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基于改进遗传算法的城轨列车ATO牵引控制策略研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第10-15页
    1.1 论文研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外ATO系统牵引控制策略研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11-12页
        1.2.2 国内研究现状第12-13页
    1.3 论文的主要研究内容第13-15页
2 列车自动运行系统(ATO)分析第15-25页
    2.1 列车自动控制系统简介第15-16页
    2.2 ATO系统结构及功能分析第16-17页
    2.3 ATO系统性能评价指标第17-19页
    2.4 ATO系统控制算法处理第19页
    2.5 列车自动运行策略第19-24页
        2.5.1 列车工况选择及转换原则第19-21页
        2.5.2 列车运行限速处理策略第21-22页
        2.5.3 列车运行优化操纵原则第22-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 列车自动运行多目标优化模型建立第25-36页
    3.1 列车运行过程动力学模型第25-28页
        3.1.1 列车受力及运行环境分析第25-28页
        3.1.2 列车运行过程数学描述第28页
    3.2 列车运行性能评价指标模型第28-32页
        3.2.1 舒适性评价指标模型第29-30页
        3.2.2 节能性评价指标模型第30-31页
        3.2.3 停车精准性评价指标模型第31页
        3.2.4 准时性评价指标模型第31-32页
    3.3 多目标优化问题概述第32-34页
    3.4 ATO系统多目标优化模型第34-35页
    3.5 本章小结第35-36页
4 列车牵引控制策略多目标优化第36-53页
    4.1 改进遗传算法优化第36-41页
        4.1.1 多目标遗传算法第36-37页
        4.1.2 混沌优化第37-39页
        4.1.3 变权重第39-41页
    4.2 列车牵引控制策略优化算法设计第41-49页
        4.2.1 个体设计第41-42页
        4.2.2 初始种群生成第42页
        4.2.3 性能评价指标分析计算第42-44页
        4.2.4 基于余弦相似性的权重系数计算第44-48页
        4.2.5 适应度函数设计第48-49页
    4.3 列车自动运行目标曲线的生成第49-52页
        4.3.1 列车运行环境及计算条件第49-50页
        4.3.2 列车自动运行线路仿真第50-52页
    4.4 本章小结第52-53页
5 列车速度控制器设计及仿真第53-75页
    5.1 PID控制器的分析与设计第53-57页
        5.1.1 PID控制的原理及参数设计第53-54页
        5.1.2 PID控制器的仿真分析第54-57页
    5.2 模糊自整定PID控制器的分析与设计第57-67页
        5.2.1 模糊控制理论简介第58-59页
        5.2.2 模糊自整定PID控制的原理及参数设计第59-66页
        5.2.3 模糊自整定PID控制器仿真模型的建立第66-67页
    5.3 模糊自整定PID控制与PID控制仿真结果对比分析第67-74页
        5.3.1 列车运行舒适性分析第67-69页
        5.3.2 列车运行节能性分析第69-70页
        5.3.3 列车停车精准性分析第70-71页
        5.3.4 列车运行准时性分析第71-72页
        5.3.5 列车运行安全性分析第72-74页
    5.4 本章小结第74-75页
结论第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-81页
攻读学位期间的研究成果第81页

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