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重载机车无模型黏着预测控制研究
被引量：
1
1
作者
程翔
何静
+1 位作者
张昌凡
贾林
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3765-3774,共10页
重载机车牵引动力的有效发挥依赖于轮对和钢轨接触时形成的黏着力,然而,由于重载机车黏着过程动力学非线性强、变量耦合多、最优蠕滑速度检测难,导致传统控制方法难以对黏着进行高效控制。针对该问题,提出一种无模型黏着集成预测控制方...
重载机车牵引动力的有效发挥依赖于轮对和钢轨接触时形成的黏着力,然而,由于重载机车黏着过程动力学非线性强、变量耦合多、最优蠕滑速度检测难,导致传统控制方法难以对黏着进行高效控制。针对该问题,提出一种无模型黏着集成预测控制方法。首先,分析传统无模型方法存在的问题,建立重载机车蠕滑速度新型扩张超局部模型。其次,设计扩展滑模观测器估计超局部模型中的不确定部分,不同于传统观测方法,该观测器能够“一步式”估算机车当前的黏着系数和蠕滑速度;同时引入一种改进的后调制无稳态振荡极值搜索方法并进行收敛性分析,在有效黏着系数观测的基础上实时寻优期望蠕滑速度。再次,基于最优蠕滑速度极值搜索设计一种离散蠕滑速度预测控制器,避免传统的控制律设计中引入蠕滑速度微分导致的噪声放大问题,并证明闭环控制下的系统稳定性。最后,与传统滑模黏着控制策略进行仿真对比,印证本文所提控制框架能有效降低黏着控制策略设计的复杂度,提升控制转矩的平滑度。在轨面条件突变的情况下,改进无稳态极值搜索方法能够准确搜索适合的最优蠕滑速度,在3种预设工况下都能够准确锁定最优值;离散黏着控制律能够更为精确地控制驱动转矩,与传统的带有蠕滑速度微分的黏着控制律相比极大地降低了转矩抖振。由此可知,该重载机车无模型黏着预测控制方法能够充分发挥黏着系统效能,实现多工况瞬变下的高效黏着控制。
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关键词
重载机车
黏着控制
无模型控制
极值搜索
扩张观测器
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职称材料
基于级联干扰观测器的货运列车分布式控制研究
2
作者
程翔
吴家仪
+1 位作者
张昌凡
贾林
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第9期223-233,共11页
针对货运列车在多源扰动下的跟踪控制问题,提出一种基于级联干扰观测器的固定时间替换滑模控制方法。首先构建了考虑车间作用力的多质点动力学模型,针对匹配与非匹配扰动同时存在的情形,设计了一种级联结构扰动观测器同时估计多源扰动,...
针对货运列车在多源扰动下的跟踪控制问题,提出一种基于级联干扰观测器的固定时间替换滑模控制方法。首先构建了考虑车间作用力的多质点动力学模型,针对匹配与非匹配扰动同时存在的情形,设计了一种级联结构扰动观测器同时估计多源扰动,放宽了传统扰动观测器要求“扰动缓慢变化”的前提条件。基于扰动观测信息,将非匹配扰动下的列车动力学模型转化为匹配模式。最终,提出了一种基于替代滑模法的分布式控制策略。仿真结果表明,所提的级联干扰观测器能够在0.5 s内准确估计多源干扰;相比于传统的列车跟踪控制研究,所提出的控制策略能够在快速处理多源扰动带来的一系列失稳问题,在保障车间作用力稳定的同时,实现了速度-位移双指标鲁棒跟踪控制;相对于传统控制方法系统收敛时间提高5 s以上,体现了较好的实时性与鲁棒性。
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关键词
货运列车
多源干扰
替换滑模
干扰观测器
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职称材料
基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法
3
作者
程翔
朱禹熹
贾林
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4789-4803,共15页
作为列车安全维护的重点问题,列车轮对表面缺陷检测性能易受低算力、多尺度和复杂背景等因素的制约。这使得许多基于深度学习的目标检测算法难以完全发挥其性能。针对以上问题,提出一种基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测...
