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智能算法在无人驾驶城轨列车牵引控制中的应用研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-16页
    1.1 选题背景与意义第10-11页
    1.2 国内外列车运行速度控制研究第11-13页
        1.2.1 城轨列车数学建模研究第11页
        1.2.2 列车牵引目标曲线优化研究第11-12页
        1.2.3 列车速度跟踪控制研究第12-13页
    1.3 论文的主要研究内容第13-16页
2 无人驾驶城轨列车牵引运行的基础知识第16-27页
    2.1 ATO系统简介第16-21页
        2.1.1 ATO系统工作原理第16-17页
        2.1.2 ATO系统的功能第17-19页
        2.1.3 列车运行速度的自动控制第19-20页
        2.1.4 ATO的性能指标第20-21页
    2.2 列车牵引计算第21-26页
        2.2.1 列车牵引运行模型第21-22页
        2.2.2 牵引力的计算分析第22-23页
        2.2.3 阻力的计算分析第23-24页
        2.2.4 制动力的计算分析第24-25页
        2.2.5 列车运行所受合力分析第25-26页
        2.2.6 城轨A型车牵引数据第26页
    2.3 本章小结第26-27页
3 无人驾驶城轨列车牵引运行速度的滑模控制第27-45页
    3.1 滑模控制基本知识第27-31页
        3.1.1 基本原理第27-28页
        3.1.2 滑模控制的定义第28-29页
        3.1.3 滑模面的设计第29页
        3.1.4 基于趋近律的滑模控制第29-31页
    3.2 基于滑模方法的城轨列车速度跟踪第31-33页
    3.3 列车能耗及影响因素分析第33-35页
        3.3.1 列车运动学方程第33-34页
        3.3.2 列车运行能耗计算分析第34-35页
    3.4 列车运行过程的遗传算法求解第35-37页
        3.4.1 遗传算法的计算方法第35-36页
        3.4.2 编码和初始种群的生成第36页
        3.4.3 选择第36页
        3.4.4 选择第36页
        3.4.5 适应度第36-37页
    3.5 数值仿真第37-44页
        3.5.1 目标曲线优化仿真第37-38页
        3.5.2 滑模控制跟踪仿真第38-40页
        3.5.3 PID控制跟踪仿真及对比分析第40-44页
    3.6 本章小结第44-45页
4 干扰条件下城轨列车牵引速度的滑模自适应鲁棒控制第45-63页
    4.1 列车运行过程中的干扰因素第45页
    4.2 鲁棒控制原理第45-46页
        4.2.1 控制系统基础知识第45-46页
        4.2.2 反馈控制及控制系统的鲁棒性第46页
    4.3 基于滑模鲁棒方法的列车速度跟踪控制第46-52页
        4.3.1 控制算法分析第46-47页
        4.3.2 控制器设计第47-49页
        4.3.3 数值仿真一第49-52页
    4.4 自适应控制原理第52-53页
    4.5 基于滑模自适应鲁棒的列车速度跟踪控制第53-58页
        4.5.1 控制算法分析第53-54页
        4.5.2 控制器设计第54-56页
        4.5.3 数值仿真二第56-58页
    4.6 实例仿真第58-61页
    4.7 本章小结第61-63页
5 无人驾驶城轨列车牵引运行中纵垂向运动的平稳性分析第63-71页
    5.1 城轨列车纵垂向动力学分析第63-65页
        5.1.1 列车制动过程分析第63-64页
        5.1.2 列车垂向运动建模第64-65页
    5.2 列车纵垂向耦合方程建模及分析第65-68页
        5.2.1 列车纵垂向耦合模型第65-66页
        5.2.2 耦合方法分析第66-68页
    5.3 数值仿真及平稳性分析第68-69页
    5.4 关于未做出纵垂向运动控制器的说明第69-70页
    5.5 本章小结第70-71页
结论第71-73页
致谢第73-74页
参考文献第74-77页
攻读学位期间的研究成果第77页

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