粒子群优化广义预测控制在列车制动系统中的应用

摘要

cqvip:动车组列车制动系统是列车自动驾驶系统ATO的关键环节。针对动车组列车制动系统模型存在较大误差导致的列车在制动阶段控制效果较差这一问题,提出将动车组列车制动模型分为静态子系统和动态子系统两部分,根据列车制动系统的性能和要求,设计了CPSO(混沌粒子群算法)优化GPC广义预测控制器。该控制器由CPSO辨识动态子系统纯延时环节和外界干扰造成的GPC模型误差,并计算动车组列车所需的控制量。以CRH2型动车组为仿真对象,从仿真结果看出,CPSO-GPC控制器在遇到未知干扰时能够满足动车组列车对给定速度和位移的高精度跟踪要求。