高速动车组强耦合模型的分布式滑模控制策略

• 作者: 付雅婷 李中奇 杨辉 谭畅 金柏
• 来源期刊: 自动化学报
• 关键词: 高速动车组 强耦合模型 分布式神经网络滑模控制 跟踪控制 数据补偿
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 495-508
• 页数: 14页
• 字数: 11553字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16383/j.aas.190216

摘要

高速动车组是由多节车辆与钩缓装置链接而成的复杂系统.将钩缓装置等效成弹簧-阻尼器系统,分析动车组运行过程中钩缓装置对相邻车辆作用的动力学机理,明确作用方式,建立高速动车组的强耦合模型.根据列车模型动力或制动力输入的分散特征,设计分布式神经网络滑模控制策略,对高速动车组进行速度跟踪控制.为减小速度跟踪过程中未知因素对高速动车组控制精度的影响,利用列车历史运行数据,采用历史工况数据中心对当前控制律输出进行补偿以提高控制精度与实用稳定性.采用高速动车组运行仿真平台的仿真实验结果表明,该建模方法较以往多质点模型更能体现高速动车组运行特性,且采用补偿规则的控制策略优于传统控制效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨辉	华东交通大学电气与自动化工程学院	76	653	13.0	20.0
3	李中奇	华东交通大学电气与自动化工程学院	31	168	8.0	11.0
9	付雅婷	华东交通大学电气与自动化工程学院	7	23	3.0	4.0
10	谭畅	华东交通大学电气与自动化工程学院	8	17	3.0	4.0
12	金柏	华东交通大学电气与自动化工程学院	1	0	0.0	0.0