【摘 要】
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由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶( Automatic Train Operation, ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测( Implicit Generalized Predictive Control, IGPC)控制器
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由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶( Automatic Train Operation, ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测( Implicit Generalized Predictive Control, IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化( Particle Swarm Optimization, PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度
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