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高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制
1
作者
余琼霞
候怡腾
+1 位作者
孙俊杰
侯忠生
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期140-150,共11页
为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Co...
为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限。
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关键词
铁路运输
有限次运行收敛
自
适应
迭代
学习
容错
控制
高速列车
超速防护
执行器故障
下载PDF
职称材料
题名
高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制
1
作者
余琼霞
候怡腾
孙俊杰
侯忠生
机构
河南理工大学
焦作煤业(集团)有限责任公司铁路运输处
青岛大学
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期140-150,共11页
基金
国家自然科学基金(62003133,62373206)
河南理工大学杰出青年科学基金(J2023-5)。
文摘
为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题,本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制(Finite-Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先,基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件,并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数,同时,指导控制器参数选择,以保证HST有限次运行收敛性;其次,设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法,对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿;再次,针对HST运行过程中超速问题,在所设计容错控制器基础上,加入超速防护机制,保证HST实际运行速度始终满足速度约束,保障列车安全运行;最后,以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象,对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明:FI-CAILFTC方法下,HST速度跟踪误差在预先计算出的第17次迭代后达到期望控制精度0.2,相较于对比算法,控制精度分别提高了90.70%和90.22%;FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力;HST实际运行速度始终主动满足速度受限。
关键词
铁路运输
有限次运行收敛
自
适应
迭代
学习
容错
控制
高速列车
超速防护
执行器故障
Keywords
railway transportation
finite-iteration convergence
adaptive iterative learning fault-tolerant control
high-speed train
over-speed protection
actuator faults
分类号
U284.48 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制
余琼霞
候怡腾
孙俊杰
侯忠生
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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