基于大数据的高速列车气动载荷作用下迭代学习主动控制研究

来源：计算机测量与控制杂志2016年第2期北京时间：

作者：陈春俊,孙宇,何洪阳

摘要：列车在高速运行的过程中与另一列车相交会时,将产生剧烈的瞬态气动载荷冲击而引起车体瞬间横向振动加剧,导致列车横向平稳性恶化；为了改善列车运行平稳性,采用大数据方法及迭代学习控制思想,提出基于高速列车运行大数据的迭代学习主动控制算法,并进行多体动力学与控制算法的联合仿真,进一步研究控制算法对会车气动载荷幅值变化和会车时间变化的鲁棒性；结果表明:大数据迭代学习主动控制经过5次迭代后对会车气动载荷激扰下的车体横向振动峰值降低52.67%,且控制算法对会车工况变化有较好的鲁棒性。

关键词：高速列车;气动载荷;大数据;迭代学习控制;主动控制

基金资助：国家自然科学基金(51475387, 51375403)。