高速动车组多质点模型的极大似然辨识

• 作者: 张永贤 李兵 衷路生 龚锦红
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 交通运输
• 关键词: 高速动车组 系统辨识 极大似然 粒子滤波 梯度搜索
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 交通体系与工具仿真
• 页码范围: 181-187
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.9|U283
• 字数: 7527字
• 语种: 中文

摘要

针对高速动车组多质点模型的参数估计问题,为列车稳定运行和提高效能,提出了适合于高速动车组多质点模型的极大似然辨识方法.首先,建立高速动车组的随机离散非线性状态空间模型,并将高速动车组参数的极大似然估计问题转化为期望极大的优化问题.给出适合于高速动车组的改进粒子滤波算法,构造了高速动车组的条件数学期望.然后,给出高速动车组参数优化的梯度搜索方法,进而得到高速动车组参数的辨识算法.以CRH3型高速动车组为对象进行仿真,结果表明提出的方法有效,为列车高速稳定运行提供了科学依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	衷路生	华东交通大学电气学院	35	297	10.0	16.0
2	龚锦红	华东交通大学电气学院	25	203	9.0	13.0
3	张永贤	华东交通大学电气学院	26	146	7.0	11.0
4	李兵	华东交通大学电气学院	12	12	2.0	2.0