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基于RBF-ADRC的高速列车速度控制算法

Velocity control algorithm of high-speed trains based on RBF-ADRC

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针对高速列车运行过程中的时变与非线性模型问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络(RBFNN)优化的高速列车速度自抗扰控制(ADRC)算法.首先,以单质点模型建立列车动力学方程;其次,将ADRC技术应用到列车上,以列车外干扰作为扩张部分,借助非线性误差反馈控制律实时观测和补偿系统扰动,设计基于RBFNN优化的ADRC控制器;然后,以CRH380型列车参数进行目标速度曲线仿真追踪,验证RBF-ADRC控制器追踪性能;最后,将设计的RBF-ADRC控制器与传统ADRC控制器在抗干扰性能和追踪误差方面进行比较.结果表明:基于RBF-ADRC的控制器抗干扰性能高于传统的ADRC控制,且追踪误差更小,适用于列车严格运行条件.

宋莉、郭伟、李飞、刘乐钰

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马鞍山学院人工智能创新学院,安徽马鞍山243199

安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243002

高速列车 径向基(RBF)神经网络(RBFNN) 自抗扰控制(ADRC) 目标速度曲线 追踪性能

61903003KJ2020A0847KJ2020A0846RZ2100000271

2022

10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2022.06.2683

中国安全科学学报
中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.548
ISSN：1003-3033
年,卷(期)：2022.32(6)
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