基于预测控制的动车组迭代学习控制方法

针对动车组运行过程中存在非线性扰动、参数时变等问题，以提高动车组的速度跟踪精度和乘客舒适性要求为目标，提出了一种基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法；通过采集动车组先前运行过程中的输入输出数据，使用带遗忘因子的最小二乘法实时辨识广义预测控制(GPC)中的预测模型参数并计算预测输出，根据以往过程的平均模型误差修正该预测输出，利用修正后预测输出引出迭代学习控制律，在线实时计算得到新的控制量，实现动车组速度跟踪；采用修正后预测输出设计二次型迭代学习控制律，通过充分学习列车系统的重复性特性来解决传统比例积分微分(PID)型迭代学习参数整定难、收敛速度慢和鲁棒性差等问题，并给出算法的收敛性证明；以实验室配备的CRH380A型动车组半实物仿真平台对该方法进行了测试，建立了列车的三动力单元模型，使其跟踪设定速度曲线，并与一些传统算法进行对比。仿真结果表明：在第8次迭代过程，基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法得到的动力单元速度与其设定的速度和加速度误差分别在0.3 km·h^-1和0.5 m·s^-2以内，且变化平稳，其性能优于PID、GPC和P型迭代...     

基于T-S模糊模型的船舶柴油机动态辨识

考虑到船舶柴油机模型的非线性和负载的不确定性,用T-S(Takagi-Sugeno)模糊辨识方法建立了船舶柴油机的动态模型。采用模糊聚类简化了T-S模糊规则数的确定和前提中隶属度函数参数的生成,用加权最小二乘算法得出辨识结论中的线性参数。对船舶柴油机在稳态运行工况下作小偏差工况扰动实验,得到在油门尺度和负载变化下柴油机转速、涡轮增压器转速等输出数据,利用该数据建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型。仿真结果表明,利用该算法能有效地辨识出柴油机转速、涡轮增压器转速、增压压力、空冷器压力等输出在小工况扰动下的变化模型。     

基于模糊神经网络的非线性动态系统建模

根据在柴油机试验中得到的输入和输出数据,利用一种模糊神经网络--自适应神经模糊推理系统(ANFIS)建立了描述柴油机动态性能的T-S模糊模型.利用Matlab的模糊工具箱进行仿真,结果表明,该模型可以准确地描述柴油机在整个工作范围内的动态性能.并将ANFIS与BP神经网络做了比较,分析了ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性.该模型将被用于柴油机控制系统的性能分析和控制方案设计中.     

改进的动车组速度跟踪系统的无模型自适应控制

为了提高列控系统跟踪精度与平稳运行,提出了一种改进的多输入多输出(MIMO)无模型自适应控制(MFAC)方法;基于动态线性化技术,将系统各动力单元输入输出数据等效成更符合高速动车组实际运行特性的全格式动态线性化(FFDL)数据模型;通过在目标准则函数中加入输出误差率,并对输出误差和输出误差率进行加权融合,推导出新的带有输出误差率的无模型自适应控制(MFAC-OER)方案;通过对FFDL数据模型的外界扰动、参数误差等不确定项进行延时估计,进一步提升了算法的控制性能和对系统的等价描述程度;以实验室配备的CRH380A型动车组半实物试验平台对该方法进行仿真测试,使其跟踪济南—徐州的实际速度-位移曲线,并与传统算法进行对比。仿真结果表明：通过MFAC-OER方法得到的动车组各动力单元速度误差为[-0.151,0.136] km·h^-1,控制力和加速度分别在[-48,42] kN和[-0.785,0.687] m·s^-2以内且变化平稳,控制性能优于比例积分微分方法和传统MFAC方法;整体仿真结果证明了MFAC-OER方法不仅能快速到达系统稳态并且具有良...     

