基于神经网络预测的列车非线性网络控制方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 列车网络控制系统概述 | 第8-12页 |
| 1.1.1 网络控制系统概念 | 第8页 |
| 1.1.2 网络控制系统发展现状 | 第8-10页 |
| 1.1.3 列车网络控制发展历程 | 第10-11页 |
| 1.1.4 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 神经网络概述 | 第12-14页 |
| 1.2.1 神经网络的特点 | 第12-13页 |
| 1.2.2 神经网络的应用发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 高速列车网络控制系统 | 第15-20页 |
| 2.1 高速动车组网络控制系统功能 | 第15-16页 |
| 2.2 高速列车网络控制系统工作特点 | 第16-17页 |
| 2.3 高速列车网络控制系统中存在的问题 | 第17-18页 |
| 2.4 高速列车网络时延的产生原因和分类 | 第18-19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 列车网络控制系统时延测量与预测 | 第20-30页 |
| 3.1 列车网络通信系统实验平台搭建 | 第20-25页 |
| 3.2 前向时延测量方案设计 | 第25-27页 |
| 3.2.1 时延测量原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 前向时延测量方法 | 第26-27页 |
| 3.3 基于AR模型的最小均方差算法时延预测 | 第27-29页 |
| 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于神经网络预测的列车非线性网络控制系统 | 第30-42页 |
| 4.1 广义预测控制 | 第31-34页 |
| 4.2 递推最小二乘法辨识 | 第34-35页 |
| 4.3 BP神经网络递推预测 | 第35-41页 |
| 4.3.1 BP神经网络工作方式 | 第35-38页 |
| 4.3.2 BP神经网络算法 | 第38-40页 |
| 4.3.3 BP神经网络递推多步预测 | 第40-41页 |
| 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 列车非线性网络控制系统仿真与结果分析 | 第42-59页 |
| 5.1 MATLAB软件概述 | 第42-43页 |
| 5.2 高速动车组制动模型仿真及结果分析 | 第43-58页 |
| 5.2.1 神经网络递推预测建立与训练 | 第45-47页 |
| 5.2.2 高速列车非线性网络控制系统仿真 | 第47-58页 |
| 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 附录A 基于神经网络预测的广义预测控制主循环程序 | 第62-63页 |
| 附录B 神经网络训练程序 | 第63-64页 |
| 附录C 神经网络自适应PID控制 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
