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大連交通大學(xué)劉洋獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)獲悉大連交通大學(xué)申請的專利一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119239689B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202411773313.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:B61L15/00;該發(fā)明授權(quán)一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法是由劉洋;李帥;李常賢設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2024-12-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明涉及列車控制技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法,包括采集無線時延數(shù)據(jù)、進(jìn)行時延預(yù)測、進(jìn)行牽引制動執(zhí)行器的健康程度檢測、建立動力學(xué)模型、將時延預(yù)測結(jié)果、健康程度檢測結(jié)果、基本阻力數(shù)據(jù)作為參數(shù)輸入到自適應(yīng)滑模容錯控制器中對列車進(jìn)行運(yùn)行控制。本發(fā)明通過設(shè)置CNN?GRU時延預(yù)測模型,能夠在通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征信息后,再進(jìn)行實(shí)驗(yàn)預(yù)測,能夠提高時延預(yù)測的準(zhǔn)確性;通過建立多質(zhì)點(diǎn)的列車動力學(xué)模型,考慮基本阻力、附加阻力、車廂間的作用力、質(zhì)量回轉(zhuǎn)系數(shù)和執(zhí)行器的健康狀況,使列車動力學(xué)模型更加貼近實(shí)際,采用改進(jìn)的粒子群算法對時延預(yù)測模型進(jìn)行超參數(shù)尋優(yōu),提高粒子群算法尋優(yōu)超參數(shù)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種列車無線網(wǎng)絡(luò)時延補(bǔ)償自適應(yīng)滑模容錯控制方法,其特征在于,包括以下步驟:S1:通過截取發(fā)送數(shù)據(jù)時間的時間戳采集列車無線通信設(shè)備的無線時延數(shù)據(jù);S2:構(gòu)建CNN-GRU時延預(yù)測模型,將無線延時數(shù)據(jù)輸入至CNN-GRU時延預(yù)測模型中進(jìn)行預(yù)測,獲得網(wǎng)絡(luò)時延;S3:采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對牽引制動執(zhí)行器的健康程度進(jìn)行檢測,獲得牽引制動執(zhí)行器的健康程度數(shù)據(jù);S4:建立列車動力學(xué)模型;建立列車動力學(xué)模型具體為:考慮車廂之間作用力、牽引制動執(zhí)行器的健康程度數(shù)據(jù)、基本阻力數(shù)據(jù)、附加阻力數(shù)據(jù)和質(zhì)量回轉(zhuǎn)系數(shù),建立列車動力學(xué)模型,其表達(dá)式為: 其中,為第j輛列車的位移,vj為第j輛列車的速度,mi為第i輛列車車廂的質(zhì)量,λi為第i輛列車牽引制動執(zhí)行器健康程度,r為質(zhì)量回轉(zhuǎn)系數(shù),F(xiàn)i為第i輛列車的控制器輸出的力,fi為第i輛列車運(yùn)行過程中的阻力,gii+1=αΔx+βΔv,gii+1為相鄰車廂之間的作用力,α為彈簧-阻尼系統(tǒng)的彈簧的彈性耦合系數(shù),β為彈簧-阻尼系統(tǒng)的阻尼系數(shù),Δx和Δv分別表示相鄰車廂之間的位移差和速度差,t為當(dāng)前時刻,τ為時間延遲,gi-1i為相鄰車廂之間的作用力;S5:根據(jù)步驟S2中得到的網(wǎng)絡(luò)時延、步驟S3中得到的牽引制動執(zhí)行器的健康程度數(shù)據(jù)、步驟S4中建立的列車動力學(xué)模型設(shè)計(jì)改進(jìn)的自適應(yīng)滑模容錯控制器控制率,對列車進(jìn)行控制,具體包括以下步驟:S501:根據(jù)列車動力學(xué)模型,獲得位移誤差和速度誤差,其表達(dá)式為: 其中,eit為理想位移和實(shí)際位移的誤差,為理想速度和實(shí)際速度的誤差,xdit為理想位移,xit為實(shí)際位移,vdit為理想速度,vit為實(shí)際速度;S502:獲得滑模面函數(shù),其表達(dá)式為: 其中,sit為滑模面函數(shù),i表示序號,c為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),且c>0,eit為理想位移和實(shí)際位移的誤差,為理想速度和實(shí)際速度的誤差;S503:獲得混合趨近率,其表達(dá)式為: 其中,i表示序號,xite、k、eq1i、eq2i、h1i、h2i均為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),s為滑模面;S504:根據(jù)滑模面函數(shù)和混合趨近率獲得自適應(yīng)滑模容錯控制器控制率,其表達(dá)式為: 其中,uit+τ為控制器輸出的力,t為當(dāng)前時刻,τ為預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)時延,為加速系數(shù)與牽引制動執(zhí)行器的健康程度之積的倒數(shù),ψ為加速系數(shù),δit為牽引制動執(zhí)行器的健康程度,xite、k、eq1i、eq2i、h1i、h2i為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),sit為滑模面函數(shù),c為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),eit為理想位移和實(shí)際位移的誤差,θ為中間量,vdit為理想速度,fbt為基本阻力,sgn為符號函數(shù);S505:考慮外界環(huán)境因素對基本阻力的影響,通過RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合得到考慮外界環(huán)境因素的基本阻力,其表達(dá)式為: 其中,fbit為考慮外界環(huán)境因素的基本阻力,為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)權(quán)重,φit為激活函數(shù),為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)差值;S506:在考慮外界環(huán)境因素的情況下設(shè)計(jì)改進(jìn)的自適應(yīng)滑模容錯控制器控制率,其表達(dá)式為: 其中,uit+τ為控制器輸出的力,t為當(dāng)前時刻,τ為預(yù)測的網(wǎng)絡(luò)時延,為加速系數(shù)與牽引制動執(zhí)行器的健康程度之積的倒數(shù),ψ為加速系數(shù),δit為牽引制動執(zhí)行器的健康程度,xite、k、eq1i、eq2i、h1i、h2i為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),sit為滑模面函數(shù),c為調(diào)節(jié)趨近速度的系數(shù),eit為理想位移和實(shí)際位移的誤差,vdit為理想速度,fbt為基本阻力,sgn為符號函數(shù),為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的估計(jì)權(quán)重,φit為激活函數(shù),為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)差值;S507:獲得超參數(shù)的自適應(yīng)率,其表達(dá)式: 其中,為t時刻的的自適應(yīng)率,rζ為控制自適應(yīng)率變化的常量,sit為滑模面函數(shù),sgn為符號函數(shù),δit為牽引制動執(zhí)行器的健康程度,為權(quán)重的自適應(yīng)率,rw為控制自適應(yīng)率變化的常量,ψ為加速系數(shù),φit為激活函數(shù),為偏移量的自適應(yīng)率,rε為控制自適應(yīng)率變化的常量。

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