基于RBF-ARX模型的高速列车预测控制器设计

作者：刘伯鸿; 连文博; 李婉婉高速列车系统辨识预测控制

摘要：针对高速列车在复杂环境运行时,传统预测控制器出现的动力学模型失配、在线辨识实时性不强等问题,提出一种基于RBF-ARX模型的列车预测控制方法.首先,构建RBF-ARX模型作为列车控制器的预测模型,使用SNPOM算法处理列车运行中的大量历史数据,得到预测模型的模型阶次及优化参数,并验证了模型的准确性.然后使用该模型构造预测控制器对列车目标曲线进行在线跟踪仿真.结果表明:基于RBF-ARX模型的高速列车预测控制器不仅解决了动力学模型失配的问题,并且在控制精度及舒适度等方面都优于传统预测控制器.

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