城轨列车多目标优化控制算法研究与仿真

来源 :系统仿真学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:gjb649666926
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针对城轨列车运行多目标的特点,以能耗、准时性、精确停车以及舒适度为指标建立城轨列车运行多目标模型,利用遗传算法对其进行优化,根据列车牵引计算以及计算机仿真得到列车运行目标曲线。将模糊控制和PID控制算法应用到城轨列车运行系统中,建立自适应模糊PID控制器和PID控制器,对目标曲线进行跟踪。仿真结果表明自适应模糊PID控制与PID控制相比,其能更好的使列车跟随目标曲线,从而保证列车安全、平稳、准时地运行,确保列车进站停车的精确性。 Aiming at the characteristics of multi-objective operation of urban rail transit, the multi-objective model of urban rail transit operation is established based on energy consumption, punctuality, precise parking and comfort as the indicator. The genetic algorithm is used to optimize the multi-objective model. Train is calculated according to train traction and computer simulation Run target curve. The fuzzy control and PID control algorithm are applied to the urban rail transit system, and an adaptive fuzzy PID controller and PID controller are established to track the target curve. Simulation results show that compared with PID control, adaptive fuzzy PID control can make the train follow the target curve better, so as to ensure the train to run safely, smoothly and on time, and ensure the accuracy of train inbound stop.
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