迭代學(xué)習(xí)控制在處理重復(fù)運(yùn)動(dòng)系統(tǒng)的跟蹤問(wèn)題時(shí),理論上可以完全消除系統(tǒng)的重復(fù)性誤差,實(shí)現(xiàn)對(duì)期望曲線的完全跟蹤。然而,在系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行中,非嚴(yán)格重復(fù)性誤差不可避免地客觀存在,具體表現(xiàn)在時(shí)變外部擾動(dòng)、初態(tài)擾動(dòng)、輸入受限、狀態(tài)受限等情況,傳統(tǒng)的迭代學(xué)習(xí)控制無(wú)法對(duì)這些非重復(fù)性擾動(dòng)產(chǎn)生及時(shí)的響應(yīng)。隨著迭代次數(shù)的增加,系統(tǒng)跟蹤誤差不斷累加,當(dāng)系統(tǒng)誤差累加到一定程度時(shí),會(huì)使系統(tǒng)的瞬時(shí)輸出過(guò)大,導(dǎo)致系統(tǒng)失穩(wěn),最終影響系統(tǒng)的控制性能。因此,本論文針對(duì)上述迭代學(xué)習(xí)控制研究中出現(xiàn)的問(wèn)題,以高速列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)為對(duì)象,設(shè)計(jì)合理的控制律,使列車(chē)在運(yùn)行過(guò)程中能夠?qū)W習(xí)有效的重復(fù)信息,用于提高列車(chē)對(duì)期望曲線的跟蹤精度。本論文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:一、研究了高速列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中受到時(shí)變外部隨機(jī)擾動(dòng)的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制問(wèn)題。將對(duì)列車(chē)阻力參數(shù)模型的研究分為參數(shù)化模型和非參數(shù)化模型兩種情況。對(duì)于阻力模型參數(shù)化處理中,應(yīng)用迭代域的遞推最小二乘法對(duì)阻力模型參數(shù)進(jìn)行辨識(shí);對(duì)于阻力模型非參數(shù)化處理中,利用基于模糊推理的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)阻力參數(shù)進(jìn)行逼近,并利用滑�？刂茖�(duì)模型逼近誤差、系統(tǒng)擾動(dòng)項(xiàng)進(jìn)行補(bǔ)償。通過(guò)在迭代域和時(shí)間域設(shè)計(jì)參數(shù)更... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)鐵道科學(xué)研究院北京市

【文章頁(yè)數(shù)】：136 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

CTCS-3+ATO系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

列車(chē)期望軌跡曲線圖

列車(chē)單位附加阻力圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：3279217