高速动车组多质点模型的极大似然辨识

摘要：

针对高速动车组多质点模型的参数估计问题,为列车稳定运行和提高效能,提出了适合于高速动车组多质点模型的极大似然辨识方法.首先,建立高速动车组的随机离散非线性状态空间模型,并将高速动车组参数的极大似然估计问题转化为期望极大的优化问题.给出适合于高速动车组的改进粒子滤波算法,构造了高速动车组的条件数学期望.然后,给出高速动车组参数优化的梯度搜索方法,进而得到高速动车组参数的辨识算法.以CRH3型高速动车组为对象进行仿真,结果表明提出的方法有效,为列车高速稳定运行提供了科学依据.

关键词：高速动车组、系统辨识、极大似然、粒子滤波、梯度搜索

所属期刊栏目：33

分类号：TP391.9;U283(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61263010,60904049;江西省青年科学基金20114BAB211014;江西省教育厅研究项目GJJ14399;国家留学基金2011836118

在线出版日期：2016-05-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：181-187