致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8页 |
1 引言 | 第13-31页 |
1.1 选题意义 | 第13-15页 |
1.2 背景介绍 | 第15-26页 |
1.2.1 高速列车牵引与制动 | 第15-19页 |
1.2.2 列车牵引与制动控制关键技术研究现状 | 第19-25页 |
1.2.3 高速列车牵引与制动控制面临问题 | 第25-26页 |
1.3 论文工作与结构 | 第26-31页 |
1.3.1 论文工作 | 第26-28页 |
1.3.2 论文结构 | 第28-31页 |
2 高速列车动力学模型 | 第31-51页 |
2.1 单质点模型 | 第31-36页 |
2.1.1 一般单质点模型 | 第31-33页 |
2.1.2 基于一般单质点模型的牵引与制动动态模型 | 第33-36页 |
2.2 多质点模型 | 第36-42页 |
2.2.1 一般多质点模型 | 第36-37页 |
2.2.2 考虑多级牵引与制动的列车多质点模型 | 第37-42页 |
2.3 多质点单位移模型 | 第42-51页 |
2.3.1 多质点单位移模型 | 第42-44页 |
2.3.2 考虑多级牵引与制动的列车多质点单位移模型 | 第44-46页 |
2.3.3 基于多质点单位移模型的牵引与制动动态模型 | 第46-51页 |
3 考虑牵引与制动特性的高速列车自适应控制 | 第51-65页 |
3.1 引言 | 第51-52页 |
3.2 控制器设计与稳定性分析 | 第52-60页 |
3.2.1 牵引反步控制 | 第52-54页 |
3.2.2 制动反步控制 | 第54-56页 |
3.2.3 牵引与制动组合反步控制 | 第56-60页 |
3.3 数值仿真 | 第60-62页 |
3.4 本章小结 | 第62-65页 |
4 基于虚拟参数的高速列车鲁棒自适应容错控制 | 第65-87页 |
4.1 引言 | 第65-66页 |
4.2 执行器正常状态下的控制器设计与稳定性分析 | 第66-72页 |
4.2.1 牵引控制 | 第67-69页 |
4.2.2 制动控制 | 第69-72页 |
4.3 执行器故障状态下的控制器设计与稳定性分析 | 第72-80页 |
4.3.1 神经网络自适应容错牵引控制 | 第72-76页 |
4.3.2 神经网络自适应容错制动控制 | 第76-80页 |
4.4 讨论 | 第80-82页 |
4.5 数值仿真 | 第82-84页 |
4.6 本章小结 | 第84-87页 |
5 考虑多级牵引与制动特性的高速列车鲁棒自适应控制 | 第87-105页 |
5.1 引言 | 第87-88页 |
5.2 问题描述 | 第88-89页 |
5.3 非饱和受限下的控制器设计与稳定性分析 | 第89-94页 |
5.3.1 自适应控制 | 第89-91页 |
5.3.2 鲁棒自适应控制 | 第91-94页 |
5.4 分级限制下的鲁棒自适应控制器设计与稳定性分析 | 第94-98页 |
5.5 优化牵引与制动分配 | 第98-100页 |
5.6 数值仿真 | 第100-102页 |
5.7 本章小结 | 第102-105页 |
6 基于数据驱动的高速列车鲁棒自适应容错控制 | 第105-127页 |
6.1 引言 | 第105-106页 |
6.2 问题描述 | 第106-107页 |
6.3 控制器设计与稳定性分析 | 第107-119页 |
6.3.1 神经网络自适应控制 | 第107-111页 |
6.3.2 简化的神经网络自适应控制 | 第111-115页 |
6.3.3 神经网络自适应容错控制 | 第115-119页 |
6.4 数值仿真 | 第119-122页 |
6.5 本章小结 | 第122-127页 |
7 考虑非仿射特性的高速列车鲁棒自适应容错控制 | 第127-147页 |
7.1 引言 | 第127-128页 |
7.2 问题描述 | 第128-131页 |
7.3 控制器设计 | 第131-141页 |
7.3.1 传感器正常状态下的广义PI控制 | 第131-137页 |
7.3.2 传感器故障状态下的广义PI控制 | 第137-141页 |
7.4 数值仿真 | 第141-144页 |
7.5 本章小结 | 第144-147页 |
8 总结与展望 | 第147-151页 |
8.1 总结 | 第147-149页 |
8.2 问题与展望 | 第149-151页 |
参考文献 | 第151-163页 |
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第163-167页 |
学位论文数据集 | 第167页 |