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基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法
| 论文题名： | 基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法 |
| 关键词： | 城市轨道交通;精确停车控制;BP神经网络;灰色预测 |
| 摘要： | 城市轨道交通作为公共交通体系的重要组成部分，是立体城市建设的主体成分，是解决城市交通拥堵的有效措施。对城轨列车运行时分的精准控制保障了列车运行的安全性、准点性与高效性，有助于更好地执行行车调度计划，进而提高城轨交通服务水平，改善城轨交通网络的运行效率。 列车的运行过程具有不确定性，传统的PID（Proportional、Integral and Differential）控制存在自身的局限性，对于变化的工况不能及时作出适应性调整，单一的控制算法难以应对复杂的运行环境。针对传统列车停车控制方法的弊端，本文以城轨列车的精确停车需求为出发点，将数理统计、理论与模型仿真相结合，提出了一种基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法。 论文首先根据不同的运行线路情况与列车运行工况，详细地分析了运行过程中列车所受的牵引力、制动力与阻力，揭示了列车的运行规律，构建了列车的动力学模型，为论文提供了理论依据与数据支撑。 其次，论文在现有的PID控制基础上进行优化改进，将神经网络与PID控制相结合，提出了一种新的控制方法；从系统辨识的角度出发，将列车制动模型转化为抽象数学模型，利用MATLAB/Simulink进行模型仿真，仿真结果表明，相对于现有的PID控制算法，基于BP（Back Propagation）神经网络的PID精确停车控制算法具备自学习、自适应的能力，增强了控制系统的抗干扰性，提高了列车运行的实时控制精度。 论文针对列车运行控制系统中的不确定性，基于灰色预测理论，与神经网络PID控制方法结合，提出了一种调节预测误差的自适应预测控制方法，建立了灰色预测神经网络PID控制仿真模型，仿真结果表明灰色预测神经网络PID控制方法能够实现较好的精确停车控制，对列车运行策略的确定具有良好的支撑与借鉴作用。 |
| 作者： | 胡芳芳 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 曹从咏 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京理工大学 |
| 学位年度： | 2019 |
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