作为列车安全维护的重点问题,列车轮对表面缺陷检测性能易受低算力、多尺度和复杂背景等因素的制约。这使得许多基于深度学习的目标检测算法难以完全发挥其性能。针对以上问题,提出一种基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法(D-MSCNet)。在该方法中,首先设计一种由跨层可分离特征提取模块(CSEM)和多尺度可分离下采样模块(MSDM)组成的主干网络(MSA-ResNet)。其中,CSEM模块通过在残差架构中引入深度可分离卷积、扩展卷积、通道压缩和跨层连接机制来保证它能在不显著增加计算量的同时丰富特征信息、扩大感受野。多尺度可分离下采样模块(MSDM)通过引入多尺度特征融合机制和注意力模块以在下采样任务过程中提高多尺度特征信息、弱化背景信息。其次,设计了一种新的主从区域知识蒸馏策略来有效地压缩和简化模型。它首先根据标签中的Ground Truth划分主要和次要蒸馏区域,然后将两者作用于各个回归分支之间以执行知识蒸馏任务。最后,在实际列车轮对踏面数据集上进行了实验分析,对比实验表明当所提方法D-MSCNet在加载小参数网络(MSA-ResNet18)时,其M_(AP)=64.9%、F_(PS)=85优于大多数对比方法,表明了该方法能够有效地平衡检测速度和检测精度。此外,通过消融实验、模块对比实验以及可视化分析进一步验证了所提方法的有效性和优越性。
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关键词
轮对踏面缺陷
知识蒸馏
无锚检测器
多尺度特征模块
深度学习
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职称材料
题名
重载机车无模型黏着预测控制研究
被引量：
1
1
作者
程翔
何静
张昌凡
贾林
机构
湖南铁道职业技术学院人工智能学院
湖南
工业大学轨道交通
学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3765-3774,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61273137,62303178)
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ60232)
湖南省教育厅科研资助项目(23B1018,22B0577)。
文摘
重载机车牵引动力的有效发挥依赖于轮对和钢轨接触时形成的黏着力,然而,由于重载机车黏着过程动力学非线性强、变量耦合多、最优蠕滑速度检测难,导致传统控制方法难以对黏着进行高效控制。针对该问题,提出一种无模型黏着集成预测控制方法。首先,分析传统无模型方法存在的问题,建立重载机车蠕滑速度新型扩张超局部模型。其次,设计扩展滑模观测器估计超局部模型中的不确定部分,不同于传统观测方法,该观测器能够“一步式”估算机车当前的黏着系数和蠕滑速度;同时引入一种改进的后调制无稳态振荡极值搜索方法并进行收敛性分析,在有效黏着系数观测的基础上实时寻优期望蠕滑速度。再次,基于最优蠕滑速度极值搜索设计一种离散蠕滑速度预测控制器,避免传统的控制律设计中引入蠕滑速度微分导致的噪声放大问题,并证明闭环控制下的系统稳定性。最后,与传统滑模黏着控制策略进行仿真对比,印证本文所提控制框架能有效降低黏着控制策略设计的复杂度,提升控制转矩的平滑度。在轨面条件突变的情况下,改进无稳态极值搜索方法能够准确搜索适合的最优蠕滑速度,在3种预设工况下都能够准确锁定最优值;离散黏着控制律能够更为精确地控制驱动转矩,与传统的带有蠕滑速度微分的黏着控制律相比极大地降低了转矩抖振。由此可知,该重载机车无模型黏着预测控制方法能够充分发挥黏着系统效能,实现多工况瞬变下的高效黏着控制。
关键词
重载机车
黏着控制
无模型控制
极值搜索
扩张观测器
Keywords
heavy-duty locomotive
adhesion control
model-free control
extremum seeking
extended observer
分类号
U2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于级联干扰观测器的货运列车分布式控制研究
2
作者
程翔
吴家仪
张昌凡
贾林
机构
华中师范大学物理科学与
技术
学院
湖南铁道职业技术学院人工智能学院
湖南
工业大学轨道交通
学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第9期223-233,共11页
基金
国家自然科学基金(61273137,62303178)
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ60232)
+1 种基金
湖南省教育厅资助科研项目(23B1018,22B0577)
