H∞算法在车体振动控制中的应用

应用H∞控制方法设计输出反馈控制器对机车车体垂向振动进行半主动控制，采用数值方法对设计结果进行仿真．结果表明，加入控制器后的悬挂系统对来自轨面的扰动对车体振动的影响有较强的抑制作用。     

基于SVD-UKF的机车最优黏着控制研究

为改善轮轨黏着关系、保障行车安全以及提高黏着利用率,需对机车进行黏着控制。针对机车运行过程中轨面黏着系数难以获取的问题,设计了SVD-UKF观测器,有效克服了外界干扰对观测精度的影响;并结合递推最小二乘法,实现了对当前轨面最优参考蠕滑速度的实时搜索;为提升抗干扰能力和鲁棒性,提出了一种基于指数趋近律的滑模鲁棒控制算法。仿真结果表明,所提出的控制策略具有良好的控制效果,能够实现机车黏着的较高利用。     

基于引力搜索RBF神经网络的柴油机故障诊断

为了解决RBF神经网络的参数选择问题,以便提高柴油机故障诊断的精度,提出了一种基于引力搜索算法和RBF神经网络相结合的智能故障诊断方法.该方法首先采用减聚类算法确定网络隐层单元数,然后提出改进引力搜索算法优化RBF神经网络的参数.利用国际标准样本集对该方法进行分类测试,并将该方法应用于柴油机故障的诊断,仿真实验验证了该方法对柴油机故障的分类和诊断效果.     

基于动态多子群协作QPSO算法的RBFNN优化

提出了一种动态多子群协作QPSO算法(Dynamic Multiple Sub-population Collaboration Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,简称DMPQPSO),该方法动态构建各子群,并采用混沌策略分2个阶段优化QPSO,同时对各子群的收缩扩张系数分别进行自适应调整.采用该方法优化RBFNN,并将DMPQPSO算法与标准PSO和QPSO算法对比,仿真实验验证了该方法的优化效果.