位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
数据驱动的高速列车子空间预测控制
  • ISSN号:1001-8360
  • 期刊名称:铁道学报
  • 时间:2013.4.15
  • 页码:77-83
  • 分类:TP273[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U283[交通运输工程—交通信息工程及控制;交通运输工程—道路与铁道工程]
  • 作者机构:[1]华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013, [2]安徽交通职业技术学院城市轨道交通与信息工程系,安徽合肥230051, [3]中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金(60904049,61263010,60864004,61164013,51174091,60870010); 铁道部科学技术研究重点项目(2011Z002-D); 江西省研究生创新基金(YC10A092); 江西省青年科学基金(20114BAB211014)
  • 相关项目:基于机器视觉的稀土萃取过程监测与控制方法
中文摘要:

随着列车运行速度的提高,列车与接触网、轨道、空气的动力作用加剧,给高速列车的建模与控制提出更高的要求。本文提出数据驱动的高速列车子空间预测控制方法:构建基于状态框架的高速列车多变量动力学系统;由输入输出数据设计高速列车的子空间预报模型;详细分析高速列车子空间预测控制器的设计方法,并给出相应的预测控制算法。高速列车的数值仿真实验结果证明所提出控制方法的有效性。

英文摘要:

Along with raising of train speeds, dynamic interaction between train and catenary, track and air intensifies, which sets high requirements for modeling and control of high-speed trains. In this paper, the predictive controller, based on data driven subspace approach, was designed for high-speed trains. The high-speed train multivariate dynamic system was established on the basis of the state space model. The high-speed train predictive subspace model was designed from input and output data. The method of designing the predictive controller was analyzed in detail and the predictive control algorithm was given. Through numerical simulation of high-speed trains, the effectiveness of the proposed control method is proved.

同期刊论文项目
期刊论文 28 会议论文 10 获奖 1 专利 2
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《铁道学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国铁道学会
  • 主编:王德
  • 地址:北京复兴路10号中国铁道学会
  • 邮编:100844
  • 邮箱:tdxb@vip.163.com
  • 电话:010-51848021 51873116
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-8360
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2104/U
  • 邮发代号:2-308
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊,百种中国杰出学术期刊,中国科协第一、二届优秀学术期刊,入选学位与研究生教育中文重要期刊目录,中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17030