10.16097/j.cnki.1009-6744.2020.02.011
基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法
针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法.基于Lyapunov函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律.构造类Lyapunov函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性.采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪.
铁路运输、列车自动驾驶、自适应迭代学习控制、高速列车、Lyapunov函数、跟踪误差
20
U284.48(铁路通信、信号)
中国铁路总公司科技研究开发计划课题/China Railway Corporation Scientific Research Program2017X002
2020-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
69-75