【摘 要】
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根据列车的动力学模型,牵引、制动特性,阻力,限速等条件,建立列车能量最优驾驶问题的数学模型。由于坡道阻力和运行阻力的引入,约束条件中的微分方程组(ODEs)增广成为复杂的
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根据列车的动力学模型,牵引、制动特性,阻力,限速等条件,建立列车能量最优驾驶问题的数学模型。由于坡道阻力和运行阻力的引入,约束条件中的微分方程组(ODEs)增广成为复杂的微分代数方程组(DAEs),使得问题难以求解。首先在时间域内将状态变量和控制变量离散化,将问题转化为一般非线性规划问题;针对该非线性规划问题,提出一种分离迭代策略将其转化为一系列凸二次规划问题,最后采用原-对偶预测校正内点算法求解。算例结果表明,所提出的分离迭代策略在满足列车约束条件下可以实现能量消耗最小。
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