基于数据驱动的列车智能驾驶算法研究
Study on intelligent train operation (ITO) algorithm based on data-driven
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摘要: 结合数据驱动控制理论和司机驾驶经验,提出数据驱动推理控制算法.考虑到列车运行控制的复杂性,在推理控制算法的基础上引入了牛顿迭代学习法以减小运行误差.在MATLAB环境构建了在线仿真模型,并运用实际线路进行了仿真比较,与PID控制算法的结果对比表明,该算法优于PID控制算法,基本符合驾驶经验,提高了舒适度、降低了能耗,同时满足停车精度和运行时间要求.
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