基于数据驱动的高速列车速度复合控制研究

针对高速列车在外部干扰下的速度控制问题，本文提出基于Koopman算子的高速列车高维线性模型的建模方法，并设计一种结合扩张状态观测器(ESO)与基于Koopman算子的模型预测控制(K-MPC)的复合控制器(ESO-K-MPC)。利用扩展动态模式分解算法来近似无限维线性Koopman算子，建立具有动态非线性特性的高速列车动力学高维线性模型；引入模型预测控制，设计扩张状态观测器，对系统总扰动进行估计与补偿，构建基于ESO-K-MPC的高速列车速度控制系统，再设计控制器与控制算法；结合CRH3列车参数和郑西高铁华山北站—西安北站实际线路数据，分别在没有扰动和白噪声干扰下对设计的控制方法与算法进行仿真研究。仿真结果表明：基于Koopman的高速列车建模对位移与速度的预测精度相比于线性状态空间模型分别提高了83.86%与87.40%;ESO-K-MPC可以准确估计与补偿高速列车运行中受到的干扰，控制输出曲线与期望曲线几乎重叠，实现了列车运行期望曲线的高精度跟踪。     

一个鲁棒性冲突解脱轨迹规划模型

针对固定航路飞行条件下高密度运行空域多航空器实时冲突解脱轨迹规划问题,为了获取高空风场数值及增强航空器冲突解脱轨迹的鲁棒性,根据航空器的运行状态构建了高空风场线性和非线性滤波模型.采用模型预测控制理论,通过将预测模型的校正过程转化为高空风场数值的滤波过程,在给各航空器设定解脱优先权重及考虑两类解脱变量物理约束条件的前提下,从航空器的动态协同特性出发,构造能够反映控制输入量优劣的指标函数,提出一种能够适应空域环境变化的冲突解脱航迹在线滚动规划方案.算例分析表明,所提出的在线解脱轨迹规划方案可行有效.     

计算机联锁控制系统数学模型的研究

利用现代控制理论与系统工程学的方法，研究计算机联锁控制系统建立数学模型的方法。系统建模后，利用状态树的方法把系统的全部状态过程分解为若干个子过程，针对每一个过程，建立起系统的解析模型。根据解析模型，选择适当的编程语言，可将系统模型为计算机程序模型。这样的系统建模方法与解析方式，能够准确地描述计算机联锁控制系统的全部动态过程以及表达各个变量之间的复杂关系，从而使计算机联锁控制系统编程标准化，同时也为     

基于电子表格建模的公路土石方调配最小费用流算法

利用运输问题的模型来描述土石方调配问题,分别建立网络形式模型和代数形式的线性规划模型,通过电子表格建模来描述满足限制条件及节点平衡条件的最小费用流求解算法。利用本文所描述的算法,可以直接通过电子建模来进行土石方费用最小流的线性优化计算。     

基于Plant Simulation的地铁交通系统建模与仿真

针对数学建模无法全面、准确描述地铁交通复杂约束和大规模随机事件的问题,提出了一种基于离散事件仿真的地铁交通系统仿真建模方法。通过收集真实的地铁运行数据,对其进行分析处理,利用离散事件仿真软件Plant Simulation建立地铁运行逻辑和可视化模型。在建模过程中,以模型元素和控制逻辑分离为原则,采用面向对象的建模方法,利用Plant Simulation模块直观描述地铁交通系统的运行情况,并利用Plant Simulation性能指标分析工具对仿真运行结果进行统计分析。最后,以北京某地铁线路为依据,验证该地铁交通系统仿真建模思路的可行性和有效性。     

基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

基于LS—SVM逆系统方法的非线性动态矩阵控制

针对神经网络逆系统建模存在的诸多问题,提出了基于最小二乘法支持向量机的α阶逆系统方法的非线性动态矩阵控制新方法．将最小二乘支持向量机辨识非线性对象的α阶逆模型与原系统串联组成伪线性系统,根据线性动态矩阵预测控制方法对伪线性系统进行控制．仿真结果表明,系统存在扰动和模型参数发生变化时,依然具有很好的动、静态性能,且表现出很强的鲁棒性,证明了方法的有效性．该方法不依赖于系统的数学模型,简化了非线性对象动态矩阵控制器的设计,为非线性预测控制的研究提供了一种新途径．     

动态分段技术在道路空间数据建模中的应用

介绍了线性参考系统与动态分段技术中的基本概念及其原理,详细论述了在南昌市道路管理系统中空间数据建模过程中涉及到数据结构、车道的几何数据语义描述和车道之间拓扑数据语义描述这三个关键点。通过运用基于动态分段技术数据模型的建模方法,构建南昌市城市道路管理信息系统,能够支持城市道路交通规划、建设和管理。     

