【摘 要】
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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
【基金项目】
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广东省科技计划资助项目(2017A010101019)
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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
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