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摆式列车倾摆控制信号预测及动力学仿真
1
作者
罗仁
曾京
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期83-88,共6页
为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立"动车+拖车+拖车"3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架...
为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立"动车+拖车+拖车"3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架的陀螺仪在线检测曲线,对测出的横向加速度信号进行滤波和实时生成倾摆控制信号。为了补偿加速度信号的滤波延时,对倾摆控制信号的预测分别采用线性插值法和线性BP神经网络预测,并仿真研究摆式列车曲线通过性能。数值仿真结果表明:线性插值法预测和神经网络预测均能有效补偿加速度信号的滤波延时,使头车及时倾摆,大幅度降低未平衡横向加速度;在输入信号波动较大和预测时间较长时,神经网络预测效果更好;倾摆控制信号的预测方法对车辆动力性能影响不大。
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关键词
摆式列车
控制信号预测
横向加速度
曲线通过
神经网络
动力学仿真
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职称材料
基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化
2
作者
胡小勇
张建军
+1 位作者
杨云晖
邓志刚
《现代电子技术》
2023年第20期163-166,共4页
为提高城市路网设计效率,文中提出一种基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化方案。采用预测控制方法,利用模拟试验验证所提算法在道路网络中的应用,从而最大限度地提高路口的通行能力;同时,验证迭代式识别在车辆流量模型的参数...
为提高城市路网设计效率,文中提出一种基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化方案。采用预测控制方法,利用模拟试验验证所提算法在道路网络中的应用,从而最大限度地提高路口的通行能力;同时,验证迭代式识别在车辆流量模型的参数识别中的正确性。研究结果表明:采用时变参数模式预测时,每个路口的队长度差异都是比较合理的,模型预测结果与仿真结果接近;采用该模型的预测控制算法可以对网络的实时状况进行实时修正,从而改善道路的运行性能,8:00时段道路阻塞状况的模拟结果证明该方法具有较好的性能。相比之下,当系统中产生随机扰动时,自适应迭代学习辨识算法可以实现对系统期望输出的快速跟踪,具有较快的收敛速度和良好的效果。
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关键词
城市路网
交通流优化
车辆流量模型
非线性
交通
信号
预测
控制
自适应迭代学习辨识算法
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职称材料
题名
摆式列车倾摆控制信号预测及动力学仿真
1
作者
罗仁
曾京
机构
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第4期83-88,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(50675182)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20030613021)
文摘
为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立"动车+拖车+拖车"3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架的陀螺仪在线检测曲线,对测出的横向加速度信号进行滤波和实时生成倾摆控制信号。为了补偿加速度信号的滤波延时,对倾摆控制信号的预测分别采用线性插值法和线性BP神经网络预测,并仿真研究摆式列车曲线通过性能。数值仿真结果表明:线性插值法预测和神经网络预测均能有效补偿加速度信号的滤波延时,使头车及时倾摆,大幅度降低未平衡横向加速度;在输入信号波动较大和预测时间较长时,神经网络预测效果更好;倾摆控制信号的预测方法对车辆动力性能影响不大。
关键词
摆式列车
控制信号预测
横向加速度
曲线通过
神经网络
动力学仿真
Keywords
Tilting train
Forecast of control signal
Lateral acceleration
Curve negotiation
Neural net work
Dynamics simulation
分类号
U270.11 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化
2
作者
胡小勇
张建军
杨云晖
邓志刚
机构
新余市公路事业发展中心
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
新余公路勘察设计院
出处
《现代电子技术》
2023年第20期163-166,共4页
基金
江西省交通运输厅科技项目(2021H0023)。
文摘
为提高城市路网设计效率,文中提出一种基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化方案。采用预测控制方法,利用模拟试验验证所提算法在道路网络中的应用,从而最大限度地提高路口的通行能力;同时,验证迭代式识别在车辆流量模型的参数识别中的正确性。研究结果表明:采用时变参数模式预测时,每个路口的队长度差异都是比较合理的,模型预测结果与仿真结果接近;采用该模型的预测控制算法可以对网络的实时状况进行实时修正,从而改善道路的运行性能,8:00时段道路阻塞状况的模拟结果证明该方法具有较好的性能。相比之下,当系统中产生随机扰动时,自适应迭代学习辨识算法可以实现对系统期望输出的快速跟踪,具有较快的收敛速度和良好的效果。
关键词
城市路网
交通流优化
车辆流量模型
非线性
交通
信号
预测
控制
自适应迭代学习辨识算法
Keywords
urban road network
traffic flow optimization
vehicle flow model
non linearity
traffic signal prediction control
adaptive iterative learning identification algorithm
分类号
TN711-34 [电子电信—电路与系统]
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
摆式列车倾摆控制信号预测及动力学仿真
罗仁
曾京
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
0
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职称材料
2
基于非线性模型预测控制的城市路网交通流优化
胡小勇
张建军
杨云晖
邓志刚
《现代电子技术》
2023
0
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职称材料
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