本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重載列車(chē)駕駛曲線生成方法研究

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【摘要】：重載鐵路以其效率高、成本低以及運(yùn)能大的特點(diǎn)成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)中一種重要的運(yùn)輸方式,但在重載列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中,受重載列車(chē)重量大、編組長(zhǎng),線路坡度、線路限速以及重載列車(chē)在實(shí)施空氣制動(dòng)時(shí)隨著列車(chē)管放風(fēng)減壓制動(dòng)波沿著列車(chē)方向非線性傳播并衰減,以及在實(shí)施緩解時(shí)列車(chē)管的充氣呈非線性等因素的影響,使司機(jī)在駕駛重載列車(chē)時(shí)具有很大難度。如何考慮上述因素的影響,生成安全的重載列車(chē)駕駛曲線,是保證重載列車(chē)安全運(yùn)行的一個(gè)重要的基礎(chǔ)。本文將結(jié)合重載列車(chē)重量大、編組長(zhǎng)、連續(xù)長(zhǎng)大下坡區(qū)段以及空氣制動(dòng)帶來(lái)的非線性等問(wèn)題,研究生成安全駕駛曲線的方法,為司機(jī)安全駕駛重載列車(chē)提供技術(shù)保障。本文以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基本算法建立重載列車(chē)的非線性模型,在其基礎(chǔ)上采用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,提升算法快速隨機(jī)的全局搜索能力,同時(shí)建立重載列車(chē)運(yùn)行模型,提出了一種基于遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重載列車(chē)駕駛曲線生成方法,并通過(guò)實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。具體研究?jī)?nèi)容如下：(1)綜合考慮分析限速、連續(xù)下坡道線路和列車(chē)編組等條件,對(duì)線路進(jìn)行合理劃分,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降噪、歸一化等處理。(2)通過(guò)實(shí)際重載列車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù),分別采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和其優(yōu)化算法,對(duì)重載列車(chē)制動(dòng)運(yùn)行過(guò)程進(jìn)行建模,設(shè)計(jì)獲得重載列車(chē)制動(dòng)參數(shù)。(3)根據(jù)制動(dòng)參數(shù)、重載列車(chē)特性以及運(yùn)行要求,在約束條件下計(jì)算列車(chē)的運(yùn)行參數(shù)。(4) 以朔黃線重載方向?qū)嶋H數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),分析研究連續(xù)長(zhǎng)大下坡道運(yùn)行場(chǎng)景,采用MATLAB工具,分別運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化算法進(jìn)行仿真,獲得重載列車(chē)駕駛曲線,并將仿真結(jié)果與實(shí)際運(yùn)行曲線進(jìn)行對(duì)比。通過(guò)實(shí)際駕駛曲線和仿真駕駛曲線數(shù)據(jù)比較可知,基于本文所提出算法獲得的重載列車(chē)駕駛曲線,是能夠保證列車(chē)運(yùn)行安全的,結(jié)果是有效的。
【關(guān)鍵詞】：重載列車(chē) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 駕駛曲線 仿真
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U268;U298
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-17
• 1.1 研究背景與意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文研究?jī)?nèi)容和主要章節(jié)15-17
• 2 列車(chē)駕駛控制算法17-39
• 2.1 重載列車(chē)運(yùn)行駕駛特性17-19
• 2.1.1 重載列車(chē)基本運(yùn)行特性17-19
• 2.1.2 重載列車(chē)參數(shù)轉(zhuǎn)換19
• 2.2 控制算法綜述19-26
• 2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法26-33
• 2.3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論26-30
• 2.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特性30-31
• 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法步驟31-33
• 2.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法33-37
• 2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)34-36
• 2.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化36-37
• 2.5 本章小結(jié)37-39
• 3 重載列車(chē)運(yùn)行建模39-47
• 3.1 動(dòng)力學(xué)模型39-43
• 3.1.1 機(jī)車(chē)牽引力39-40
• 3.1.2 列車(chē)運(yùn)行阻力40-41
• 3.1.3 列車(chē)制動(dòng)力41-43
• 3.2 列車(chē)模型43-45
• 3.2.1 單質(zhì)點(diǎn)模型43-44
• 3.2.2 多質(zhì)點(diǎn)模型44-45
• 3.3 本章小結(jié)45-47
• 4 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重載列車(chē)駕駛曲線算法47-56
• 4.1 算法流程47-48
• 4.2 算法準(zhǔn)備階段設(shè)計(jì)48-50
• 4.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法優(yōu)化50-53
• 4.4 重載列車(chē)線路運(yùn)行計(jì)算53-55
• 4.5 本章小結(jié)55-56
• 5 仿真分析56-70
• 5.1 重載列車(chē)駕駛曲線案例生成56-62
• 5.2 重載列車(chē)運(yùn)行場(chǎng)景設(shè)計(jì)62-69
• 5.2.1 仿真場(chǎng)景62-63
• 5.2.2 仿真實(shí)現(xiàn)63-69
• 5.3 本章小結(jié)69-70
• 6 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 總結(jié)70
• 6.2 展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-75
• 圖索引75-77
• 表索引77-78
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果78-80
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集80

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