高速动车组改进广义预测自适应速度跟踪控制

发布时间：2017-06-12 09:07

  本文关键词：高速动车组改进广义预测自适应速度跟踪控制，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：高速动车组运行控制方法的研究是实现高速动车组自动驾驶的关键。由于高速动车组运行环境复杂,因此高速动车组运行过程是一个强非线性、强干扰、多约束等特点的复杂动力学系统。设计自适应能力强、鲁棒性能好的控制策略,实现高速动车组速度高精度跟踪控制具有重要的意义。针对高速动车组运行过程模型参数时变的特点,本文提出了改进广义预测自适应控制算法对高速动车组进行速度跟踪控制。具体研究如下:1、根据现场采集的CRH380AL型高速动车组实际运行数据,经过数据处理后利用回声状态网络对高速动车组运行过程进行系统辨识,针对回声状态网络关键参数选取困难问题,利用微粒群优化算法对关键参数进行优化,建立高速动车组非线性模型,并与动态递归型Elman神经网络辨识性能作对比。仿真结果表明,回声状态网络能够克服递归神经网络记忆逐渐消退问题,具有更强的非线性动态系统逼近能力和自适应能力,列车实际运行数据测试验证结果表明,回声状态网络结构模型能够较为完整的描述高速动车组运行过程。2、针对高速动车组在运行的过程中动力学模型参数会发生变化,甚至参数会发生突变,本文设计了改进的广义预测(JGPC)自适应控制算法。针对传统GPC算法计算量大、算法复杂,鲁棒性不强等缺点,提出了JGPC。利用FFRELS在线实时估计并更新高速动车组动力学模型参数,对JGPC算法模型进行修正。JGPC自适应控制算法能够在较长时域长度通过多步预测、滚动优化以及反馈校正对开环不稳定系统、非最小相位系统、大延迟系统进行控制,而且具有较好的控制性能。3、以CRH380AL型高速动车组为研究对象,对本文所提出的JGPC自适应控制算法进行验证并测试其控制性能。仿真结果表明,改进的广义预测自适应控制算法能够实现高速动车组速度高精度跟踪,鲁棒性强,而且能够满足高速动车组安全、舒适等运行要求。
【关键词】：高速动车组 回声状态网络 改进广义预测控制 速度跟踪 非线性系统
【学位授予单位】：华东交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U284.48;TP273
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-16
• 1.1 研究的意义8-9
• 1.2 研究背景介绍9-14
• 1.2.1 列车自动驾驶系统介绍9-11
• 1.2.2 高速动车组运行控制方法研究现状11-13
• 1.2.3 广义预测控制研究现状13-14
• 1.3 主要研究内容14-16
• 第二章 高速动车组回声状态网络模型16-37
• 2.1 高速动车组牵引计算模型16-19
• 2.1.1 高速动车组运行过程受力分析16-18
• 2.1.2 高速动车组运动学方程18-19
• 2.2 Elman神经网络19-24
• 2.2.1 Elman神经网络结构21-22
• 2.2.2 Elman神经网络训练流程22-24
• 2.3 回声状态网络24-32
• 2.3.1 回声状态网络结构25-27
• 2.3.2 回声状态网络学习过程27-28
• 2.3.3 回声状态网络参数优化28-32
• 2.4 基于回声状态网络的高速动车组运动过程系统辨识32-36
• 2.4.1 高速动车组运动过程系统辨识32
• 2.4.2 高速动车组运动过程建模实验验证32-36
• 2.5 本章小结36-37
• 第三章 改进广义预测自适应控制37-48
• 3.1 广义预测控制算法原理37-45
• 3.1.1 预测模型37
• 3.1.2 滚动优化37-40
• 3.1.3 广义预测控制反馈校正40-42
• 3.1.4 多步Diophantine方程求解42-43
• 3.1.5 广义预测控制算法步骤43-45
• 3.2 改进的广义预测自适应控制算法原理45-47
• 3.3 本章小结47-48
• 第四章 高速动车组的改进广义预测自适应控制48-58
• 4.1 高速动车组的改进广义预测自适应控制原理48-51
• 4.1.1 高速动车组动力学模型49
• 4.1.2 滚动优化49-51
• 4.1.3 反馈校正环节51
• 4.2 仿真分析51-56
• 4.2.1 正常情况下高速动车组速度跟踪控制51-54
• 4.2.2 扰动情况下高速动车组速度跟踪控制54-56
• 4.3 本章小结56-58
• 第五章 总结与展望58-60
• 5.1 总结58
• 5.2 展望58-60
• 参考文献60-64
• 个人简历 在读期间发表的学术论文64-65
• 致谢65

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