基于模糊神经网络的ATO系统开发

论文摘要

随着武广、郑西线的相继开通,铁路高速度,高密度,高舒适度将是未来的发展方向。列车自动运行系统(ATO)作为列车运行控制系统的核心子系统,已受到业内的普遍关注,对ATO的研发已提到议事日程。在ATP的安全防护下,ATO对列车行车进行自动驾驶,达到安全平稳,准点,舒适,节能,精确定位停车的目的。列车运行具有复杂性、多目标性、非线性的特点,模糊神经网络考虑到了模糊理论与神经网络在知识获取、不确定性环境描述、推理方法、计算能力,学习能力等多方面的互补性。能够更好地体现人性化的控制思想,满足列车运行高品质的控制要求。本文在总结了国内外的列车自动运行技术和列车自动控制策略算法的研究现状的基础上,对模糊神经网络理论在列车自动运行系统中的应用和仿真进行了深入研究。详细研究了牵引计算模型、列车自动运行理论、列车运行模型,并给出了列车运行线路数据处理方法、列车自动运行优化的操作原则和策略；将模糊神经网络理论运用于列车自动运行系统,给出了具体的控制算法和模糊评判函数；对列车自动运行系统进行了仿真研究并设计了相应的仿真软件。将模糊神经网络理论应用于列车自动运行系统,为实现列车运行过程的高品质控制提供了一种新方法。仿真结果表明：在列车自动运行系统中,采用模糊神经网络理论的控制技术可以保证列车高质量地运行。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 国内外列车自动运行技术发展历史及现状
• 1.2 论文研究的目的及意义
• 1.3 论文结构及主要研究内容
• 第2章 ATO系统模型研究
• 2.1 ATO系统结构功能
• 2.1.1 ATO结构
• 2.1.2 ATO功能
• 2.2 ATO系统运行控制分析
• 2.3 ATO系统数学模型
• 2.3.1 列车运动模型
• 2.3.2 行车时间评判模型
• 2.3.3 精确停车评判模型
• 2.3.4 舒适度评判模型
• 2.3.5 能耗评判模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 ATO优化目标曲线生成
• 3.1 列车模型参数
• 3.2 线路模型简化及设计
• 3.2.1 线路模型化简
• 3.2.2 线路附加阻力转换
• 3.3 目标曲线的生成
• 3.3.1 启动牵引过程
• 3.3.2 制动过程
• 3.3.3 巡航过程
• 3.3.4 限速区前调速过程
• 3.3.5 目标曲线生成
• 3.4 本章小结
• 第4章 模糊神经速度控制器设计
• 4.1 模糊控制与神经网络结合的可行性
• 4.2 模糊神经速度控制器性能要求
• 4.2.1 静态性能
• 4.2.2 动态性能
• 4.2.3 稳态性能
• 4.2.4 稳定性
• 4.2.5 鲁棒性
• 4.3 模糊神经速度控制器设计
• 4.3.1 输入输出量的分析
• 4.3.2 初步确定隶属度函数及模糊规则
• 4.3.3 精确量的模糊化
• 4.3.4 模糊神经网络结构设计
• 4.3.5 模糊神经网络的学习算法
• 4.4 本章小结
• 第5章 ATO系统仿真
• 5.1 ATO系统仿真模型建立
• 5.2 训练网络
• 5.3 仿真结果分析
• 5.3.1 控制器性能指标分析
• 5.3.2 ATO性能指标分析
• 5.4 ATO仿真界面设计
• 5.5 本章小结
• 结论与展望
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文