公开(公告)号：CN117930666B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410338022.2

申请日：2024-03-25

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 李中奇 ,  陈磊 ,  周靓

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种基于快速变幂次趋近律的动车组控制方法、设备及介质，涉及动车组控制技术领域，该方法包括：根据目标动车组中各节车辆受到的阻力和相邻两节车辆之间的车钩力，构建动车组多质点模型；根据所述动车组多质点模型，利用快速变幂次趋近律构建动车组积分反演滑模控制律；在所述目标动车组实际运行过程中，采用径向基函数神经网络对所述动车组积分反演滑模控制律中不确定函数项进行实时估计逼近，采用实时重构的动车组积分反演滑模控制律对所述目标动车组进行跟踪控制；所述径向基函数神经网络的输入包括目标动车组的位移和速度。本发明提高了对高速动车组进行跟踪控制的控制精度。

公开(公告)号：CN117930666A

公开(公告)日：2024-04-26

申请号：CN202410338022.2

申请日：2024-03-25

Applicant: 华东交通大学

Inventor： 李中奇 ,  陈磊 ,  周靓

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开一种基于快速变幂次趋近律的动车组控制方法、设备及介质，涉及动车组控制技术领域，该方法包括：根据目标动车组中各节车辆受到的阻力和相邻两节车辆之间的车钩力，构建动车组多质点模型；根据所述动车组多质点模型，利用快速变幂次趋近律构建动车组积分反演滑模控制律；在所述目标动车组实际运行过程中，采用径向基函数神经网络对所述动车组积分反演滑模控制律中不确定函数项进行实时估计逼近，采用实时重构的动车组积分反演滑模控制律对所述目标动车组进行跟踪控制；所述径向基函数神经网络的输入包括目标动车组的位移和速度。本发明提高了对高速动车组进行跟踪控制的控制精度。