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高速列车动力学模型的参数辨识和状态估计
| 论文题名： | 高速列车动力学模型的参数辨识和状态估计 |
| 关键词： | 高速列车;动力学模型;参数辨识;状态估计;最大期望算法;粒子滤波 |
| 摘要： | 由于高速列车具有运输速度快、运输量大、能耗低、舒适性好、无污染等方面的诸多优势，因此一直受世界上各个国家青睐，是重要的现代化交通运输工具，近年来我国也开始大力发展高速列车。但是随着高速列车的飞速发展，其运行的安全、稳定性也越来越引起人们的关注，如何建立更加准确的高速列车模型，在高速列车速度不断增加的同时更好地控制列车的运行、保障运行的安全性成为列车研究的重点。 本文根据高速列车的实际运行环境和我国高速列车的发展现状，考虑列车在实际运行过程中所受的随机干扰和系统参数的变化，主要针对高速列车的动力学系统建模和模型参数辨识展开了如下研究工作： 1、分析高速列车在运行中的受力情况，探究牵引力、制动力、阻力与列车运行状态之间的关系，建立了高速列车的非线性动力学状态空间模型；针对高速列车系统动力学模型参数难以直接获取，提出了基于最大期望算法(EM)的高速列车参数离线辨识和运行状态估计方法，并从理论上进行推导分析了方法的可行性。 2、根据高速列车运行环境的变化和我国现有高速列车型号有限的特点，在建立高速列车动力学模型参数集的基础上，为满足列车运行控制实时性的要求，提出了基于参数集和实时运行数据的非线性状态空间模型的参数在线辨识和状态估计方法，并通过分别对非线性系统施加均匀噪声和伽马噪声验证了算法的有效性；在此基础上，将该算法应用于高速列车系统，仿真实验验证了方法的可行性。 3、考虑到随着高速列车速度提高，运行环境急剧恶化，基于固定模型参数的假设难以满足实际控制需求的实际情况，在考虑状态受随机噪声干扰的基础上，建立了参数服从任意概率密度分布的动力学参数模型，并提出了基于概率分布的高速列车随机参数辨识和实时状态估计理论与方法。最后对列车在不同噪声干扰下，不同概率分布下的实时参数辨识和状态估计进行了数值仿真。仿真结果表明了算法的有效性。 |
| 作者： | 张丹 |
| 专业： | 控制工程 |
| 导师： | 钱富才;王敏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西安理工大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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