两级模糊神经网络在高速列车ATO系统中的应用研究

• 作者: 何正友 余进 钱清泉
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高速列车 ATO 模糊神经网络 运行工况
• 年，卷（期）: 2008,（5）
• 页码范围: 52-56
• 页数: 5页
• 分类号: U260.14
• 字数: 3661字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-8360.2008.05.010

摘要

列车自动驾驶系统(ATO)作为替代司机、实现铁路运输自动化的重要设备,受到国内外铁路科技工作者的广泛关注,它的性能关系到铁路运输系统的安全和效率.一种高效的高速列车控制方法可以很好地满足人们对高速铁路"安全、正点、舒适和快捷"的要求.由于模糊神经网络具有自动提取经验和进行推理的特点,在前人研究的基础上,本文用两级模糊神经网络对高速列车运行过程进行控制.参照当前列车运行速度、线路状况、列车编组、列车时刻表、距目标点距离以及目标点所允许的速度,前一子网模拟优秀司机的操纵可获得在当前状态下应采取的最佳列车运行工况,后一子网根据运行工况、线路状况、列车在线路上位置、列车编组、列车时刻表、距目标点距离和目标点允许速度,得到列车在该工况及当前条件下的运行速度.仿真实验结果表明该方法正确有效,达到了期望的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正友	西南交通大学电气化与自动化所	303	7125	45.0	69.0
2	钱清泉	西南交通大学电气化与自动化所	169	4754	36.0	63.0
3	余进	西南交通大学电气化与自动化所	6	192	5.0	6.0