基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制

作     者：张鑫 祝子钧 陈凯生 ZHANG Xin;ZHU Zijun;CHEN Kaisheng

作者机构：兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070 

基　　金：甘肃省自然科学基金(20JR5RA419) 甘肃省高等学校创新基金(2022A-045) 兰州交通大学-天津大学联合创新基金(2019053) 

出 版 物：《铁道学报》 (Journal of the China Railway Society)

年 卷 期：2024年第46卷第9期

页      码：76-84页

摘      要：针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度。提出一种时变非奇异终端滑模面以抑制初态误差影响,采用LESO估计并补偿列车扰动,设计自适应迭代更新律估计LESO的观测误差,设计全饱和自适应迭代控制律计算输入并将其约束于允许范围内。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过严格的数学分析证明其迭代域的差分负定性和有界性,证明所设计的时变滑模面可实现渐进收敛,并证明追踪误差在滑模面内可在有限时间内收敛至平衡点。将本文提出的算法与滑模控制、变增益迭代学习控制、自抗扰控制等算法进行比较。仿真结果表明:无论是否存在迭代初始误差,在相同的条件下,本文提出的算法较其他算法具有更强的抗干扰能力,速度追踪精度提高90%及以上,停车误差可迭代收敛至001 m。

主 题 词：高速列车 列车自动驾驶 自适应迭代学习控制 扩张状态观测器 初值问题 

学科分类：08[工学] 082302[082302] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-8360.2024.09.009

馆 藏 号：203143367...