模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在列車制動控制中的建模及應用.pdf

1、安全和效率是鐵路運輸生產(chǎn)永恒的主題，尤其是近年來隨著我國鐵路事業(yè)的快速發(fā)展，鐵路運輸呈現(xiàn)重載、高速、高密度的特點，而這一切需要可靠性高的列車運行控制系統(tǒng)作保障。制動控制作為列車運行控制的一部分，對列車的安全性起著關鍵作用?，F(xiàn)行的基于牽引計算理論的制動模式曲線和列車實際運行存在偏差，導致控制效果并不理想，因此如何構造更準確的制動控制模型成為研究的熱點。 復雜系統(tǒng)的建模仿真，是系統(tǒng)建模領域的關鍵問題。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡理論融合了模糊系統(tǒng)和

2、神經(jīng)網(wǎng)絡二者的優(yōu)勢，能較好地實現(xiàn)復雜系統(tǒng)建模。本文以復雜系統(tǒng)建模為背景，對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法、適合于列車制動控制建模的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構及其應用進行了研究。 論文在借鑒國內(nèi)外已有研究成果的基礎上，圍繞列車制動控制建模這一問題，主要研究了以下內(nèi)容： 1.本文從復雜系統(tǒng)建模的觀點分析了列車制動控制中所存在的模糊性問題及其產(chǎn)生的原因，得出將模糊神經(jīng)網(wǎng)絡引入列車制動建模是可行的。 2.本文重點研究了在制動控制系統(tǒng)特性不夠

3、清楚的前提下構造適合于列車制動控制的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構模型。通過對標準的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構進行改進，得到一個四層的改進型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，從理論上證明模型具有全局逼近的特性，并推導了參數(shù)對應的學習算法。然后運用改進的模型對列車制動過程進行了建模，從實際操縱的角度上分析并確定了模型的輸入輸出變量，使該模型更符合列車實際運行環(huán)境，這和以往的模型所采用的結(jié)構及所選用的變量不同。 3.為避免傳統(tǒng)意義上語言變量劃分太細導致模糊規(guī)則數(shù)目過多，影響網(wǎng)