文档介绍：拈,心研究与开发
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列车自动运行迭代学习控制算法的研究
窦鹏飞,王化深
北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室, 北京
摘嘤:针对列车自动运行系统,提出了新的迭代学习控制方案。为避免列车超速引发制动停车,在
迭代初期设置低于计划速度曲线的期望轨迹,随着迭代次数增加,控制精度与稳定性逐渐提高,设置的期
望轨迹将快速接近并保持为计划速度曲线,实现控制目标。在学习律中引入期望轨迹变化信息,实现变轨
迹路径跟踪的达代学习控制。仿真结果表明,该迭代学习控制方案能够实现变期望轨迹的跟踪,具有很快
的学习速度与良好的控制性能,能够有效避免迭代初期列车速度波动导致超速紧急制动。
火谜:迭代学习控制;列车自动运行;变期望轨迹;学习律
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采用先进的列车自动控制技术,可以公式,通过比例、积分、微分控制技术实
提高行车的密度、效率与安全性】,列车自动运行现列车速度调整。基于的速度控制算法
系统是系统中用于取代司机并对列车是目前为大部分城市轨道交通系统所采用,
进行自动控制的智能子系统,其功能包括列车的并且具有成功应用经验的控制算法。许多学者
自动启动、自动调速、自动停车和定点停车等。作后来提出各种改进的算法智能型算法,
为的一个重要子系统,是提高轨道交通主要是通过与其他智能控制算法结合实现对
列车运行效率、实现列车高密度运行的关键【。控制器的参数的自整定。世纪年代,一些学
系统的核心技术是列车速度自动控制者开始尝试将模糊控制应用到中,其控制质
算法,列车速度自动控制的主要功能是根量高于,并能实现多目标控制。但由于经验不
据接收到的来自的目标速度,对列车的牵引完善导致控制规贝Ⅱ不能细化,致使模糊控制不能
与制动实施控制。其控制目标是在有限时问区间适应控制过程中列车动力系统参数的不断变化。
上对给定计划速度曲线由系统计算得到的许多研究将专家系统运用到中,但专家系统
一次模式制动曲线进行完全跟踪。速度控中专家知识仍然是移植自驾驶员的经验,因此专家
制算法的性能对整个系统的效率、安全性、准时系统与模糊控制一样无法克服因经验不完善而带来
性、舒适性和节能具有重大的影响,是列车自动控的控制质量的下降。
制系统的关键技术之一【引。
早期的算法基于列车动力学模型的经验控制器没计
: 加谴而十研究毕
作者简介. 王什擦教桎.】达代学控制
: 窦鹏飞,在读硕士研究生;王化深,教授‘』△、‘:

研究与开发
一一
在城市轨道交通实际运营中,列车在区间的,
∈, 。并且,,。一
运行是由运行图及运行计划决定的, 因此是近似一,,为牵引力与制动力的合力。· ,
重复的。在重复的任务中,受控系统会表现出相似,为列车等效质量。, ,是速度附一
的行为,但上述控制算法及一些智能控制算加阻力。为线路附加阻力。一
法都未能充分利用系统在重复过程中的有用信息, 在实际中,牵引力与制动力不会同时作用于、,
不能在过去的操作中对系统知识进行学习。而迭列车。在不同的工作状