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| 基于混合系统模型预测控制的列车自动驾驶策略 | |
| 摘 要： | 本文研究多优化目标和多约束条件下的动车组列车自动驾驶ATO控制问题。通过分段线性化列车运行阻力,引入列车运行状态整数变量,建立了动车组混合整数列车运行模型。提出基于混合系统模型预测控制HMPC的列车自动驾驶策略,并应用输入分块化技术和显式模型预测控制,降低算法的计算量,以提高硬件实现的可行性。前者通过固定一定时间段内的控制量,对输入序列进行分块化,降低控制器的自由度;后者通过离线设计和在线综合的方法减少算法的在线计算时间。最后利用Matlab仿真软件环境下的MPT 3.0扩展工具箱对所提控制策略进行数值仿真。结果表明:该控制器能在列车运行安全约束下,合理分配动车组各车厢的牵引力和制动力,保障列车准时及节能高效地运行,同时所提出的改进算法能有效降低计算量。 |
Hybrid Model Predictive Control Application to Automatic Train Operation |
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