高速列車迭代學(xué)習(xí)運行控制幾類問題研究.pdf

1、本論文基于迭代學(xué)習(xí)控制理論研究了高速列車運行控制中的若干問題。將迭代學(xué)習(xí)控制理論算法用于高速列車的運行控制當(dāng)中，能夠在列車的重復(fù)運行過程中學(xué)習(xí)到系統(tǒng)中正確的信息，用于提高列車的跟蹤精度?，F(xiàn)將本論文的主要工作及創(chuàng)新點總結(jié)如下:
　　一、考慮天氣原因?qū)е赂咚倭熊囋诿看芜\行過程中空氣阻力系數(shù)的不同，設(shè)計了帶有溫度補償?shù)淖赃m應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制器。利用空氣阻力系數(shù)與環(huán)境溫度的關(guān)系，將空氣阻力系數(shù)分解成兩部分，即迭代不變的部分與迭代變化的部分。迭

2、代不變的部分通過設(shè)計迭代軸上的參數(shù)更新律進行學(xué)習(xí)，迭代變化的部分使用傳感器實時量測的數(shù)據(jù)進行補償。理論分析和仿真結(jié)果驗證了所提方法的有效性。
　　二、針對高速列車在運行過程中對速度限制的要求，提出了基于狀態(tài)受限的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制器。通過在控制器中引入障礙李雅普諾夫函數(shù)導(dǎo)數(shù)的信息，保證了列車的實時運行速度不超過相應(yīng)路段設(shè)計的最大限速，確保了列車的運行安全。此外，針對列車重復(fù)運行過程中存在的非重復(fù)因素，利用傳感器實時量測的數(shù)據(jù)進行補

3、償。嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)分析證明了算法的收斂性，仿真數(shù)例驗證了算法的有效性。
　　三、考慮到列車重復(fù)運行過程中的非重復(fù)因素以及系統(tǒng)狀態(tài)中含有量測噪聲，設(shè)計了帶有壓力補償?shù)聂敯糇赃m應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制器。首先，利用空氣阻力系數(shù)與風(fēng)壓的關(guān)系，使用實測的風(fēng)壓數(shù)據(jù)消除了非重復(fù)因素帶給列車的影響。其次，通過在控制器中引入飽和函數(shù)，解決了系統(tǒng)當(dāng)中的量測噪聲問題，同時還有效的抑制了使用傳統(tǒng)滑?？刂铺幚碓肼晭淼目刂贫秳印Ｔ诹繙y噪聲有界的情況下，證明了系統(tǒng)的跟蹤

4、誤差可以收斂到一個有界的區(qū)間，仿真數(shù)例驗證了算法的有效性。
　　四、針對高速列車的多點跟蹤控制問題，利用列車的多質(zhì)點模型，設(shè)計了一類范數(shù)最優(yōu)的點對點迭代學(xué)習(xí)控制器。將列車的非線性模型在工作點處展開，利用范數(shù)最優(yōu)的設(shè)計思想，只使用跟蹤點的輸入輸出信息，使得控制信號的計算量大大降低。為了將研究問題更加貼近實際，被控對象使用多質(zhì)點模型，并且同時考慮列車實際運行過程中的模型不確定以及陣風(fēng)對列車運行的影響，對所提理論算法進行了魯棒性分析。嚴(yán)

5、謹(jǐn)?shù)臄?shù)學(xué)分析證明了所提方法的正確性，仿真研究驗證了算法的有效性。
　　五、考慮多列車的協(xié)調(diào)運行控制，提出了基于多智能體協(xié)同的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制策略。將一組有序運行的高速列車看做一個多智能體系統(tǒng)，根據(jù)其重復(fù)運行的特點，利用列車自身以及鄰車的信息，設(shè)計迭代學(xué)習(xí)控制策略，通過不斷的學(xué)習(xí)使得每個列車都能跟蹤上列車的期望速度，從而各個列車達到一致性要求。能量勢函數(shù)的引入確保了任意相鄰兩車之間的距離始終保持在設(shè)計的安全范圍之內(nèi)，從而避免了列車