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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。

本一種列車無線網(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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