列车动力学模型时变环境参数自适应辨识

作者：谢国^*; 金永泽; 黑新宏; 姬文江; 高士根; 高桥圣; **宽

来源：自动化学报, 2019, 45(12): 2268-2280.

DOI：10.16383/j.aas.c190215

• 粘着系数
• 紧急制动模型
• 最大期望算法
• 滑动窗口
• 参数估计

考虑列车制动性能与制动距离对列车安全的重要影响,分析了列车运行的动力学特性,构建了列车离散化制动模型,并针对影响列车制动性能的关键参数—钢轨粘着系数难以直接观测、随钢轨环境变化的特点,提出基于滑动窗口与最大期望理论的轮轨粘着系数在线辨识算法.首先,依据数据特征确定滑动窗口位置与窗口尺寸;然后,构造列车动力学模型参数的条件数学期望,并结合粒子滤波与粒子平滑算法以及贝叶斯理论,估计预设模型参数下的列车运行状态;在此基础上,分析粘着系数的后验概率,并极大化条件数学期望对模型参数预设进行优化更新,进而实现模型真实参数的逐步逼近.最后,考虑雪地、隧道等场景下的粘着系数变化,对本文方法进行了仿真验证,并数值分析了粘着系数对制动距离的影响.仿真结果表明本文算法可快速、准确地对粘着系数进行实时辨识,掌握轮轨间实时粘着状态.

• 单位
  北京交通大学; 西安理工大学