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高速列车的自适应子空间预测控制方法
  • ISSN号:1671-4512
  • 期刊名称:《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 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
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60904049,61263010);江西省青年科学基金资助项目(20114BAB211014);江西省教育厅项目(GJJ12316)
中文摘要:

针对高速列车运行过程的模型不确定性问题,提出了高速列车的自适应子空间预测控制方法.首先,由列车观测数据集得到高速列车初始子空间预报模型,并利用快速LQ分解方法实现列车观测数据集的在线滑动窗口更新,从而获得列车自适应预报模型;然后,提出了融合当前时刻与过去时刻的加权误差信息的列车模型自适应切换策略,进而设计了高速列车自适应子空间预测控制器;最后,进行了高速列车运行的数值仿真实验,结果表明提出的方法具有较好的列车跟踪性能.

英文摘要:

To explore the uncertainty of the model for a high-speed running train, an adaptive predictive control method for high speed trains was proposed. Firstly, the subspace prediction initial model of high-speed train was obtained from the observation data, and the adaptive prediction model of high-speed trains was presented by sliding window formulations of the fast LQ decomposition for online update. Secondly, an adaptive model for switching strategies was proposed after considering the predictive errors of the high-speed trains, and the adaptive subspace predictive controller for high-speed trains was designed. Finally, the control simulation of the high-speed trains was implemented. The results show the tracking performance is enhanced by the proposed method.

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期刊信息
  • 《华中科技大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:华中科技大学
  • 主编:丁烈云
  • 地址:武汉珞喻路1037号
  • 邮编:430074
  • 邮箱:hgxbs@mail.hust.edu.cn
  • 电话:027-87543916 87544294
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-4512
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1658/N
  • 邮发代号:38-9
  • 获奖情况:
  • 全国优秀科技期刊,首届国家期刊奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,中国期刊方阵“双效”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),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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)
  • 被引量:21013