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摘要:
针对列车运行环境复杂、干扰因素多等问题,提出一种小波包滤波和迭代学习相结合的列车自动驾驶控制系统.首先根据城轨列车的行进与制动模型设计基于小波包的列车速度滤波,以获取较好的列车速度参数;然后采用迭代学习设计一种自适应控制器,对列车在行进过程中进行速度曲线跟踪控制,并能够依据当前的速度与位移判定停车起始位置,从而获取更为精确的停车结果.最后通过约束方程与不等式对列车的停车起始点进行精确选取,来获取更精确的停车时间和停车精度.实验结果表明基于小波包滤波和迭代学习相结合的方法能够更加精确跟踪停车曲线.
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文献信息
篇名 基于小波包滤波列车自动驾驶的研究
来源期刊 铁道学报 学科 交通运输
关键词 小波滤波 制动模型 迭代学习 自动驾驶
年,卷(期) 2018,(1) 所属期刊栏目 铁道通信信号、信息化
研究方向 页码范围 69-73
页数 5页 分类号 U231.6
字数 3168字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-8360.2018.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐涛 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 152 2578 27.0 40.0
2 何晖 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 1 5 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
小波滤波
制动模型
迭代学习
自动驾驶
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
铁道学报
月刊
1001-8360
11-2104/U
大16开
北京复兴路10号
2-308
1979
chi
出版文献量(篇)
4684
总下载数(次)
8
总被引数(次)
85544
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导