ATO系统速度控制的BP-FIPID算法

发布时间：2020-12-13 22:39

　　针对列车自动运行（Automatic Train Operation,ATO）系统控制算法的稳定性与智能性需求,以及比例积分微分（Proportion Integration Differentiation,PID）控制算法的拓展优化,结合BP（Back Propagation）神经网络算法和模糊免疫PID（Fuzzy Immune PID,FIPID）控制算法,提出一种基于BP神经网络的免疫控制参数自适应调整的模糊免疫PID控制算法（BP-FIPID）。以列车运行控制模型为控制对象,分别采用阶跃信号和列车运行目标速度曲线对传统FIPID以及BP-FIPID进行仿真检验。测试结果显示,与FIPID算法相比,BP-FIPID算法具有更好的阶跃响应和抗干扰性能,针对复杂工况的速度-时间曲线同样体现出理想的追溯性。免疫控制参数的自适应调整有助于改进FIPID的性能,两种算法均可作为实践参考。 

【文章来源】：计算机工程与应用. 2020年22期 北大核心

【文章页数】：6 页

【参考文献】：
期刊论文
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[3]R-dPSO算法及其在ATO控制策略中的应用[J]. 胡震,邹德旋,张旭.  计算机工程与应用. 2018(24)
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[6]基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法[J]. 刘浩,钱存元,施招东.  城市轨道交通研究. 2017(03)
[7]基于GA优化模糊PID控制的ATO算法研究[J]. 任林杰,范多旺,杨军霞.  铁道标准设计. 2017(02)
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[9]基于数据驱动的列车智能驾驶算法研究[J]. 冷勇林,陈德旺,阴佳腾.  铁路计算机应用. 2013(10)
[10]基于预测型灰色控制的列车自动运行速度控制器建模与仿真[J]. 陆小红,王长林.  城市轨道交通研究. 2013(02)

博士论文
[1]永磁同步直线伺服系统的参数自整定与抗扰动策略研究[D]. 卢少武.华中科技大学 2013



本文编号：2915301