高速列车受限自适应有限次迭代学习容错控制

来源：交通运输系统工程与信息杂志2024年第3期北京时间：

作者：余琼霞, 候怡腾, 孙俊杰, 侯忠生

单位：1. 河南理工大学，电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000；2. 焦作煤业(集团)有限责任公司铁路运输处，河南 焦作 454000；3. 青岛大学，自动化学院，山东 青岛 266071

摘要：为研究高速列车(High-Speed Train, HST)自动运行系统在执行器故障和速度受限下的速度控制问题，本文提出一种有限次运行收敛的受限自适应迭代学习容错控制 (Finite- Iteration Constrained Adaptive Iterative Learning Fault-Tolerant Control, FI-CAILFTC)方法。首先，基于障碍组合能量函数(Barrier Composite Energy Function, BCEF)构建沿迭代域方向有限次运行收敛条件，并且利用所期望任意跟踪精度计算所需运行次数，同时，指导控制器参数选择，以保证HST有限次运行收敛性；其次，设计具有自适应容错能力的迭代学习控制算法，对未知时变且迭代变化的执行器故障进行自适应估计和补偿；再次，针对HST运行过程中超速问题，在所设计容错控制器基础上，加入超速防护机制，保证HST实际运行速度始终满足速度约束，保障列车安全运行；最后，以CRH-3型高速动车组列车作为研究对象，对设计的控制方法进行仿真研究。仿真结果表明：FI-CAILFTC 方法下，HST 速度跟踪误差在预先计算出的第 17 次迭代后达到期望控制精度0.2，相较于对比算法，控制精度分别提高了90.70%和90.22%；FI-CAILFTC有更快的收敛速度和更好的自适应容错能力；HST实际运行速度始终主动满足速度受限。

关键词：铁路运输,有限次运行收敛,自适应迭代学习容错控制,高速列车,超速防护,执行器故障

基金资助：国家自然科学基金(62003133, 62373206)；河南理工大学杰出青年科学基金(J2023-5)