高速列车模糊RBF神经网络速度跟踪控制

摘要

速度跟踪控制是列车自动驾驶的一个重要研究方向,但现有速度跟踪控制的性能尚需改进。为此,本文探究了基于模糊RBF神经网络(FRNN)的高速列车速度跟踪控制。建立了高速列车单位移多质点模型,结合反馈控制和FRNN设计了高速列车速度跟踪控制器,首先探究了该网络的层次结构和每层功能,再用该网络持续更新PID参数,并由此计算牵引力和制动力。最后进行仿真试验,并对三种方法进行了仿真对比,通过仿真证明了该方法优越的速度跟踪性能,该方法用在列车跟踪控制中效果良好。