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题名基于RBF神经网络PID控制的列车ATO系统优化
被引量：25
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作者
董昱
魏万鹏
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期103-109,共7页
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基金
国家自然科学基金(61763023)资助项目。
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文摘
针对在复杂环境下列车高速运行时,现有的Fuzzy-PID控制算法自适应性差在受到外界因素的干扰时会导致列车追踪误差较大的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络PID控制的列车速度控制算法。首先,在构建列车优化模型时,充分考虑列车经过电分相时必须处于惰行工况的特点,并且依据电分相和限速条件的特点将列车行驶过程中的区段进行了划分,简化了求解过程;然后使用RBF神经网络PID控制器对目标速度曲线进行追踪仿真,同时与现有的Fuzzy-PID控制器进行比较。实验结果表明,基于RBF神经网络PID控制算法能够实时有效的追踪目标速度曲线且追踪误差较小。
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关键词
高速列车
电分相
RBF神经网络
列车运行曲线追踪
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Keywords
high-speed train
energy-saving optimization
RBF neural network
tracking the curve of train operation
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分类号
U284.48
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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题名基于灰色预测模糊PID控制的列车ATO系统优化
被引量：11
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作者
马晓娜
朱爱红
卢稳
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机构
兰州交通大学自动化与电气工程学院
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出处
《铁道标准设计》
北大核心
2018年第8期163-167,共5页
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文摘
对列车目标运行曲线的精确追踪是列车自动驾驶系统实现列车安全、准时、节能及舒适运行的核心。针对列车运行过程的大滞后、非线性问题,设计以灰色预测模糊PID算法为核心的列车自动驾驶控制器,以此达到优化列车ATO控制系统的目的。灰色预测控制设置在反馈回路中,其预测值与给定输入值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入。模糊控制系统对PID控制的参数进行自动校正,参数可调的PID算法完成对系统的控制。选取相关线路和车型并做仿真试验,验证了经控制器作用后的输出曲线与列车运行的输入曲线之间的追随误差小,加速度的变化在合理的范围内。因此,设计的控制器可以取得良好的ATO控制效果。
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关键词
列车自动驾驶
灰色预测
模糊PID
列车运行曲线追踪
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Keywords
Automatic Train Operation
Gray prediction
Fuzzy PID
Trac king the curve of train opera-tion
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分类号
U248.48
[交通运输工程—道路与铁道工程]
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