列车动力学模型时变环境参数自适应辨识

摘要：

考虑列车制动性能与制动距离对列车安全的重要影响,分析了列车运行的动力学特性,构建了列车离散化制动模型,并针对影响列车制动性能的关键参数—钢轨粘着系数难以直接观测、随钢轨环境变化的特点,提出基于滑动窗口与最大期望理论的轮轨粘着系数在线辨识算法.首先,依据数据特征确定滑动窗口位置与窗口尺寸;然后,构造列车动力学模型参数的条件数学期望,并结合粒子滤波与粒子平滑算法以及贝叶斯理论,估计预设模型参数下的列车运行状态;在此基础上,分析粘着系数的后验概率,并极大化条件数学期望对模型参数预设进行优化更新,进而实现模型真实参数的逐步逼近.最后,考虑雪地、隧道等场景下的粘着系数变化,对本文方法进行了仿真验证,并数值分析了粘着系数对制动距离的影响.仿真结果表明本文算法可快速、准确地对粘着系数进行实时辨识,掌握轮轨间实时粘着状态.

关键词：粘着系数、紧急制动模型、最大期望算法、滑动窗口、参数估计

所属期刊栏目：45

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;北京市自然科学基金

在线出版日期：2020-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：2268-2280