动车组制动过程双自适应优化控制研究

“双自适应广义预测控制方法在动车组自动驾驶制动过程中的应用，通过VFF-RLS算法实现模型参数的实时辨识，优化控制性能。” 在动车组安全可靠的运行中，自动驾驶（Automatic Train Operation, ATO）系统扮演着至关重要的角色。传统的ATO控制器采用单一的自适应控制策略，在动车组制动过程中，尤其是在制动开始和结束阶段，往往会出现控制精度不足，导致控制偏差的问题。为解决这一问题，研究者提出了双自适应广义预测控制（Dual Adaptive Generalized Predictive Control, DAPC）方法。 双自适应广义预测控制结合了实时自适应建模和自动调优功能，能够更精确地适应动态变化的系统。该方法的核心在于采用可变遗忘因子递推最小二乘法（Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares, VFF-RLS）来实时辨识动车组在制动过程中的模型参数。VFF-RLS算法能有效地处理系统的非稳定性，通过不断更新遗忘因子，保持对最新状态的敏感性，同时忽略旧数据的影响，从而提高模型的适应性。 在获取实时辨识的模型参数后，DAPC利用这些参数进行自适应建模，并据此计算控制器的调优参数。这种方法允许控制器根据当前系统状态调整其控制策略，以减少控制偏差，提高制动过程的精度。此外，设计的监督机制确保了整个控制过程的稳定性，防止了由于模型不确定性或外界干扰引起的控制不稳定。 仿真结果显示，与单一自适应控制方法相比，采用双自适应控制的ATO控制器在列车制动的起始和结束阶段，其控制误差显著减小。这不仅提高了制动过程的精度，还增强了动车组在整个制动过程中的安全性和可靠性。因此，双自适应广义预测控制是提升动车组自动驾驶制动性能的有效途径，对于保障铁路交通的安全与效率具有重要意义。 关键词：动车组；制动过程；自适应建模；参数调优；广义预测控制