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列车在线辨识与预测控制研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第13-20页
    1.1 课题背景第13-14页
    1.2 列车自动驾驶系统概述第14-16页
    1.3 ATO系统国内外研究现状第16-18页
    1.4 研究目的与意义第18页
    1.5 论文结构与研究内容第18-20页
2 列车系统模型研究第20-28页
    2.1 ATO系统模型简化第20-21页
    2.2 列车模型类型第21-22页
        2.2.1 单质点模型第21-22页
        2.2.2 多质点模型第22页
    2.3 列车运行受力分析第22-26页
        2.3.1 列车牵引力和制动力第22-23页
        2.3.2 列车基本阻力第23-24页
        2.3.3 列车附加阻力第24-25页
        2.3.4 列车运行合力第25-26页
    2.4 列车模型结构建立第26-27页
    2.5 本章小结第27-28页
3 列车系统参数辨识方法第28-42页
    3.1 系统辨识理论第28-29页
    3.2 列车模型参数辨识方法第29-37页
        3.2.1 递推最小二乘法RLS第30-33页
        3.2.2 可变遗忘因子第33-34页
        3.2.3 辅助模型思想第34-37页
    3.3 AM-VFF-RLS在列车模型辨识中的应用第37-40页
        3.3.1 待辨识对象准备第37-38页
        3.3.2 辨识结果分析第38-39页
        3.3.3 辨识结果有效性验证第39-40页
    3.4 本章小结第40-42页
4 广义预测控制算法及其优化第42-55页
    4.1 预测控制的发展第42-43页
    4.2 预测控制的基本原理和特征第43-45页
        4.2.1 预测模型第44页
        4.2.2 滚动优化第44-45页
        4.2.3 反馈校正第45页
    4.3 广义预测控制的基本算法第45-50页
        4.3.1 CARIMA模型第46页
        4.3.2 多步预测第46-47页
        4.3.3 性能指标第47-49页
        4.3.4 在线辨识与反馈第49-50页
    4.4 广义预测控制算法的优化第50-54页
        4.4.1 阶梯式控制策略第50-52页
        4.4.2 控制增量反馈补偿第52-53页
        4.4.3 输入约束第53-54页
        4.4.4 预测模型校正第54页
    4.5 本章小结第54-55页
5 ATO系统仿真实验第55-71页
    5.1 仿真系统框架第55-56页
    5.2 列车运行目标曲线第56-59页
        5.2.1 列车运行工况第56-57页
        5.2.2 列车运行目标曲线生成第57-59页
    5.3 列车模型的确定第59-62页
    5.4 速度控制器设计及参数确定第62-64页
        5.4.1 速度控制器设计第62-63页
        5.4.2 控制器参数确定第63-64页
    5.5 ATO系统仿真结果及分析第64-70页
        5.5.1 速度控制结果第64-65页
        5.5.2 平稳性验证第65-66页
        5.5.3 输入约束验证第66-68页
        5.5.4 超调抑制验证第68页
        5.5.5 时变系统有效性验证第68-70页
    5.6 本章小结第70-71页
6 总结与展望第71-73页
    6.1 总结第71-72页
    6.2 展望第72-73页
参考文献第73-76页
作者简介第76页

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