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1、基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制第22卷第3期2000年6月铁道IOURNALOFTHECHINARAILWAYSOCIETYVo1.22No.3JuneBOO0文章龋号:1001—8360(2000)03—0010—06基于神经网络的地铁列车运行过程的集成型智能控制煎埋,煎垫室一—————一一一(上海铁道大学计算技术研究所,上海200331)摘要:提出了一种以神经网络为主,并综合使用模糊系统遗传算法等方法的集成型地铁列车智能控制方法.分别采用模糊控{
2、I的BP阿络和基于遗传算法的模
3、糊神经网络,实行了站间运行控制和定位停车控制,仿真取得了令人满意的结果.结果表明,将神经同络等计算智能方法综合用于列车运行控制是可行的,可以保证较好的舒适性停车准确性,具有精度高,适应性,鲁棒性强等特点.美t词:盟筮§盥,,避堡兰暨至墨警兰草中圈分类号:U231.6文献标识码:A乡.I弄fff,JAutomaticsubwaytrainoperationcontrolbasedonneuralnetworkandotherintelligentcontrolmethodsWUYan.SHIHong
4、—bao(InstituteofComputingTechnology,Shangh~T~daoUniversity.,Shanghai200331,Chin~)Abstract:Aintegratedintelligentcontrolmethodforsubwaytrainoperationprocessisproposed.Themethodwhichusesfuzzysystemandgeneticalgorithmismainlybasedonneuralnetwork.AFBPneur
5、alnetworkisusedtocontroltrainoperationbeforethestoppingpoint.Afuzzyneuralnetworkbasedongeneticalgorithmisusedtocontroltrainforstopping.Thesimulationresultsaresatisfactory.Theresultsindicatethatitisfeasibleforautomatictrainoperationbasedonneuralnetwork
6、andothercomputingintelligenttechnology.Themethodcanguaranteequitegoodcomforthility,stoppingaccuracy,andhasthecharacteristicsofhighaccuracy,adapt—ability,androbustness.Keywords:ATC;ATO;neuralnetwork;geneticalgorithm;fuzzylogic;fuzzyneuralnetwork地铁是最为普遍
7、的有轨交通形式,具有行车密度高,速度快,站间距离短安全准点,平稳舒适,污染小等特点.针对上述特点,要发挥其优势,迫切需要将自动控制技术计算机技术,信号通信与信息传输技术等综合起来,发展列车自动控制(AutomaticTrainCon—trol,简称ATC)系统来实现行车指挥自动化.另外,列车运行系统是一个非常复杂的非线性动力学系统.列车运行过程的高度复杂性,非线性以及诸多的不确定性,使得基于精确数学模型的传统控翻方法对于这一高度复杂的过程而言,显得无能为力.因此,采用智能控{右j方法对列车运行进行
8、自动控制已成为城市轨道交通自动化领域的一个焦点问题.日本的仙台地铁采警茎最管19海9~0量{19c9e9.-10-.12作者曹舟:武妍(1967--),女山西檎农人,讲师,博士用了预测型模糊控{右j],运行结果表明,该模糊控制系统在乘坐的舒适性能耗,停车准确性,运行时间及鲁棒性方面均优于常规的PID控{右j.本文尝试将神经网络,模糊逻辑,遗传算法等综合用于列车运行控制.神经网络,模糊逻辑,遗传算法作为计算智能的三个主要部分,是三种很有前途的技术,都已成为研究智能控{右j理论的新学科基础的组成部分]
9、.它们特剐适合于解决定性信息,不精确性或不确定性占优势的一类问题并且这三种技术各有长处和局限性,并在一定程度上是等价的和互补的.三者结合用来控{右j复杂的系统,比单独使用一种技术更灵活,更有效.本文用于列车运行控{右j的神经阿络的学习算法是一种快速的学习算法,是基于神经网络,模糊系统和遗传算法集成的智能控制第3期基于神经嗣络的地铁列车运行过程的集成型智能控镧1基于神经网络的列车运行控制根据列车在不同工况下特性区别以及不同工况下控制目标的不同,并考虑地铁车站的站间距离,可将列车的运行
