典型文献
基于RBF-ADRC的高速列车速度控制算法
文献摘要：
针对高速列车运行过程中的时变与非线性模型问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络(RBFNN)优化的高速列车速度自抗扰控制(ADRC)算法.首先,以单质点模型建立列车动力学方程;其次,将ADRC技术应用到列车上,以列车外干扰作为扩张部分,借助非线性误差反馈控制律实时观测和补偿系统扰动,设计基于RBFNN优化的ADRC控制器;然后,以CRH380型列车参数进行目标速度曲线仿真追踪,验证RBF-ADRC控制器追踪性能;最后,将设计的RBF-ADRC控制器与传统ADRC控制器在抗干扰性能和追踪误差方面进行比较.结果表明:基于RBF-ADRC的控制器抗干扰性能高于传统的ADRC控制,且追踪误差更小,适用于列车严格运行条件.
文献关键词：
高速列车;径向基(RBF)神经网络(RBFNN);自抗扰控制(ADRC);目标速度曲线;追踪性能
中图分类号：
作者姓名：
宋莉;郭伟;李飞;刘乐钰
作者机构：
马鞍山学院人工智能创新学院,安徽马鞍山243199;安徽工业大学电气与信息工程学院,安徽马鞍山243002
文献出处：
引用格式：
[1]宋莉;郭伟;李飞;刘乐钰-.基于RBF-ADRC的高速列车速度控制算法)[J].中国安全科学学报,2022(06):131-136
A类：
B类：
ADRC,高速列车,列车速度控制,速度控制算法,列车运行,非线性模型,模型问题,径向基,RBFNN,自抗扰控制,单质点模型,动力学方程,车上,车外,非线性误差,误差反馈,反馈控制,控制律,实时观测,补偿系统,CRH380,目标速度曲线,追踪性能,抗干扰性能,运行条件
AB值：
0.280604
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