期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
高速列车无线网络自适应滑模容错控制研究
被引量：
2
1
作者
刘洋
李帅
李常贤
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期202-211,共10页
为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究。首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法...
为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究。首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)以提高预测精度;其次,通过反向传播神经网络(BPNN)学习故障状态下的列车参数,对列车牵引/制动执行器进行健康诊断;最后,设计自适应滑模容错控制器对时延和执行器故障进行补偿。结果表明:与PSO-LSTM预测模型相比,IPSOCNN-GRU模型具有更高的预测精度,其最大、最小和平均预测相对误差分别降低94.15%,17.24%和74.39%;在网络时延和执行器故障条件下,所提模型相较于RBF神经网络和反演控制,其速度跟踪平均绝对误差、均方误差和标准差的值均降低近95%。该模型能够精确地预测网络时延,可确保在各种操作条件下列车的平稳运行。
展开更多
关键词
列车运行
控制
高速列车
自适应滑模容错控制
健康诊断
改进的粒子群算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
高速列车无线网络自适应滑模容错控制研究
被引量：
2
1
作者
刘洋
李帅
李常贤
机构
大连交通大学电气工程学院
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期202-211,共10页
基金
辽宁省教育厅基本科研项目(JYTMS20230038)。
文摘
为消除高速列车无线网络控制过程中网络时延和执行器故障对控制性能的叠加影响,对高速列车无线网络进行容错控制研究。首先,搭建列车无线网络控制试验台采集时延数据,采用卷积神经网络(CNN)提取时延数据的空间特征,并利用改进粒子群算法(IPSO)优化门控循环单元(GRU)以提高预测精度;其次,通过反向传播神经网络(BPNN)学习故障状态下的列车参数,对列车牵引/制动执行器进行健康诊断;最后,设计自适应滑模容错控制器对时延和执行器故障进行补偿。结果表明:与PSO-LSTM预测模型相比,IPSOCNN-GRU模型具有更高的预测精度,其最大、最小和平均预测相对误差分别降低94.15%,17.24%和74.39%;在网络时延和执行器故障条件下,所提模型相较于RBF神经网络和反演控制,其速度跟踪平均绝对误差、均方误差和标准差的值均降低近95%。该模型能够精确地预测网络时延,可确保在各种操作条件下列车的平稳运行。
关键词
列车运行
控制
高速列车
自适应滑模容错控制
健康诊断
改进的粒子群算法
Keywords
Train operation control
High-speed train
Adaptive sliding-mode fault-tolerant control
Health diagnosis
Improved Particle Swarm Optimization(IPSO)
分类号
U285.4 [交通运输工程—交通信息工程及控制]
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高速列车无线网络自适应滑模容错控制研究
刘洋
李帅
李常贤
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
