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基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制
被引量:
3
1
作者
杨辉
童
英赫
+1 位作者
付雅婷
李中奇
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2460-2468,共9页
高速列车运行系统本质上是高度非线性和不确定性的系统,为了弥补建模过程中被忽略或者简化的非线性和不确定性,提高高速列车运行过程的控制精度,提出一种基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制方法。在建模和控制上,分别采用子空间辨...
高速列车运行系统本质上是高度非线性和不确定性的系统,为了弥补建模过程中被忽略或者简化的非线性和不确定性,提高高速列车运行过程的控制精度,提出一种基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制方法。在建模和控制上,分别采用子空间辨识法和状态反馈预测控制法,在此基础上建立BP神经网络在线补偿器,利用高速列车运行过程的状态变量和实际速度作为补偿器的输入,参考轨迹与实际速度之间的差值构成性能指标函数进行在线训练,输出补偿控制力作用于控制系统完成在线补偿,实现高速列车目标速度曲线高精度跟踪控制。仿真实验结果表明,该方法能够提高控制系统的控制精度。
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关键词
高速列车
子空间辨识法
预测控制
神经网络
在线补偿
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职称材料
题名
基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制
被引量:
3
1
作者
杨辉
童
英赫
付雅婷
李中奇
机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
江西省先进控制与优化重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第10期2460-2468,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(61673172,61733005,61803155)
江西省青年科学基金重点资助项目(20192ACBL21005)。
文摘
高速列车运行系统本质上是高度非线性和不确定性的系统,为了弥补建模过程中被忽略或者简化的非线性和不确定性,提高高速列车运行过程的控制精度,提出一种基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制方法。在建模和控制上,分别采用子空间辨识法和状态反馈预测控制法,在此基础上建立BP神经网络在线补偿器,利用高速列车运行过程的状态变量和实际速度作为补偿器的输入,参考轨迹与实际速度之间的差值构成性能指标函数进行在线训练,输出补偿控制力作用于控制系统完成在线补偿,实现高速列车目标速度曲线高精度跟踪控制。仿真实验结果表明,该方法能够提高控制系统的控制精度。
关键词
高速列车
子空间辨识法
预测控制
神经网络
在线补偿
Keywords
high-speed train
subspace identification
predictive control
neural networks
online compensation
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模型补偿的高速列车状态反馈预测控制
杨辉
童
英赫
付雅婷
李中奇
《铁道科学与工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
3
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职称材料
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