基于人工智能负载估计系统的磁浮列车垂向振动主动控制

• 作者: 倪菲 吴晗 徐俊起 林国斌 陈琛
• 来源期刊: 同济大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 磁浮列车 悬浮系统非线性模型 人工神经网络 负载估计 主动控制
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 机械、车辆与能源工程
• 页码范围: 1344-1352
• 页数: 9页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.11908/j.issn.0253-374x.20058

摘要

提出了基于人工智能负载估计系统的磁浮列车悬浮系统主动控制方法.给出单点悬浮数学模型,并基于劳斯-赫尔维兹判据证明该模型开环不稳定;考虑负载特征和实时悬浮变化,利用多层人工神经网络对悬浮系统控制量的输出进行主动控制;采用非支配排序遗传算法(NSGA)对系统参数进行优化.结果 表明:所提出的控制方法具有较好的鲁棒性,在较大负载扰动时仍然能够保持相对较小的误差.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈琛		17	90	5.0	9.0
2	林国斌		8	6	2.0	2.0
3	徐俊起		4	4	1.0	2.0
4	吴晗		3	4	1.0	2.0
5	倪菲		1	0	0.0	0.0