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基于模型选择和优化技术的自动驾驶制动模型辨识研究 被引量：11
1
作者 郜春海 陈德旺 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期57-60,共4页
本文结合城市轨道交通列车自动驾驶系统实测数据,对电动客车制动模型的类型和参数的辨识进行较为深入的研究。首先,在分析最大制动率条件下实测制动数据后,对列车制动模型类型进行研究。然后,应用非线性优化技术在不同模型种类、有无参... 本文结合城市轨道交通列车自动驾驶系统实测数据,对电动客车制动模型的类型和参数的辨识进行较为深入的研究。首先,在分析最大制动率条件下实测制动数据后,对列车制动模型类型进行研究。然后,应用非线性优化技术在不同模型种类、有无参数范围约束等情况下,对制动模型进行辨识,并根据模型选择技术获得最佳制动模型及其参数。最后,研究不同制动率下列车制动模型的一致性,并基于模型选择技术给出制动率和制动减速度之间的模型。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车制动模型 系统辨识 模型选择
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基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法研究 被引量：2
2
作者 王杰胜 《科技与创新》 2023年第6期15-19,共5页
停车精度是评价列车自动驾驶系统的重要指标之一。为提高列车的停车精度,结合列车制动系统模型,针对列车在制动过程中由于外界扰动及模型参数变化造成停车不精准的问题,提出了一种将粒子群PID控制器和Smith控制器相结合的方法。通过粒子... 停车精度是评价列车自动驾驶系统的重要指标之一。为提高列车的停车精度,结合列车制动系统模型,针对列车在制动过程中由于外界扰动及模型参数变化造成停车不精准的问题,提出了一种将粒子群PID控制器和Smith控制器相结合的方法。通过粒子群PID控制器实现对列车理想制动曲线的追踪,再通过引入Smith控制器实现对系统时滞的补偿,降低系统时延,从而实现精确停车。采用MATLAB软件对该控制器进行验证分析,仿真结果表明,基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法,不仅可以实现对理想制动曲线的精确跟踪,达到停车的高精度要求,同时系统结构简单,有较强的鲁棒性与适应性。 展开更多
关键词 列车制动模型 精确停车 粒子群PID控制器 Smith控制器
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基于参考模型的ATO自适应控制算法研究 被引量：30
3
作者 罗恒钰 徐洪泽 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第7期68-73,共6页
提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键。本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳... 提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键。本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳定性,同时指出该类控制算法存在引起控制器震荡的固有弊端。随后,通过在原自适应控制系统中引入合适的辅助系统,构建基于增广误差的自适应控制系统,该算法不仅克服了前一种方法的固有缺陷,而且具有更加严谨的理论结构。最后,数学仿真结果显示本文所提算法能有效补偿列车运行过程中存在的不确定性因素,使列车精确地追踪目标制动曲线,验证了本文所提方法的有效性。 展开更多
关键词 列车制动模型 自适应控制 ATO
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