本文關(guān)鍵詞：高速動(dòng)車組改進(jìn)廣義預(yù)測自適應(yīng)速度跟蹤控制，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：高速動(dòng)車組運(yùn)行控制方法的研究是實(shí)現(xiàn)高速動(dòng)車組自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。由于高速動(dòng)車組運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜,因此高速動(dòng)車組運(yùn)行過程是一個(gè)強(qiáng)非線性、強(qiáng)干擾、多約束等特點(diǎn)的復(fù)雜動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)。設(shè)計(jì)自適應(yīng)能力強(qiáng)、魯棒性能好的控制策略,實(shí)現(xiàn)高速動(dòng)車組速度高精度跟蹤控制具有重要的意義。針對高速動(dòng)車組運(yùn)行過程模型參數(shù)時(shí)變的特點(diǎn),本文提出了改進(jìn)廣義預(yù)測自適應(yīng)控制算法對高速動(dòng)車組進(jìn)行速度跟蹤控制。具體研究如下:1、根據(jù)現(xiàn)場采集的CRH380AL型高速動(dòng)車組實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后利用回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)對高速動(dòng)車組運(yùn)行過程進(jìn)行系統(tǒng)辨識(shí),針對回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵參數(shù)選取困難問題,利用微粒群優(yōu)化算法對關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,建立高速動(dòng)車組非線性模型,并與動(dòng)態(tài)遞歸型Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)性能作對比。仿真結(jié)果表明,回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)能夠克服遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)記憶逐漸消退問題,具有更強(qiáng)的非線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)逼近能力和自適應(yīng)能力,列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)測試驗(yàn)證結(jié)果表明,回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型能夠較為完整的描述高速動(dòng)車組運(yùn)行過程。2、針對高速動(dòng)車組在運(yùn)行的過程中動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)會(huì)發(fā)生變化,甚至參數(shù)會(huì)發(fā)生突變,本文設(shè)計(jì)了改進(jìn)的廣義預(yù)測(JGPC)自適應(yīng)控制算法。針對傳統(tǒng)GPC算法計(jì)算量大、算法復(fù)雜,魯棒性不強(qiáng)等缺點(diǎn),提出了JGPC。利用FFRELS在線實(shí)時(shí)估計(jì)并更新高速動(dòng)車組動(dòng)力學(xué)模型參數(shù),對JGPC算法模型進(jìn)行修正。JGPC自適應(yīng)控制算法能夠在較長時(shí)域長度通過多步預(yù)測、滾動(dòng)優(yōu)化以及反饋校正對開環(huán)不穩(wěn)定系統(tǒng)、非最小相位系統(tǒng)、大延遲系統(tǒng)進(jìn)行控制,而且具有較好的控制性能。3、以CRH380AL型高速動(dòng)車組為研究對象,對本文所提出的JGPC自適應(yīng)控制算法進(jìn)行驗(yàn)證并測試其控制性能。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)的廣義預(yù)測自適應(yīng)控制算法能夠?qū)崿F(xiàn)高速動(dòng)車組速度高精度跟蹤,魯棒性強(qiáng),而且能夠滿足高速動(dòng)車組安全、舒適等運(yùn)行要求。
【關(guān)鍵詞】：高速動(dòng)車組 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)廣義預(yù)測控制 速度跟蹤 非線性系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：華東交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U284.48;TP273
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 緒論8-16
• 1.1 研究的意義8-9
• 1.2 研究背景介紹9-14
• 1.2.1 列車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)介紹9-11
• 1.2.2 高速動(dòng)車組運(yùn)行控制方法研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.3 廣義預(yù)測控制研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 主要研究內(nèi)容14-16
• 第二章 高速動(dòng)車組回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)模型16-37
• 2.1 高速動(dòng)車組牽引計(jì)算模型16-19
• 2.1.1 高速動(dòng)車組運(yùn)行過程受力分析16-18
• 2.1.2 高速動(dòng)車組運(yùn)動(dòng)學(xué)方程18-19
• 2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-24
• 2.2.1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)21-22
• 2.2.2 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程22-24
• 2.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)24-32
• 2.3.1 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)25-27
• 2.3.2 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程27-28
• 2.3.3 回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)優(yōu)化28-32
• 2.4 基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速動(dòng)車組運(yùn)動(dòng)過程系統(tǒng)辨識(shí)32-36
• 2.4.1 高速動(dòng)車組運(yùn)動(dòng)過程系統(tǒng)辨識(shí)32
• 2.4.2 高速動(dòng)車組運(yùn)動(dòng)過程建模實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證32-36
• 2.5 本章小結(jié)36-37
• 第三章 改進(jìn)廣義預(yù)測自適應(yīng)控制37-48
• 3.1 廣義預(yù)測控制算法原理37-45
• 3.1.1 預(yù)測模型37
• 3.1.2 滾動(dòng)優(yōu)化37-40
• 3.1.3 廣義預(yù)測控制反饋校正40-42
• 3.1.4 多步Diophantine方程求解42-43
• 3.1.5 廣義預(yù)測控制算法步驟43-45
• 3.2 改進(jìn)的廣義預(yù)測自適應(yīng)控制算法原理45-47
• 3.3 本章小結(jié)47-48
• 第四章 高速動(dòng)車組的改進(jìn)廣義預(yù)測自適應(yīng)控制48-58
• 4.1 高速動(dòng)車組的改進(jìn)廣義預(yù)測自適應(yīng)控制原理48-51
• 4.1.1 高速動(dòng)車組動(dòng)力學(xué)模型49
• 4.1.2 滾動(dòng)優(yōu)化49-51
• 4.1.3 反饋校正環(huán)節(jié)51
• 4.2 仿真分析51-56
• 4.2.1 正常情況下高速動(dòng)車組速度跟蹤控制51-54
• 4.2.2 擾動(dòng)情況下高速動(dòng)車組速度跟蹤控制54-56
• 4.3 本章小結(jié)56-58
• 第五章 總結(jié)與展望58-60
• 5.1 總結(jié)58
• 5.2 展望58-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 個(gè)人簡歷 在讀期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文64-65
• 致謝65

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