列车自动驾驶智能控制算法研究

发布时间：2024-04-02 01:07

　　铁路交通是社会经济发展的重要组成部分,其能耗在交通运输总能耗中也占据着相当大的比重,不同的操纵方式对于列车能耗的影响区别很大。因此研究列车自动驾驶控制系统对于提高列车操纵水平,解放人力并实现在安全、平稳、准点等要求下的节能运行有着重要的意义。列车自动驾驶控制问题具有高维,非线性,多约束以及时变性等特点,优化搜索空间巨大。目前的解决方案中解析方法无法处理具有复杂约束的情况,数值方法因计算量过大无法适用于实时系统,启发式方法过于依赖人工设计,同时PID控制中参数设定较为困难。针对以上分析,本文提出一种基于机器学习的列车自动驾驶控制方案,通过学习经验丰富的司机驾驶方式获取预优化速度曲线并采取自学习的方式实现PID参数整定,实现列车自动驾驶控制,本文研究内容主要有以下几个部分:1、提出了一种基于机器学习的列车自动驾驶控制方案。首先分析线路模型、列车运行模型以及运行约束和目标,提出了一种基于机器学习的列车自动驾驶控制方案,即预先获取满足运行约束条件及节能目标的预优化速度曲线,再控制列车跟随预优化速度曲线行驶。2、提出了一种基于高阶相关学习的列车自动驾驶模式学习方法。通过分析列车能耗影响因素设计特...

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4速度跟踪误差曲线

用模糊规则进行的软切换保证了控制量平滑过渡，满足列车运行安全性和舒适性的要求．图4速度跟踪误差曲线图5位移跟踪误差曲线3结语本文采用了基于预测模糊PID、模糊预测控制图6三种控制方式的权值系数和比例控制的软切换控制方法，实现了在保证列车安全舒适的前提下，提高列车速度控制系统的快速....

图5位移跟踪误差曲线

用模糊规则进行的软切换保证了控制量平滑过渡，满足列车运行安全性和舒适性的要求．图4速度跟踪误差曲线图5位移跟踪误差曲线3结语本文采用了基于预测模糊PID、模糊预测控制图6三种控制方式的权值系数和比例控制的软切换控制方法，实现了在保证列车安全舒适的前提下，提高列车速度控制系统的快速....

图6三种控制方式的权值系数和比例控制的软切换控制方法，实现了在保证列车安全舒适的前提下，提高列车速度控制系统的快速性和停车精度的目标．在复合控制中加入了比例控

用模糊规则进行的软切换保证了控制量平滑过渡，满足列车运行安全性和舒适性的要求．图4速度跟踪误差曲线图5位移跟踪误差曲线3结语本文采用了基于预测模糊PID、模糊预测控制图6三种控制方式的权值系数和比例控制的软切换控制方法，实现了在保证列车安全舒适的前提下，提高列车速度控制系统的快速....

图2.5列车运行情况示意图

第2章列车自动驾驶控制问题及设计思路14点，本论文提出一种基于机器学习的列车自动驾驶控制解决方案，首先通过学习经验丰富的司机的驾驶模式获取预优化速度曲线，再设计控制器操控列车按照预优化速度曲线行驶。通过分析影响列车运行情况的多种因素设计特征集，基于实际运行数据训练出列车运行档位的....

本文编号：3945580