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德国铁路主动控制受电弓试验成功
被引量：
9
1
作者
冒一平
《中国铁路》
北大核心
2004年第5期31-31,共1页
关键词
德国
主动控制受电弓
电气化铁路
接触网
技术改造
在线阅读
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职称材料
基于强化学习指导模型预测控制算法的高速列车受电弓主动控制策略研究
2
作者
彭宇祥
韩志伟
+2 位作者
王惠
洪玮佳
刘志刚
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第10期3869-3881,共13页
受电弓-接触网系统的耦合性能是影响高速列车受流稳定性和整体运行效率的关键因素。该文旨在提出一种能应对复杂工况的主动控制策略,以降低弓网接触力波动。然而,现有主流方法各有瓶颈,如强化学习存在样本效率低、易陷入局部最优的问题...
受电弓-接触网系统的耦合性能是影响高速列车受流稳定性和整体运行效率的关键因素。该文旨在提出一种能应对复杂工况的主动控制策略,以降低弓网接触力波动。然而,现有主流方法各有瓶颈,如强化学习存在样本效率低、易陷入局部最优的问题,而模型预测控制则受限于短期优化视野。为融合二者优势,该文提出一种基于强化学习指导模型预测控制(RL-GMPC)的受电弓主动控制算法。首先,建立有限元弓网耦合模型,用于生成多工况弓网交互数据;其次,基于强化学习框架提出一种自适应潜在动力学模型,其从弓网交互数据中学习系统动力学世界模型,并基于时序差分思想训练状态价值函数;进一步,提出一种基于强化学习指导的模型预测控制框架,其在滚动时域内使用学习的动力学模型进行局部轨迹优化,并使用学习的终端状态价值函数来估计轨迹末端状态的预期累计奖励。实现了短期累计奖励回报和长期奖励估计的有效结合。最后对算法进行了有效性测试和鲁棒性分析,实验结果表明,在京沪线运行条件下,基于RL-GMPC算法对受电弓进行主动控制,列车在290,320,350和380 km/h工况下的接触力标准差分别降低了14.29%,18.07%,21.52%和34.87%,有效抑制了接触力波动。另外,该文算法在面对随机风扰动及接触网线路参数变化时也表现出优异的鲁棒性。
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关键词
高速铁路
受
电弓
主动
控制
强化学习
模型预测
控制
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职称材料
基于双延迟深度确定性策略梯度的受电弓主动控制
被引量：
3
3
作者
吴延波
韩志伟
+2 位作者
王惠
刘志刚
张雨婧
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第14期4547-4556,共10页
弓网系统耦合性能对于高速列车受流质量起着至关重要的作用,提高弓网耦合性能,一种有效的方法是针对受电弓进行主动控制调节,特别是在低速线路提速及列车多线路混跑时,主动控制可通过提高弓网自适应适配性,有效降低线路改造成本并提升...
弓网系统耦合性能对于高速列车受流质量起着至关重要的作用,提高弓网耦合性能,一种有效的方法是针对受电弓进行主动控制调节,特别是在低速线路提速及列车多线路混跑时,主动控制可通过提高弓网自适应适配性,有效降低线路改造成本并提升受流质量。针对受电弓主动控制问题,该文提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的深度强化学习受电弓主动控制算法。通过建立弓网耦合模型实现深度强化学习系统环境模块,利用TD3作为受电弓行为控制策略,最终通过对控制器模型训练实现有效的受电弓控制策略。实验结果表明,运用该文方法可有效提升低速线路列车高速运行时弓网耦合性能及受电弓在多线路运行时的适应性,为铁路线路提速及列车跨线路运行提供新的思路。
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关键词
低速线路
混跑
双延迟深度确定性策略梯度(TD3)
受
电弓
主动
控制
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职称材料
题名
德国铁路主动控制受电弓试验成功
被引量：
9
1
作者
冒一平
出处
《中国铁路》
北大核心
2004年第5期31-31,共1页
关键词
德国
主动控制受电弓
电气化铁路
接触网
技术改造
分类号
U227.8 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于强化学习指导模型预测控制算法的高速列车受电弓主动控制策略研究
2
作者
彭宇祥
韩志伟
王惠
洪玮佳
刘志刚
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《电子与信息学报》
北大核心
2025年第10期3869-3881,共13页
文摘
受电弓-接触网系统的耦合性能是影响高速列车受流稳定性和整体运行效率的关键因素。该文旨在提出一种能应对复杂工况的主动控制策略,以降低弓网接触力波动。然而,现有主流方法各有瓶颈,如强化学习存在样本效率低、易陷入局部最优的问题,而模型预测控制则受限于短期优化视野。为融合二者优势,该文提出一种基于强化学习指导模型预测控制(RL-GMPC)的受电弓主动控制算法。首先,建立有限元弓网耦合模型,用于生成多工况弓网交互数据;其次,基于强化学习框架提出一种自适应潜在动力学模型,其从弓网交互数据中学习系统动力学世界模型,并基于时序差分思想训练状态价值函数;进一步,提出一种基于强化学习指导的模型预测控制框架,其在滚动时域内使用学习的动力学模型进行局部轨迹优化,并使用学习的终端状态价值函数来估计轨迹末端状态的预期累计奖励。实现了短期累计奖励回报和长期奖励估计的有效结合。最后对算法进行了有效性测试和鲁棒性分析,实验结果表明,在京沪线运行条件下,基于RL-GMPC算法对受电弓进行主动控制,列车在290,320,350和380 km/h工况下的接触力标准差分别降低了14.29%,18.07%,21.52%和34.87%,有效抑制了接触力波动。另外,该文算法在面对随机风扰动及接触网线路参数变化时也表现出优异的鲁棒性。
关键词
高速铁路
受
电弓
主动
控制
强化学习
模型预测
控制
Keywords
High-speed railway
Active pantograph control
Reinforcement Learning(RL)
Model Predictive Control(MPC)
分类号
TN922.3 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于双延迟深度确定性策略梯度的受电弓主动控制
被引量：
3
3
作者
吴延波
韩志伟
王惠
刘志刚
张雨婧
机构
西南交通大学电气工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第14期4547-4556,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(U1734202,51977182)。
文摘
弓网系统耦合性能对于高速列车受流质量起着至关重要的作用,提高弓网耦合性能,一种有效的方法是针对受电弓进行主动控制调节,特别是在低速线路提速及列车多线路混跑时,主动控制可通过提高弓网自适应适配性,有效降低线路改造成本并提升受流质量。针对受电弓主动控制问题,该文提出一种基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的深度强化学习受电弓主动控制算法。通过建立弓网耦合模型实现深度强化学习系统环境模块,利用TD3作为受电弓行为控制策略,最终通过对控制器模型训练实现有效的受电弓控制策略。实验结果表明,运用该文方法可有效提升低速线路列车高速运行时弓网耦合性能及受电弓在多线路运行时的适应性,为铁路线路提速及列车跨线路运行提供新的思路。
关键词
低速线路
混跑
双延迟深度确定性策略梯度(TD3)
受
电弓
主动
控制
Keywords
Low speed network
mixed running
TD3
active pantograph control
分类号
TM571 [电气工程—电器]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
德国铁路主动控制受电弓试验成功
冒一平
《中国铁路》
北大核心
2004
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于强化学习指导模型预测控制算法的高速列车受电弓主动控制策略研究
彭宇祥
韩志伟
王惠
洪玮佳
刘志刚
《电子与信息学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于双延迟深度确定性策略梯度的受电弓主动控制
吴延波
韩志伟
王惠
刘志刚
张雨婧
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
3
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职称材料
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