本文關(guān)鍵詞：迭代學(xué)習(xí)辨識(shí)與控制及在高速列車運(yùn)行控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

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【摘要】：本文以重復(fù)運(yùn)行的非線性系統(tǒng)為研究對(duì)象,分別研究了仿射非線性系統(tǒng)在同時(shí)存在輸入和狀態(tài)受限、隨機(jī)初始狀態(tài)、迭代變化外部擾動(dòng)情況下的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制(iterative learning control,ILC)方法,以及非仿射非線性系統(tǒng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)ILC方法。同時(shí),針對(duì)具有重復(fù)性運(yùn)行特征的高速列車控制系統(tǒng)建模困難問題,以及高速列車高控制性能和高安全性的運(yùn)行需求,提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)ILC動(dòng)態(tài)建模及模最優(yōu)ILC的新穎方法。論文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)總結(jié)如下:一、研究了一類同時(shí)存在輸入與狀態(tài)約束、非嚴(yán)格重復(fù)迭代初態(tài)以及非嚴(yán)格重復(fù)外部擾動(dòng)的仿射非線性系統(tǒng)的自適應(yīng)迭代學(xué)習(xí)控制問題。當(dāng)系統(tǒng)中存在參數(shù)化不確定性時(shí),時(shí)變的未知參數(shù)可通過迭代軸上的自適應(yīng)學(xué)習(xí)律進(jìn)行估計(jì);而對(duì)于非參數(shù)化的不確定性,采用徑向基函數(shù)(Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行逼近,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值通過設(shè)計(jì)自適應(yīng)的學(xué)習(xí)律在迭代軸上進(jìn)行更新,同時(shí)在控制器中設(shè)計(jì)補(bǔ)償項(xiàng)估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逼近誤差。所提出的自適應(yīng)ILC通過使用障礙李雅譜諾夫函數(shù)并結(jié)合組合能量函數(shù),不但能夠保證系統(tǒng)的跟蹤誤差沿迭代軸漸近收斂,同時(shí)通過選取合適的控制參數(shù)可使得系統(tǒng)的輸入及狀態(tài)自動(dòng)滿足約束條件要求。二、針對(duì)更一般的非仿射非線性系統(tǒng),分別提出了無約束和存在輸入輸出約束的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)迭代學(xué)習(xí)控制算法。通過利用動(dòng)態(tài)線性化技術(shù),所設(shè)計(jì)的算法無需利用任何被控系統(tǒng)的模型信息,是一種完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的控制方法。嚴(yán)格的理論分析分別保證無約束的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)ILC能夠使得系統(tǒng)跟蹤誤差單調(diào)收斂,存在輸入輸出約束的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)預(yù)測(cè)ILC能夠使得跟蹤誤差漸近收斂。三、對(duì)于難以建立精確動(dòng)力學(xué)模型的含有快時(shí)變參數(shù)的非線性重復(fù)運(yùn)行高速列車運(yùn)行控制系統(tǒng),改變傳統(tǒng)的先建模后控制的設(shè)計(jì)方法步驟,在結(jié)構(gòu)已知的高速列車模型沒有精確建立之前,利用D-型ILC對(duì)列車進(jìn)行有效的控制,并設(shè)計(jì)改進(jìn)的最小二乘迭代學(xué)習(xí)辨識(shí)算法實(shí)現(xiàn)同時(shí)的高速列車運(yùn)行控制與動(dòng)態(tài)建模。通過選取合適的增益矩陣,所設(shè)計(jì)的迭代學(xué)習(xí)辨識(shí)算法從理論上可以保證辨識(shí)誤差在迭代軸上以較快速度收斂到預(yù)先設(shè)定的辨識(shí)精度要求。待所建立的非線性高速列車模型達(dá)到預(yù)設(shè)建模精度要求后,同時(shí)以列車運(yùn)行安全性、準(zhǔn)時(shí)準(zhǔn)點(diǎn)性以及乘客舒適性為目標(biāo)設(shè)計(jì)模最優(yōu)ILC,并實(shí)現(xiàn)D-型ILC與模最優(yōu)ILC之間的切換,提升高速列車運(yùn)行系統(tǒng)的控制性能,同時(shí)保證列車安全運(yùn)行。進(jìn)一步地,針對(duì)更一般化的對(duì)時(shí)變參數(shù)非線性的重復(fù)運(yùn)行非線性系統(tǒng),設(shè)計(jì)基于P-型ILC的迭代軸改進(jìn)的投影算法來辨識(shí)未知的時(shí)變參數(shù),同步實(shí)現(xiàn)基于P-型ILC的系統(tǒng)正常運(yùn)行控制與動(dòng)態(tài)建模,并設(shè)計(jì)相應(yīng)的模最優(yōu)ILC方法。所建立的系統(tǒng)模型不僅可以用于實(shí)現(xiàn)高品質(zhì)的控制,還可以實(shí)現(xiàn)精確地預(yù)報(bào)、監(jiān)測(cè)、診斷等功能。嚴(yán)格的理論分析、仿真和實(shí)驗(yàn)研究均驗(yàn)證了所提方法的有效性和在列車自動(dòng)控制中的應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U284.48;TP13

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1307337