究背景与意义
    1.2 高速列车自动驾驶系统
    1.3 国内外研究现状
        1.3.1 高速列车运行过程建模
        1.3.2 ATO控制算法
        1.3.3 广义预测控制
    1.4 本文主要研究内容
2 高速列车牵引计算模型及控制目标
    2.1 运行过程受力分析
    2.2 工况转换规则及动力学方程
    2.3 控制目标
    2.4 本章小结
3 高速列车运行过程建模
    3.1 ANN
    3.2 RBFNN
    3.3 RBFNN学习算法
    3.4 基于RBFNN的高速列车运行过程模型
        3.4.1 建模过程
        3.4.2 模型验证
    3.5 本章小结
4 基于RBFNN的改进GPC算法
    4.1 模型瞬时线性化
    4.2 GPC算法
        4.2.1 预测控制基本机理
        4.2.2 Diophantine方程的求解
        4.2.3 GPC基本算法
    4.3 GPC算法的改进
    4.4 仿真验证
    4.5 本章小结
5 高速列车速度跟踪多目标预测控制算法
    5.1 控制目标函数的建立
    5.2 多目标预测控制算法
    5.3 仿真验证
    5.4 本章小结
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果



本文编号：3844257