迭代学习控制在列车自动运行中的应用研究

"这篇论文研究了基于迭代学习控制(Iterative Learning Control, ILC)的列车自动运行系统，旨在解决列车控制系统中精确动力学模型难以建立的问题。通过利用列车运行的重复信息，ILC算法可以识别动力学模型的未知参数，并生成控制量以实现列车的精确、平稳和安全运行。文章探讨了传统控制方法如PID在处理复杂线路情况时的局限性，并对比了智能控制算法的优缺点，强调了ILC在列车速度控制中的适用性和优势。" 列车自动运行（Automatic Train Operation, ATO）系统是列车自动控制（Automatic Train Control, ATC）体系的重要组成部分，它负责取代司机执行列车的启动、调速、停车等一系列操作，确保列车按照预设的速度曲线精准运行，从而提高运行效率、准时性、舒适度以及节能效果。然而，由于列车动力学模型的复杂性，建立精确的数学模型是一项挑战，而且运行中还会受到线路条件、环境因素等的影响。 传统的控制算法，如经典的PID控制器，在处理复杂的动态环境时可能会导致频繁的档位切换，影响乘客的舒适度。尽管有学者尝试引入专家系统、模糊控制、神经网络等智能控制策略来改善ATO性能，但这些方法各自存在如知识获取困难、在线调整不易、搜索速度慢等问题。论文指出，列车运行具有显著的重复性，这为控制策略提供了新的思路。 迭代学习控制（ILC）正是利用这种重复性，通过学习和改进历次运行的结果来逐步优化控制性能，无需事先完整模型，特别适合非线性控制问题。ILC的核心是利用历史数据生成新的控制输入，经过多次迭代，参数辨识趋于稳定，列车能够更准确地跟踪目标速度曲线，实现高精度运行，同时避免超速和追尾事故，保证列车的安全性。 论文作者王娟、李国宁和刘雨佳在兰州交通大学的研究中，提出了基于ILC的ATO方案，仿真结果显示，经过一定次数的迭代，列车不仅能精确跟踪目标曲线，而且辨识出的参数也能保持稳定。这种方法有望克服传统和智能控制方法的局限，为列车控制提供一种更适应实际运行环境的解决方案。