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基于自适应子群协作QPSO算法的机车黏着智能模糊优化控制
被引量：
5
1
作者
李宁洲
冯晓云
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期100-107,共8页
为了使机车在运行过程中保持轮轨最佳黏着力,需要对牵引电机转矩进行实时调整。以车轮角加速度和黏着特性曲线斜率的估计值作为输入变量,以牵引电机转矩的调节量作为输出变量,提出机车黏着智能模糊优化控制策略;以考虑轮轨黏着力变化指...
为了使机车在运行过程中保持轮轨最佳黏着力,需要对牵引电机转矩进行实时调整。以车轮角加速度和黏着特性曲线斜率的估计值作为输入变量,以牵引电机转矩的调节量作为输出变量,提出机车黏着智能模糊优化控制策略;以考虑轮轨黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数作为优化设计模糊控制器应满足的适应度函数;基于双输入单输出的二维模糊控制器结构,量化并变换得到模糊控制器的尺度变换函数和隶属度函数,并提出自适应子群协作QPSO算法对这些函数中的参数进行优化。仿真结果表明:在轨面条件发生多种极端突变的情况下,该控制策略都能使机车轮对在很短的时间内调整到最佳黏着状态下,从而发挥最佳牵引力。
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关键词
机车
黏着
优化
控制
智能
计算
模糊
控制
加权目标函数
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职称材料
采用动态多子群GSA-RBF神经网络的机车黏着优化控制
被引量：
7
2
作者
李宁洲
冯晓云
卫晓娟
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期27-34,共8页
为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;...
为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;提出动态多子群GSA算法以优化RBFNN参数,避免了参数选择的盲目性,提高了RBFNN的收敛速度和学习能力;此外,该方法不依赖被控对象的解析模型,仅基于系统输入、输出信息完成控制器设计,并通过对电机转矩的动态调整,实现轮轨间黏着的最优利用。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。
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关键词
机车黏着智能优化控制
加权目标函数
高斯RBF神经网络
动态多子群GSA算法
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职称材料
题名
基于自适应子群协作QPSO算法的机车黏着智能模糊优化控制
被引量：
5
1
作者
李宁洲
冯晓云
机构
西南交通大学电气工程学院
兰州交通大学机电工程学院
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第4期100-107,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51277153
11162007)
甘肃省自然科学基金资助项目(1308RJZA149)
文摘
为了使机车在运行过程中保持轮轨最佳黏着力,需要对牵引电机转矩进行实时调整。以车轮角加速度和黏着特性曲线斜率的估计值作为输入变量,以牵引电机转矩的调节量作为输出变量,提出机车黏着智能模糊优化控制策略;以考虑轮轨黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数作为优化设计模糊控制器应满足的适应度函数;基于双输入单输出的二维模糊控制器结构,量化并变换得到模糊控制器的尺度变换函数和隶属度函数,并提出自适应子群协作QPSO算法对这些函数中的参数进行优化。仿真结果表明:在轨面条件发生多种极端突变的情况下,该控制策略都能使机车轮对在很短的时间内调整到最佳黏着状态下,从而发挥最佳牵引力。
关键词
机车
黏着
优化
控制
智能
计算
模糊
控制
加权目标函数
Keywords
Locomotive adhesion
Optimal control
Intelligent computation
Fuzzy control
Weighted objective function
分类号
U268.4 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
采用动态多子群GSA-RBF神经网络的机车黏着优化控制
被引量：
7
2
作者
李宁洲
冯晓云
卫晓娟
机构
西南交通大学电气工程学院
兰州交通大学机电工程学院
出处
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第12期27-34,共8页
基金
国家自然科学基金(51277153
11162007)
甘肃省自然科学基金(1308RJZA149)
文摘
为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;提出动态多子群GSA算法以优化RBFNN参数,避免了参数选择的盲目性,提高了RBFNN的收敛速度和学习能力;此外,该方法不依赖被控对象的解析模型,仅基于系统输入、输出信息完成控制器设计,并通过对电机转矩的动态调整,实现轮轨间黏着的最优利用。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。
关键词
机车黏着智能优化控制
加权目标函数
高斯RBF神经网络
动态多子群GSA算法
Keywords
intelligent optimized locomotive adhesion control
weighted objective function
Gaussian RBF neural network
dynamic multiple sub-group gravitational search algorithm
分类号
U260.115 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于自适应子群协作QPSO算法的机车黏着智能模糊优化控制
李宁洲
冯晓云
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
5
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职称材料
2
采用动态多子群GSA-RBF神经网络的机车黏着优化控制
李宁洲
冯晓云
卫晓娟
《铁道学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
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职称材料
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