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高速列车的鲁棒自适应及容错控制

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

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