基于RBF神经网络PID控制的高速列车速度跟踪

作     者：肖龙 梁新荣 王雪奇 董超俊 XIAO Long;LIANG Xin-rong;WANG Xue-qi;DONG Chao-jun

作者机构：五邑大学智能制造学部广东江门529020 

基　　金：广东省科技计划资助项目(2017A010101019) 

出 版 物：《五邑大学学报（自然科学版）》 (Journal of Wuyi University(Natural Science Edition))

年 卷 期：2020年第34卷第2期

页      码：24-31页

摘      要：速度跟踪控制是列车自动驾驶的一个重要研究方向,但现有速度跟踪控制的性能尚需改进.本文探究了径向基函数(RBF)神经网络PID控制对高速列车速度的跟踪控制.首先改进了高速列车多质点模型;然后研究了被控对象RBF网络整定的PID控制算法,结合反馈控制设计了速度跟踪控制器,根据速度误差用神经网络PID控制决定牵引力和制动力;最后进行了数字化仿真,在仿真过程中考虑了阻力和车厢之间的作用力,并对3种方法进行了对比,结果表明,RBF神经网络PID控制具有最小的速度和距离跟踪误差.相对于单质点模型,本文的多质点模型提高了建模精度,控制系统具有响应速度快、跟踪性能好等优势.

主 题 词：高速列车 动态模型 速度跟踪 RBF神经网络 反馈控制 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 0835[0835] 080201[080201] 

馆 藏 号：203956260...