致谢 | 第1-6页 |
中文摘要 | 第6-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
1 绪论 | 第12-24页 |
·引言 | 第12-13页 |
·列车运行控制研究现状 | 第13-15页 |
·迭代学习控制理论 | 第15-20页 |
·传统迭代学习控制方法 | 第15-16页 |
·反馈-前馈迭代学习控制方法 | 第16-17页 |
·基于优化的迭代学习控制方法 | 第17-19页 |
·迭代学习协调控制方法 | 第19页 |
·带有约束的迭代学习控制方法 | 第19-20页 |
·论文主要工作及结构安排 | 第20-24页 |
·论文主要工作 | 第20-21页 |
·论文结构安排 | 第21-24页 |
2 基于反馈-前馈迭代学习的列车运行曲线跟踪控制方法 | 第24-42页 |
·引言 | 第24-25页 |
·列车运行系统描述及基本假设 | 第25-28页 |
·列车运行动力学模型及其离散化 | 第25-27页 |
·牵引/制动力约束及外部随机扰动 | 第27页 |
·列车运行系统基本假设 | 第27-28页 |
·基于反馈-前馈迭代学习的列车运行曲线跟踪控制方法 | 第28-36页 |
·系统无输入约束及不含外部随机扰动的情况 | 第29-32页 |
·系统存在输入约束及外部随机扰动的情况 | 第32-36页 |
·仿真研究 | 第36-41页 |
·仿真环境设置 | 第36-38页 |
·系统无输入约束及不含外部随机扰动的情况 | 第38-40页 |
·系统存在输入约束及外部随机扰动的情况 | 第40-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
3 范数最优迭代学习控制及其在列车运行曲线跟踪中的应用 | 第42-76页 |
·引言 | 第42-43页 |
·线性系统的范数最优迭代学习控制算法设计 | 第43-45页 |
·系统描述 | 第43-44页 |
·算法设计 | 第44-45页 |
·线性系统的范数最优迭代学习控制算法性质研究 | 第45-59页 |
·标称收敛性 | 第46-50页 |
·鲁棒收敛性 | 第50-54页 |
·收敛速度 | 第54-55页 |
·控制性能 | 第55-57页 |
·计算复杂度 | 第57-58页 |
·控制器参数选取指导 | 第58-59页 |
·非线性系统的范数最优迭代学习控制方法 | 第59-65页 |
·算法设计 | 第59-61页 |
·性质研究 | 第61-65页 |
·仿真及实验研究 | 第65-74页 |
·伺服电机控制系统实验 | 第65-70页 |
·标称收敛性 | 第66页 |
·鲁棒收敛性 | 第66-69页 |
·计算复杂度 | 第69-70页 |
·列车运行控制系统仿真 | 第70-74页 |
·本章小结 | 第74-76页 |
4 迭代学习协调控制及其在多列车运行曲线协调跟踪中的应用 | 第76-104页 |
·引言 | 第76-77页 |
·线性时变系统范数最优迭代学习协调控制方法 | 第77-84页 |
·系统描述 | 第77-79页 |
·算法设计 | 第79-81页 |
·性质研究 | 第81-84页 |
·控制输入仿射非线性系统范数最优迭代学习协调控制方法 | 第84-88页 |
·系统描述 | 第84-85页 |
·算法设计 | 第85-87页 |
·收敛性研究 | 第87-88页 |
·仿真及实验研究 | 第88-102页 |
·Roll-to-Roll控制系统实验 | 第89-93页 |
·列车运行控制系统仿真研究 | 第93-102页 |
·本章小结 | 第102-104页 |
5 列车运行曲线跟踪控制中的超速防护和追踪防撞问题研究 | 第104-126页 |
·引言 | 第104-105页 |
·带有超速防护的迭代学习列车运行曲线跟踪控制方法 | 第105-110页 |
·算法设计 | 第105-106页 |
·收敛性研究 | 第106-110页 |
·带有追踪防撞的迭代学习多列车运行曲线协调跟踪方法 | 第110-117页 |
·算法设计 | 第110-111页 |
·收敛性研究 | 第111-117页 |
·仿真研究 | 第117-124页 |
·带有超速防护的迭代学习列车运行曲线跟踪控制方法 | 第117-121页 |
·带有追踪防撞的迭代学习多列车运行曲线跟踪协调控制方法 | 第121-124页 |
·本章小结 | 第124-126页 |
6 结论与展望 | 第126-130页 |
·结论 | 第126-127页 |
·有待进一步研究的问题 | 第127-130页 |
参考文献 | 第130-136页 |
附录A | 第136-139页 |
附录B | 第139-142页 |
作者简历 | 第142-146页 |
学位论文数据集 | 第146页 |