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基于径向基神经网络的列车速度跟踪控制研究

2019年06月13日 16:41 黄娟 魏宗寿 点击:[]

黄娟  魏宗寿

兰州交通大学自动控制研究所   甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室

 

 

针对高速列车运行过程的非线性和运行环境复杂性,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型的广义预测控制方法.采用数据驱动建模方法建立高速列车运行过程径向基神经网络模型,利用广义预测控制算法对列车速度进行跟踪.将神经网络所建模型作为广义预测控制的预测模型,进而推导出RBF广义预测控制律的灵敏度公式.将该方法与PID、固定模型广义预测控制方法(Fixed Structure Generalized Predictive Control,FGPC)进行仿真对比,该方法体现出较高的精确度和鲁棒性. 
 

高速列车; 径向基神经网络; 广义预测控制; 跟踪控制;

U284.48

 

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