城轨列车自动驾驶广义预测控制算法研究

"这篇论文研究了加权交叉验证神经网络在水质预测中的应用，结合了轨道交通领域中列车自动驾驶系统(ATO)的广义预测控制算法的改进。文章指出，随着城市轨道交通的快速发展，ATO设备对于列车的安全运行和效率至关重要。然而，现有的ATO控制算法存在控制算法复杂、计算时间不确定等问题，限制了其实现。为了克服这些问题，论文提出了一种改进的广义预测控制算法，特别针对ATO控制的需求进行优化，以增强控制效果，确保乘客的乘车安全和舒适性。通过添加超调抑制项，重定义预测输入表达式，并引入输入饱和约束，设计出平滑的牵引和制动目标曲线。经过仿真验证，该算法展现出良好的实用性和性能。" 正文: 近年来，随着城市轨道交通的飞速发展，列车自动驾驶系统(ATO)在确保列车安全准时运行的同时，也对提高能源效率和乘客舒适性提出了更高要求。传统的控制算法如PID控制虽然简单，但可能无法满足这些日益增长的需求。因此，研究者们开始探索更先进的控制策略，包括自适应控制和智能控制算法。 论文中提到的广义预测控制(GPC)是一种适用于实时控制问题的有效方法，以其简单高效的特点受到了关注。然而，原始的GPC算法并未充分考虑ATO控制的具体要求。为了适应城轨列车的自动驾驶，论文作者对GPC进行了改进，主要集中在减少超调、优化预测输入以及考虑输入约束方面。 首先，为了抑制超调，论文在优化目标中引入了超调抑制项，这有助于控制系统的快速响应和稳定性能。其次，重新推导了预测输入表达式，这可能涉及到利用神经网络进行预测建模，以提高预测精度和控制性能。最后，考虑到实际系统中的物理限制，论文增加了输入饱和约束，确保控制输入在可接受的范围内，防止设备过载，保障系统的安全运行。 此外，论文还设计了基于二次曲线的牵引和制动目标曲线，以实现平滑的加减速过程，提高乘客的乘车体验。这种平滑曲线的设计不仅有利于提升列车运行的稳定性，还有助于减少能耗，符合绿色交通的发展理念。 通过仿真测试，改进后的GPC算法显示出了良好的适用性和性能，能够有效解决原有算法的局限性，为城轨列车的自动驾驶提供了更优的控制解决方案。这项工作为未来ATO控制算法的进一步研究和实际应用奠定了基础，推动了轨道交通控制技术的进步。