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时间:2019-01-31
《基于模糊专家系统的高速列车优化操纵分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、兰州交通大学硕士学位论文摘要随着我国高速铁路的不断发展,我国列车的运行速度、运输密度和载重量都在不断提升。近几年高速客运专线的开通运营,使得传统的列车操纵方法已经难以满足现有的高速行车要求。在此背景下,研究开发高速列车的优化操纵系统成为了当前高速铁路的迫切需要。列车优化运行离不开机车优化操纵和优化操纵环境问题研究。如何在优化过程中将列车安全正点运行、低能耗和旅客行车舒适这三点同时满足,是目前我国高速列车优化操纵面临的一道难题。本文针对目前我国高速铁路的发展趋势,通过对列车运行性能的描述和对优化操纵方法的研究,将模糊专家系统应用于列车控制系统中对列车操纵进行指导。论文的主要研究内容如下:(1
2、)通过研究列车的运动方程和约束条件,制定了列车操纵原则。提出了列车操纵评价函数,并按照评价函数对列车的安全操纵、准点操纵、节能操纵和舒适操纵进行数学描述并通过优秀司机的经验提出了相应的操纵方法。(2)将高速列车的各项性能指标和多目标优化理论相结合,建立高速列车运行多目标优化模型。分别结合克隆选择算法和自适应粒子群算法对高速列车运行过程实施优化,并利用武广线中的一条线路进行仿真实验。实验结果表明,相较于优化前,两种算法对高速列车运行时的能耗、舒适性和准点性方面都有一定的优化效果。(3)根据多目标优化的结果,将仿真得出的操纵序列转化成操纵经验加入到专家知识库中,构建高速列车运行操纵优化的模糊专
3、家系统。根据合理操纵的原则和以往的列车操纵经验设计模糊专家系统的推理机,并制定了相关的控制规则。将设计好的模糊专家系统运用于实际线路中进行仿真实验,结果表明,优化后的结果具有克隆选择和自适应粒子群两种算法的优点,得到了更好的优化结果,可以满足高速列车运行的安全正点运行、低能耗和旅客的行车舒适。关键词:高速列车;优化操纵;多目标优化;模糊专家系统。论文类型:应用基础研究基于模糊专家系统的高速列车优化操纵研究AbstractTheoptimizedrunoftraincannotbeseparatedfromtheresearchoftheproblemofoptimizationlocomo
4、tiveandthemanipulationenvironmental.Howtogetthebestbalanceofthesethree,thesecurepunctualrunningofthetrain,lowpowerandpassengerridecomfortintheoptimizationprocess,whichisaproblemforhigh—speedtraintomeetinChina.ForthecurrentsituationofChinesehigh-speedrail,throughthestudyofTrainOperationPerformancea
5、nalysisandoptimizedhandlingmethods,theoptimizedhigh.speedtrainmanipulationoffuzzyexpertsystemisconstructedtoinstructtrainoperation.First,throughthestudyontrainrunningperformance,theconstraintsandthetargetoptimizedofhigh—speedtrainmanipulationaredetermined.Theprincipleofrationalmanipulationisgiven.
6、Traincontrolevaluationfunctionisputforward.Themathematicaldescriptionoftrainsafety,punctualitymanipulation,energy-savingandcomfortablemanipulationisobtainedinaccordancewiththeevaluationfunction.andmanipulationmethodisproposedaccordinglythroughtheexperienceoftheexcellentdrivers.Second,throughthestu
7、dyontheperformanceofhigh—speedtrainsoperation,accordingtothemulti—objectiveoptimizationtheory,multi—objectiveoptimizationmodelofhigh—speedtrainoperationisestablished.Combinedwithclonalselectionalgorithmandadaptiv
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