2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、論文將迭代學習控制理論引入列車自動控制領域,研究了動力學模型的參數(shù)辨識,運行曲線跟蹤控制,安全控制,以及進站停車控制等列控領域的重要問題,提出了多種新算法。在這些基于迭代學習控制的列控算法中,列車運行的重復性信息被充分挖掘和利用,因此控制性能可以隨列車重復運行而逐步提高。
   現(xiàn)將論文的主要工作及創(chuàng)新點總結如下:
   第一,提出了列車動力學模型參數(shù)的迭代學習辨識算法。算法以實測數(shù)據(jù)為期望輸出量,以待辨識參數(shù)為控制輸入

2、量,借助迭代學習辨識器不斷更新待辨識參數(shù),最終使該參數(shù)逼近期望值。通過嚴格的數(shù)學分析證明了待辨識參數(shù)誤差的收斂性,隨后通過實例仿真驗證了算法的有效性。
   第二,提出了基于迭代學習控制的列車運行曲線跟蹤控制算法。算法以期望的列車最優(yōu)運行曲線為跟蹤目標,利用前次運行時的速度跟蹤偏差校正當前運行的控制量(牽引力或制動力),從而使得列車在重復運行過程中跟蹤性能逐步提高。通過數(shù)學分析給出了跟蹤誤差收斂性定理。最后的實例仿真驗證了所提算

3、法的有效性。
   第三,分析了應用所提運行運行曲線跟蹤控制算法時列車運行的安全性問題。通過對列車速度跟蹤誤差和位移跟蹤誤差的分析,給出了防止超速和追尾事故發(fā)生的充分性條件,然后以此為基礎分析了列車最小追蹤間隔問題。
   第四,提出了基于終端迭代學習控制的列車自動停車控制算法。算法依次選取初始制動位置,制動力,以及兩者的組合作為控制量,給出了三種情形下的終端迭代學習控制算法并證明了停車誤差的收斂性。在第三種算法中,同時

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