| 基于PID型迭代学习控制的列车自动驾驶曲线跟踪算法研究 |
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| 引用本文： | 王锡奎,黄克勇,李亚楠.基于PID型迭代学习控制的列车自动驾驶曲线跟踪算法研究[J].铁路计算机应用,2023(10):1-6. |
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| 作者姓名： | 王锡奎 黄克勇 李亚楠 |
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| 作者单位： | 1. 南京铁道职业技术学院通信信号学院;2. 中国联合网络通信集团有限公司江苏分公司云网运营中心 |
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| 基金项目： | 江苏省高等学校基础科学（自然科学）面上项目（21KJD580001）； |
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| 摘 要： | 针对基于比例微分积分（PID,Proportional Integral Derivative）控制的列车速度跟踪算法在跟踪进度、收敛性和稳定性等方面存在的不足，提出一种基于PID型迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的列车自动驾驶（ATO,Automatic Train Operation）曲线跟踪算法。通过迭代学习控制，优化跟踪过程，减小跟踪误差，缩短收敛时间；设置典型场景对所设计的算法进行仿真试验，并将仿真结果与基于PID控制算法的跟踪效果进行对比分析。结果表明，PID型ILC算法对列车目标速度和目标位移具有较高的跟踪精度，能够在有限的迭代次数内实现精确跟踪，验证了所提算法的有效性。
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| 关 键 词： | 比例微分积分(PID) 迭代学习控制(ILC) 列车自动驾驶(ATO) 曲线跟踪算法 跟踪误差 |
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