湖南铁道职业技术学院科研创新团队建设项目(KYTD202408)资助。
文摘
针对货运列车在多源扰动下的跟踪控制问题,提出一种基于级联干扰观测器的固定时间替换滑模控制方法。首先构建了考虑车间作用力的多质点动力学模型,针对匹配与非匹配扰动同时存在的情形,设计了一种级联结构扰动观测器同时估计多源扰动,放宽了传统扰动观测器要求“扰动缓慢变化”的前提条件。基于扰动观测信息,将非匹配扰动下的列车动力学模型转化为匹配模式。最终,提出了一种基于替代滑模法的分布式控制策略。仿真结果表明,所提的级联干扰观测器能够在0.5 s内准确估计多源干扰;相比于传统的列车跟踪控制研究,所提出的控制策略能够在快速处理多源扰动带来的一系列失稳问题,在保障车间作用力稳定的同时,实现了速度-位移双指标鲁棒跟踪控制;相对于传统控制方法系统收敛时间提高5 s以上,体现了较好的实时性与鲁棒性。
关键词
货运列车
多源干扰
替换滑模
干扰观测器
Keywords
freight train
multi-source disturbance
replace sliding mode
disturbance observer
分类号
U266.2 [机械工程—车辆工程]
TN98 [电子电信—信息与通信工程]
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职称材料
题名
基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法
3
作者
程翔
朱禹熹
贾林
机构
湖南铁道职业技术学院人工智能学院
重庆理工大学材料科学与工程
学院
湖南
工业大学轨道交通
学院
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第11期4789-4803,共15页
基金
国家自然科学基金资助项目(62303178)
湖南省自然科学基金资助项目(2023JJ60232)
湖南省教育厅资助科研项目(23B1018,22B0577)。
文摘
作为列车安全维护的重点问题,列车轮对表面缺陷检测性能易受低算力、多尺度和复杂背景等因素的制约。这使得许多基于深度学习的目标检测算法难以完全发挥其性能。针对以上问题,提出一种基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法(D-MSCNet)。在该方法中,首先设计一种由跨层可分离特征提取模块(CSEM)和多尺度可分离下采样模块(MSDM)组成的主干网络(MSA-ResNet)。其中,CSEM模块通过在残差架构中引入深度可分离卷积、扩展卷积、通道压缩和跨层连接机制来保证它能在不显著增加计算量的同时丰富特征信息、扩大感受野。多尺度可分离下采样模块(MSDM)通过引入多尺度特征融合机制和注意力模块以在下采样任务过程中提高多尺度特征信息、弱化背景信息。其次,设计了一种新的主从区域知识蒸馏策略来有效地压缩和简化模型。它首先根据标签中的Ground Truth划分主要和次要蒸馏区域,然后将两者作用于各个回归分支之间以执行知识蒸馏任务。最后,在实际列车轮对踏面数据集上进行了实验分析,对比实验表明当所提方法D-MSCNet在加载小参数网络(MSA-ResNet18)时,其M_(AP)=64.9%、F_(PS)=85优于大多数对比方法,表明了该方法能够有效地平衡检测速度和检测精度。此外,通过消融实验、模块对比实验以及可视化分析进一步验证了所提方法的有效性和优越性。
关键词
轮对踏面缺陷
知识蒸馏
无锚检测器
多尺度特征模块
深度学习
Keywords
wheel tread defects
knowledge distillation
anchor-free detector
multi-scale feature module
deep learning
分类号
U279 [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
操作
1
重载机车无模型黏着预测控制研究
程翔
何静
张昌凡
贾林
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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职称材料
2
基于级联干扰观测器的货运列车分布式控制研究
程翔
吴家仪
张昌凡
贾林
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
3
基于多尺度可分离蒸馏网络的列车轮对踏面缺陷检测算法
程翔
朱禹熹
贾林
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
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