基于多模型的高速列车巡航运行控制研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________硕士学位论文基于多模型的高速列车巡航运行控制研究学位申请人：杨永辉学科专业：控制科学与工程指导教师：杨辉教授答辩日期：独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含

2、其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。本人签名_________

3、___导师签名__________日期___________摘要基于多模型的高速列车巡航运行控制研究摘要最近10年间，中国高铁建设成果斐然。随着共建“一带一路”倡议的提出以及国家创新驱动发展战略的深入贯彻实施，中国高铁成为新时代中国发展建设的一张靓丽名片。目前，人工智能和自动驾驶成为研究的热点问题，但我国的高速列车仍然以手动控制为主，如何实现高速列车的自动驾驶，成为我国高铁未来的研究趋势，而自动驾驶要解决的首要问题，即要在高速列车运行过程中，实现精确的速度跟踪控制。由于高速列车运行环境复杂，运行过程中会在牵引、制动、惰行三

4、种工况下转换，而巡航模式是高速列车经常采用的运行模式，其运行模式涵盖了三种运行工况，因此，本文选择巡航模式为研究重点。为了解决高速列车难以实现的巡航过程中理想的速度跟踪控制问题，本文提出了一种新的基于多模型的高速列车巡航运行控制策略。首先基于实际的运行数据采用数据聚类方法建立了多个描述高速列车巡航运行过程的模型；然后针对建立的多个子模型，设计自适应模糊PID控制器以控制高速列车高精度的速度跟踪。具体研究内容如下：1、针对我国高速列车运行环境复杂、工况多变的特征，在研究国内外高速列车建模与控制现状的基础上，对高速列车运行过程

5、的受力进行展开分析，从而得出高速列车运行动力学方程。同时，对列车巡航运行模式下的速度跟踪控制机理进行了详尽说明。2、由于高速列车运行过程中明显的非线性特征，单一模型难以准确描述其运行过程，针对这一特点，提出了高速列车巡航运行的多模型建模方法，选用模糊C-均值聚类算法对初始数据进行分类，针对该聚类算法容易陷入局部最优的缺陷，设计改进型聚类算法，并对两种聚类算法的聚类效果进行分析比较。采用递推最小二乘法对多模型参数进行辨识以确定模型，并建立模型切换原则，针对模型频繁切换可能造成的系统不稳定性问题，对切换过程中系统的稳定性进行论

6、证。对建立的模型进行仿真验证和分析，验证了所提建模方法的有效性。3、结合常规PID控制和模糊控制，以自适应模糊控制器为基础，根据建立的高速列车巡航运行过程中的多个子模型，设计自适应模糊PID控制器实现高速列车巡航模式下精确的速度跟踪控制。利用实际运行数据，对所设计控制器的有效性进行验证。关键词：高速列车，巡航控制，数据聚类，多模型方法，自适应模糊PID控制IAbstractMULTI-MODELBASEDCRUISECONTROLFORHIGH-SPEEDTRAINABSTRACTInthepast10years,Chin

7、ahigh-speedrailwayconstructionhasachievedremarkableachievements.Withtheproposalof“TheBeltandRoadInitiative”andthefurtherimplementationofnationalinnovation-drivendevelopmentstrategy,Chinahigh-speedrailwayhasbecomeagorgeousnamecardintheneweraofChina.Atpresent,artifi

8、cialintelligenceandautomaticdrivingarebecomingresearchhotspots,however,thecontrolforChinahigh-speedtraindependsheavilyonmanualmode,therefore,howtoachiev