列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)（ATO）是列車(chē)運(yùn)行控制的關(guān)鍵系統(tǒng),在不同運(yùn)行環(huán)境下,可以實(shí)時(shí)控制列車(chē)牽引力和制動(dòng)力的輸出,使列車(chē)按照目標(biāo)曲線平穩(wěn)、安全運(yùn)行。論文針對(duì)列車(chē)系統(tǒng)的非線性、多變量等復(fù)雜特性,綜合考慮列車(chē)運(yùn)行環(huán)境、列車(chē)控制特征,基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)參學(xué)習(xí)、動(dòng)態(tài)優(yōu)化、端到端學(xué)習(xí)、自適應(yīng)性等特點(diǎn),提出了一種提升模糊控制方法泛化能力的列車(chē)自動(dòng)駕駛控制系統(tǒng)算法。通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí),系統(tǒng)自動(dòng)對(duì)已有的列車(chē)模型、需求的目標(biāo)速度曲線以及需求的控制策略,生成一套模糊控制方案,取代了傳統(tǒng)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)的設(shè)計(jì),并且提升了模糊控制的普適性。論文的主要研究?jī)?nèi)容包括以下幾點(diǎn):1、對(duì)列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的功能、基本結(jié)構(gòu)、傳統(tǒng)控制算法進(jìn)行相關(guān)的研究,對(duì)列車(chē)控制問(wèn)題進(jìn)行了問(wèn)題抽象,并建立了列車(chē)運(yùn)行過(guò)程的簡(jiǎn)化模型。2、研究了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在控制算法中的相關(guān)應(yīng)用、DQN算法的原理及結(jié)構(gòu),并完成了基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的列車(chē)自動(dòng)運(yùn)行控制算法的設(shè)計(jì),包括了列車(chē)模擬環(huán)境仿真、目標(biāo)曲線設(shè)計(jì)、列車(chē)輸入狀態(tài)圖像化設(shè)計(jì)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、狀態(tài)輸出控制、獎(jiǎng)勵(lì)策略設(shè)計(jì)、動(dòng)作策略設(shè)計(jì)、DQN訓(xùn)練參數(shù)設(shè)計(jì)等。針對(duì)傳統(tǒng)列車(chē)ATO控制算法的不足以及對(duì)杭州地鐵4號(hào)線運(yùn)行過(guò)程數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)... 

【文章來(lái)源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：89 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

人了C系統(tǒng)構(gòu)成圈

１．３?ＡＴＯ系統(tǒng)控制算法的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀??隨著城市軌道交通的廣泛應(yīng)用，ＡＴＯ控制算法的研究也越來(lái)越多，從２０世紀(jì)６０年??代開(kāi)始，歐美及日本等一些發(fā)達(dá)國(guó)家就已經(jīng)開(kāi)始在列車(chē)的自動(dòng)運(yùn)行技術(shù)上進(jìn)行了大量的??試驗(yàn)與研究工作，一些著名的公司如Ｓｉｅｍｅｎｓ、Ｗｅｓｔｉｎｇ?Ｈｏｕｓｅ、Ｈｉｔａｃｈｉ等均推出了列車(chē)??速度控制系統(tǒng)。２０世紀(jì)８０年代，德國(guó)、日本、澳大利亞、前蘇聯(lián)等國(guó)家針對(duì)列車(chē)自動(dòng)??運(yùn)行系統(tǒng)的研究也都開(kāi)展了很多探索［１５－１６］。國(guó)內(nèi)的ＡＴＯ系統(tǒng)控制算法研究起步較晚，??早期的列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)很大部分是從國(guó)外引入的。２０世紀(jì)９０年代，北京地鐵１號(hào)線??部分列車(chē)自動(dòng)駕駛使用了西屋公司的設(shè)備，廣州地鐵１號(hào)線和北京地鐵１０號(hào)線的部分??列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用了西門(mén)子公司的設(shè)備［１７］。從列車(chē)自動(dòng)駕駛的現(xiàn)狀看，雖然國(guó)內(nèi)自??動(dòng)駕駛技術(shù)研究較晚，但中國(guó)軌道交通自動(dòng)控制技術(shù)已經(jīng)走在全球前列。２０１６年１２月??１９日，中國(guó)第一條正式運(yùn)營(yíng)的ＧＯＡ４?（ＧｒａｄｅｓｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ４）等級(jí)的全自動(dòng)無(wú)人駕駛??

ａｕｒｅｕｍａｎ－ｅｖｅｃｏｎｒｏｒｏｕｇｅｅｐ［６７］，文中提出了改進(jìn)版的ＤＱＮ算法。２０１７年１０月，Ｇｏｏｇ能?chē)鍒F(tuán)隊(duì)在《Ｎａｔｕｒｅ》上發(fā)表了題為“Ｍａｓｔｅｒｉｎｇ?ｔｈｅ?Ｇａｍｅｇｅ”的文章ＡｌｐｈａＧｏ最強(qiáng)最新的版本ＡｌｐｈａＧｏ?Ｚｅｒｏ天訓(xùn)練后就以１００比０擊敗了上一版本的ＡｌｐｈａＧｏ，?２１天ｓｔｅｒ?水平。??的原理與結(jié)構(gòu)??強(qiáng)化學(xué)習(xí)為：通過(guò)試錯(cuò)學(xué)習(xí)最佳地匹配狀態(tài)（Ｓｔａｔｅｓ）和動(dòng)回報(bào)（Ｒｅｗａｒｄｓ），當(dāng)智能體Ａｇｅｎｔ的某個(gè)行為策略ＡｃｔｉｏｎＲｅｗａｒｄ，智能體產(chǎn)生該行為策略的趦勢(shì)會(huì)加強(qiáng)［６９１。在給定“強(qiáng)化”而受到懲罰的行為會(huì)被“弱化”。這樣一種生物智能?chē)L試獲得的獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰學(xué)會(huì)在該情境下選擇訓(xùn)練者最期望化學(xué)習(xí)模型圖。???？??????

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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[3]高速動(dòng)車(chē)組多模型建模與預(yù)測(cè)控制方法[D]. 張坤鵬.華東交通大學(xué) 2012
[4]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的ATO系統(tǒng)開(kāi)發(fā)[D]. 許展瑛.西南交通大學(xué) 2010
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[6]模糊預(yù)測(cè)控制及其在列車(chē)自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用[D]. 周家猷.北京交通大學(xué) 2008
[7]城市軌道交通ATO測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 梁曉鈺.北京交通大學(xué) 2008
[8]城市軌道交通自動(dòng)駕駛（ATO）測(cè)試系統(tǒng)中信號(hào)模擬的研究[D]. 支柱.北京交通大學(xué) 2008
[9]基于模糊預(yù)測(cè)控制的列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)研究[D]. 康太平.西南交通大學(xué) 2006



本文編號(hào)：3343031