【摘 要】
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考虑到动车组的运行环境复杂多变，在实际运行过程中各种阻力都对动车组的运行有较大影响，具有很强的非线性特性。本文利用基于模型在线学习和粒子群(PSO)的单步预测控制方法，使用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立动车组非线性预测模型及运行速度的控制。首先，基于动车组的牵引特性和运行数据，建立动车组基于(移动窗口式)LSSVM在线学习模型并预测输出，通过输出反馈与修正减少误差，利用PSO 优化控制量设计
【机 构】
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华东交通大学电气与电子工程学院,江西南昌330013;江西省先进控制与优化重点实验室 江西南昌330013
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考虑到动车组的运行环境复杂多变，在实际运行过程中各种阻力都对动车组的运行有较大影响，具有很强的非线性特性。本文利用基于模型在线学习和粒子群(PSO)的单步预测控制方法，使用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立动车组非线性预测模型及运行速度的控制。首先，基于动车组的牵引特性和运行数据，建立动车组基于(移动窗口式)LSSVM在线学习模型并预测输出，通过输出反馈与修正减少误差，利用PSO 优化控制量设计有效的控制器。最后，基于CRH380AL型动车组运行数据仿真结果验证本文方法有效性。
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