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基于 FNN 的 GPS/SINS 深耦合列车组合定位系统容错控制研究
  • ISSN号:1001-8360
  • 期刊名称:《铁道学报》
  • 时间:0
  • 分类:U284[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]北京交通大学电子信息工程学院,北京100044, [2]北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京100044
  • 相关基金:国家自然科学基金(61490705,U1334211);科技部国际科技合作专项项目(2014DFA80260);教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120009110029)
中文摘要:

为了提高基于GNSS的深组合列车定位系统的故障容错性能,本文结合模糊系统与神经网络的基本原理,提出基于FRBFNN的GPS/SINS深耦合列车组合定位系统故障诊断算法,建立FRBFNN列车组合定位故障诊断模型,应用免疫差分进化理论设计其相应的网络学习算法。针对列车组合定位故障隔离及系统重构问题,定义组合定位系统结构状态迁移规则,设计深耦合列车组合定位系统故障容错控制处理流程,使深组合列车定位系统的容错控制性能得到进一步提高。以青藏线某区间列车实际运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提模型及算法的有效性与实用性。

英文摘要:

With the aim to improve the fault‐tolerant performance of GNSS based deeply integrated train positio‐ning system ,a FRBFNN based fault detection algorithm was proposed referring to the basic principles of fuzzy system and neural network .The FRBFNN based fault detection model for the integrated train positioning sys‐tem was established ,while the corresponding training algorithm was designed based on the thought of immuni‐ty differential evolution .With respect to the issues of fault isolation of integrated train positioning and system reconfiguration ,the rules for state transition of integrated system structure were defined ,and the fault‐tolerant control process was also designed aiming at increasing the fault tolerant control performance of the integrated train positioning system .The effectiveness and practicality of the proposed model and solution were verified by computer simulation ,using the real operation data of a train in a section of the Qinghai‐Tibet railway .

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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