基于小波包滤波列车自动驾驶的研究

摘要：

针对列车运行环境复杂、干扰因素多等问题,提出一种小波包滤波和迭代学习相结合的列车自动驾驶控制系统.首先根据城轨列车的行进与制动模型设计基于小波包的列车速度滤波,以获取较好的列车速度参数;然后采用迭代学习设计一种自适应控制器,对列车在行进过程中进行速度曲线跟踪控制,并能够依据当前的速度与位移判定停车起始位置,从而获取更为精确的停车结果.最后通过约束方程与不等式对列车的停车起始点进行精确选取,来获取更精确的停车时间和停车精度.实验结果表明基于小波包滤波和迭代学习相结合的方法能够更加精确跟踪停车曲线.

关键词：小波滤波、制动模型、迭代学习、自动驾驶

所属期刊栏目：40

分类号：U231.6(特种铁路)

资助基金：城市轨道交通北京实验室2012-07;北京市科技计划Z161100001016006;国家自然科学基金61403020;北京交通大学基本科研业务费2016JBM005

在线出版日期：2018-01-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：69-73