移动自动闭塞的列车追踪控制优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 移动自动闭塞的研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 列车追踪的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 2 移动自动闭塞的列车追踪控制分析 | 第16-32页 |
| 2.1 列车受力分析及运行工况 | 第16-18页 |
| 2.1.1 受力分析及计算 | 第16-17页 |
| 2.1.2 列车运行工况 | 第17-18页 |
| 2.2 移动自动闭塞的列车追踪运行 | 第18-23页 |
| 2.2.1 移动自动闭塞原理 | 第18-20页 |
| 2.2.2 列车追踪运行分析 | 第20-23页 |
| 2.3 追踪控制存在问题分析及验证 | 第23-30页 |
| 2.4 追踪控制优化思路 | 第30-32页 |
| 3 虚拟距离法在列车追踪控制中的应用 | 第32-43页 |
| 3.1 虚拟距离法 | 第32-33页 |
| 3.1.1 虚拟距离的计算 | 第32-33页 |
| 3.1.2 虚拟距离法预测原理 | 第33页 |
| 3.2 虚拟距离法的预测效果 | 第33-38页 |
| 3.2.1 参数取值分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 不同参数组合的预测效果 | 第34-38页 |
| 3.3 基于虚拟距离法的列车追踪控制调整 | 第38-43页 |
| 3.3.1 工况调整要素 | 第38-40页 |
| 3.3.2 工况调整流程 | 第40-41页 |
| 3.3.3 工况调整示例 | 第41-43页 |
| 4 基于改进粒子群算法的列车追踪控制优化 | 第43-54页 |
| 4.1 嵌入隔离小生境技术的粒子群算法 | 第43-47页 |
| 4.1.1 基本粒子群算法 | 第43-44页 |
| 4.1.2 隔离小生境技术的改进 | 第44-47页 |
| 4.2 列车追踪控制的优化模型 | 第47-49页 |
| 4.2.1 运行指标的计算 | 第47-48页 |
| 4.2.2 优化模型的建立 | 第48-49页 |
| 4.3 列车追踪控制改进粒子群优化算法 | 第49-50页 |
| 4.3.1 优化分析 | 第49页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第49-50页 |
| 4.4 仿真及结果分析 | 第50-52页 |
| 4.5 虚拟距离法的调整 | 第52-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第60页 |
