专利名称：高速列车anfis建模与运行速度预测控制方法
技术领域：
本发明涉及高速列车运行过程建模与速度预测跟踪控制方法，属高速列车运行过程监测与自动控制技术领域。
背景技术：
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随着社会的快速发展，运输量不断增加，为加强现代综合运输体系的建设，根据《国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》，我国需大力发展高速铁路，基本建成国家快速铁路网。闻速列车是闻速铁路技术体系的核心，是国家相关闻技术发展水平、相关制造能力、自主创新能力以及国家核心竞争力的综合体现，对于具有高速度、高密度运营特性的高速铁路来说，高速列车运行安全是重中之重，然而高速列车作为一个由复杂技术装备组成、在复杂环境中运行、完成具有复杂时空分布特征的位移服务的非线性动力学系统，如何对高速列车运行过程建立有效的模型和实施速度跟踪控制，对确保高速列车安全、平稳运行尤为关键。针对高速列车运行过程的建模，通常采用基于牵引计算和运行阻力经验模型的描述方法，但其无法完整刻画动车组复杂多变的动态行为；多模型方法可部分解决动车组运行过程建模问题，但在高速列车高速运行时如何在线平稳切换模型仍缺乏有效策略。针对列车运行过程，常用的控制方法有(I)经典控制算法，主要是PID控制算法。1968年，伦敦第一条盈利性投入运营的线路——维多利亚线就是运用了该算法，但是PID控制算法无自适应性能力，不能适应复杂控制过程。(2)智能控制算法。有人提出采用模糊控制方法实现列车自动停车，取得了比PID更好的控制效果；(3)集成智能控制算法。有文献采用模糊神经网络控制实现列车运行过程跟踪，解决模糊控制规则数量多、相互冲突等问题；上述控制方法主要应用在城市轨道交通等普通速度列车，目前还没有应用在高速铁路上。
发明内容
本发明的目的是，对复杂的高速列车运行过程建立有效的自适应神经模糊推理系统(ANFIS)模型描述，基于列车运行过程ANFIS模型，通过预测输出速度和期望输出速度之间的偏差设计性能指标函数，采用广义预测控制方法，实现高速列车的高精度速度跟踪控制。本发明的技术方案是本发明根据采集的高速列车运行过程数据，利用数据驱动建模方法，建立高速列车运行过程ANFIS模型，采用减法聚类确定模糊模型规则数和初始参数，并采用反向传播算法和最小二乘法优化模糊模型参数；提出基于ANFIS模型的动车组运行速度预测跟踪控制方法，实现列车安全、高效、正点运行。本发明基于ANFIS的高速列车运行过程建模步骤为1、分析高速列车运行过程的受力情况，如
图1所示，其运动过程动力学模型可表示为
权利要求
1.一种高速列车运行过程ANFIS建模和广义预测控制方法，其特征是，所述方法根据采集的高速列车运行过程数据，利用数据驱动建模方法，建立高速列车运行过程ANFIS模型，采用减法聚类确定模糊模型规则数和初始参数，并采用反向传播算法和最小二乘法优化模糊模型参数；提出基于ANFIS模型的动车组运行速度预测跟踪控制方法，实现列车安全、高效、正点运行。
2.根据权利要求1所述的高速列车运行过程ANFIS模型与广义预测控制方法，其特征是，所述建立高速列车运行过程ANFIS模型方法为
3.根据权利要求1所述的高速列车运行过程ANFIS模型与广义预测控制方法，其特征是，所述基于ANFIS模型的广义预测控制方法为 根据预测输出速度和期望输出速度之间的偏差设计性能指标函数
4.根据权利要求1所述的高速列车运行过程ANFIS模型与广义预测控制方法，其特征是，所述基于ANFIS模型的动车组运行速度预测跟踪控制方法在 整个控制过程将预测输出速度J与目标函数给出的期望输出速应_^之间的误差反馈给广义预测控制器，经过具体计算获得并输出控制量《，从而实现列车速度跟踪。
全文摘要
一种基于ANFIS模型的高速列车广义预测控制方法，所述方法根据采集的高速列车运行过程数据，利用数据驱动建模方法，建立高速列车运行过程ANFIS模型，采用减法聚类确定模糊模型规则数和初始参数，并采用反向传播算法和最小二乘法优化模糊模型参数。本发明提出基于ANFIS模型的动车组运行速度预测跟踪控制方法，多步预测，循环滚动，得到准确的控制量，从而改变了凭经验调节的盲目性，使高速列车运行速度精确跟踪目标曲线，解决了大滞后问题，实现列车正点、安全、有效运行，保证了乘客安全。本发明方法简单实用，可实现高速列车自动驾驶控制。本发明适用于高速列车运行过程在线监测和自动控制。
文档编号G05B13/04GK103019267SQ201210524520
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月10日 优先权日2012年12月10日
发明者杨辉, 付雅婷, 李中奇, 张坤鹏, 刘杰民 申请人:华东交通大学