考虑旅客选择行为的高铁席位动态控制策略

利用基于选择行为的网络收益管理原理研究高铁席位动态控制策略.首先,针对多列车多停站的高铁网络建立考虑旅客选择行为的席位控制动态规划模型.然后,设计两阶段控制机制：第一,采用近似动态规划技术,对价值函数进行线性近似,设计策略迭代算法离线获得时间依赖的投标价格;第二,采用能够描述多种选择行为机理的马尔科夫链选择模型刻画旅客选择行为,将投标价格作为输入参数,在线运行品类优化算法获得实时控制策略.最后以京沪高铁为背景设计仿真实验,结果表明该机制在需求水平较低时能够明显改善收益,且保护长途票额.该机制不仅可获得实时动态控制策略,而且通用性好,还可利用历史数据进行参数学习与更新,实现更为精细地连续优化.     

高速转向架线性与非线性模型

为了分析CRH5动车组动力学性能,提出高速转向架的线性与非线性模型,并进行整车运动模态、临界速度和轮轨力等方面的对比分析.高速转向架的悬挂系统既具有明显的线性特征,如悬挂特性,又存在诸多非线性影响因素,如一系悬挂中的轮对定位装置、二系悬挂中的抗侧滚扭装置和横向止挡等.由于高速转向架运行速度范围宽,减振器阻尼作用使两级悬挂形成了低速与高速悬挂特性.对于高速车辆而言,影响临界速度的非线性因素主要来自于转向架,同时,在非线性稳态曲线通过时,转向架的诸多非线性因素会对轮轨力产生重要影响.仿真对比分析表明：上述分析与ALSTOM计算结果基本吻合,而且非线性模型更加有利于揭示非线性因素对高速转向架动力学性能的影响规律.     

A-SMGCS机场场面运行控制的Petri网建模

以基本网模型为基础,阐述典型运行单元精细化模块构建方法与替代规则,生成场面精细化模型.采用航空器后续滑行路径对托肯进行着色以完成航空器建模,并给出精细化模型与航空器模型集成的方法,实现场面资源的动态竞争建模.以首都机场部分场面运行控制过程建模为例,验证所提建模方法的有效性和适用性.     

高速动车组线路运行适应性

建立了高速动车组车辆系统非线性动力学仿真模型,采用数值仿真方法,结合线路实际运营情况,分别从车轮型面磨耗与轮轨关系匹配、一系定位刚度与等效锥度匹配角度,研究了高速动车组运动稳定性和线路运行适应性。分析结果表明：轮轨匹配关系和车辆悬挂参数是影响高速动车组线路运行适应性最重要的2种因素;车轮踏面凹形磨耗比同等深度的均匀磨耗...     

扩展的LCPN在混杂系统中的应用

对混杂系统的建模提出了一种新的方法，即：连续变量动态系统用扩展的线性加续Ｐｅｔｒｉ网（ＬＣＰＮ）建模，离散事件动态和离散Ｐｅｔｒｉ网建模。该方法不仅简化了原来用一般Ｐｅｔｒｉ网建模的复杂性，又充分描述系统内加续变量的动态变化，从而使该模型更接近混杂系统的原型。     

齿轮传动比对动车组牵引特性的影响

为了解决CRH3-350动车组运行过程中出现的齿轮箱渗油问题,对动车组牵引特性和控制方法进行了分析.通过改变齿轮传动比和动车组牵引特性控制曲线,可以改变牵引电机转速.Maflab/Simulink仿真结果表明,齿轮传动比的减小可以降低牵引电机转速,而牵引电机输出转矩和电流也能满足动车组运行要求.     

受电弓/接触网系统动力学模型及特性

针对中国提速铁路采用的 CH1 60 - 0简单链型悬挂接触网及 SS7受电弓 ,建立接触网的有限元模型 ,计算得出固有频率及相应的模态振型 ,导出其振动方程 ,并推导出受电弓非线性模型的运动微分方程 ,利用泰勒级数展开对非线性模型进行线性化 ,得到受电弓框架的等效参数 ,最后在这个基础上建立起受电弓 /接触网垂向耦合动力学模型。应用受电弓的线性模型及非线性模型 ,而且考虑机车、轨道激扰因素影响下 ,对接触网 /受电弓系统的动态进行了运行模拟计算并加以比较。     

人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.