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文檔簡介
1、隨著高速動車組持續(xù)的高速運行,造成動車組運行的動態(tài)環(huán)境持續(xù)惡化,空氣阻力作用、列車車廂之間的非線性和耦合特性等明顯增強。針對高速動車組運行過程中的復(fù)雜性、不確定性和非線性等問題,本文開展了高速動車組的建模與參數(shù)優(yōu)化研究,具體如下:
(1提出了高速動車組非線性模型的極大似然(Maximum Likelihood,ML)辨識方法,適合于高速動車組在非高斯噪聲干擾下的非線性模型的參數(shù)估計。首先,分析了高速動車組在水平方向上的受力情況
2、,進而建立了反映高速動車組單質(zhì)點力學(xué)行為的隨機離散非線性狀態(tài)空間模型。將高速動車組參數(shù)的ML估計問題轉(zhuǎn)化為期望極大的優(yōu)化問題。然后,給出了高速動車組狀態(tài)估計的粒子濾波器和粒子平滑器的設(shè)計方法,基于此構(gòu)造了動車組的條件數(shù)學(xué)期望,并給出最大化該數(shù)學(xué)期望的梯度搜索方法,進而得到動車組參數(shù)的辨識算法,分析了算法的收斂速度。最后,進行了高速動車組的數(shù)值實驗,實驗結(jié)果說明所提辨識方法是有效的。
(2)針對高速動車組多質(zhì)點模型的參數(shù)估計問題
3、,提出了適合于高速動車組多質(zhì)點模型的極大似然辨識方法。首先,建立了高速動車組的隨機離散非線性狀態(tài)空間模型,并利用期望極大方法來解決高速動車組參數(shù)的極大似然估計問題。接著,給出適合于高速動車組的改進粒子濾波算法,據(jù)此構(gòu)造了高速動車組的條件數(shù)學(xué)期望。然后,給出高速動車組參數(shù)優(yōu)化的梯度搜索方法,進而得到高速動車組參數(shù)的辨識算法,并分析了辨識算法的局部穩(wěn)定點。最后,進行了高速動車組的仿真實驗,結(jié)果表明提出的方法是有效的。
(3)研究了
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