【摘 要】
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列车防冒进系统是保证列车安全运行的核心设备。由于其设计之初仅考虑了列车触发防护曲线下启动紧急制动的机制从而达到安全停车的目的,难以满足复杂线路运行条件下日渐多样化的列车运行需求。针对上述问题,为满足列车在保证安全、准确停车的基础上兼顾运行舒适度及行车节能性的需求,分别对列车制动过程精确建模、运行曲线多因素优化以及列车速度控制算法优化三个方面进行研究。1、研究了列车制动过程的非线性建模问题。基于模糊
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列车防冒进系统是保证列车安全运行的核心设备。由于其设计之初仅考虑了列车触发防护曲线下启动紧急制动的机制从而达到安全停车的目的,难以满足复杂线路运行条件下日渐多样化的列车运行需求。针对上述问题,为满足列车在保证安全、准确停车的基础上兼顾运行舒适度及行车节能性的需求,分别对列车制动过程精确建模、运行曲线多因素优化以及列车速度控制算法优化三个方面进行研究。1、研究了列车制动过程的非线性建模问题。基于模糊神经网络算法具有对非线性复杂系统建模的能力,并且结合了模糊系统对事件的描述以及神经网络自我学习的优点,采用模糊神经网络对列车制动的离散化运动方程进行建模与参数辨识。2、研究了列车运行曲线的多因素优化问题。首先根据列车的单质点受力分析逆推得到速度-距离防冒进曲线公式后,采用高斯线性拟合对防冒进曲线公式进行柔化处理。其次在传统粒子群算法特点的研究基础下提出一种基于列车运行多因素评价指标下的改进型粒子群算法,并通过该算法将速度-距离曲线转换为速度-时间优化曲线。3、结合列车的速度控制,对采用传统PID算法的控制器进行了分析。虽然PID算法具有总体控制效果较好、算法实现简单的优点,但也存在多模型切换时响应性较差、跟随曲线波动的缺点。同时对防冒进的传统的PID算法和BP-PID(神经网络PID)进行了对比分析。虽然在多模型切换响应性方面有明显优势,但由于神经网络算法本身对于初始权重选择的局限性和随机性会导致被控系统难以符合控制要求。4、设计了一种基于PSO-BP-PID算法的速度控制器。为解决多模型切换响应与初始权重选取的问题,结合传统PID以及BP-PID算法优缺点,通过粒子群算法对BP_PID算法的初始权重参数进行寻优,从而设计一种基于PSO-BP-PID算法的速度控制器。本文以中车试运线路数据为基础,采用基于PSO-BP-PID算法的速度控制器对列车防冒进系统主动干预模式下的运行过程进行仿真,并选取多项性能评价指标对仿真结果进行分析。仿真结果表明,本文提出的基于ANFIS的多因素PSO-BP-PID列车防冒进系统在多因素评价指标以及控制器系统动态性能方面相较于传统算法具有明显的优越性。
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