【摘 要】
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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
【机 构】
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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
【基金项目】
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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)
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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
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