| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·弓网垂向振动控制的背景 | 第10页 |
| ·弓网振动控制研究的发展 | 第10-12页 |
| ·主动与半主动控制的区别 | 第12-13页 |
| ·本论文的主要内容 | 第13-14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 弓网垂向振动的动力学模型 | 第15-26页 |
| ·接触网结构类型及动力学模型 | 第15-17页 |
| ·受电弓模型和弓网耦合动力学模型 | 第17-18页 |
| ·动态受流的评价指标 | 第18-20页 |
| ·仿真模型的建立及结果数据分析 | 第20-24页 |
| ·日本受电弓PS200A的弓网仿真曲线及数据处理结果 | 第21-23页 |
| ·德国受电弓DSA-350S的弓网仿真曲线及数据处理结果 | 第23-24页 |
| ·模型总结 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 弓网垂向振动的神经网络预测控制 | 第26-42页 |
| ·概述 | 第26-27页 |
| ·神经网络预测控制的原理 | 第27-32页 |
| ·控制系统结构 | 第27-28页 |
| ·神经网络辨识模块对弓网振动系统的在线辨识 | 第28-29页 |
| ·神经网络辨识模块结构和算法 | 第29-30页 |
| ·神经网络的神经元数目的选取以及学习训练过程 | 第30-32页 |
| ·最优化预测控制模块 | 第32页 |
| ·弓网垂向振动的神经网络预测控制仿真 | 第32-40页 |
| ·弓网垂向振动的神经网络预测控制仿真模型 | 第32-33页 |
| ·神经网络预测控制模块参数设置 | 第33-34页 |
| ·神经网络对弓网振动系统的辨识 | 第34-35页 |
| ·神经网络训练及仿真过程 | 第35-38页 |
| ·仿真结果曲线和数据处理 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 弓网垂向振动半主动控制仿真 | 第42-54页 |
| ·弓网垂向振动的半主动开关控制 | 第42-49页 |
| ·对日本受电弓PS200A的弓网振动系统进行半主动开关控制 | 第44-46页 |
| ·对德国受电弓DSA-350S的弓网振动系统进行半主动开关控制 | 第46-49页 |
| ·基于改进Bingham模型的半主动开关控制 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 弓网垂向振动的Adams+Matlab联合控制仿真 | 第54-66页 |
| ·受电弓接触网动力学仿真在ADAMS中的实现 | 第54-57页 |
| ·基于matlab+adams平台的弓网垂向振动的半主动开关控制 | 第57-62页 |
| ·基于改进Bingham模型的半主动开关控制联合仿真 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 总结与展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 发表论文与科研情况说明 | 第72页 |
