基于CNN的非饱和输入饱和高速列车自适应跟踪控制

### 基于CNN的非饱和输入饱和高速列车自适应跟踪控制 #### 摘要与背景 本文探讨了在存在非线性、不对称输入饱和及未知外部干扰的情况下，针对高速列车的位置与速度自适应跟踪控制问题。高速列车作为一种高效、快速且经济的交通方式，在近年来吸引了大量研究关注，尤其是在中国。然而，由于实际铁路系统中不可避免的非线性特性（如空气动力学问题）以及执行器物理限制等因素的影响，实现良好的跟踪性能变得相当困难。 在高速列车运动控制过程中，由于执行器（如伺服阀）、传感器及电磁阻尼等元件的物理限制，执行器饱和问题不可避免地会出现，这往往严重影响系统的性能，导致不期望的误差甚至不稳定状态。尽管近年来已经对带有执行器饱和问题的高速铁路系统进行了广泛的研究，但非对称输入饱和的情况仍未得到充分解决。 #### 方法论 为了解决上述挑战，本文提出了一种结合滑模技术和自适应切比雪夫神经网络(CNN)技术的自适应跟踪控制方法。该方法能够确保列车轨迹相对于参考轮廓的最终一致有界收敛。特别地，本研究去除了对于列车速度和参考速度初始条件为零的假设。 **切比雪夫神经网络(CNN)**：切比雪夫神经网络是一种基于切比雪夫多项式展开的神经网络模型，其优点在于能够有效地逼近复杂的非线性函数，特别适用于处理具有非线性特性的动态系统。 **滑模控制(SMC)**：滑模控制是一种鲁棒控制策略，它通过设计一个滑动面并确保系统状态沿着此滑动面变化，从而使得系统能够抵抗外界干扰和不确定因素的影响。 #### 主要贡献 1. **非对称输入饱和问题的处理**：研究提出了如何在面对非对称输入饱和问题时，实现高速列车的有效控制。这种非对称性通常由执行器本身的物理特性所引起。 2. **自适应控制算法的设计**：结合了切比雪夫神经网络和滑模控制技术，开发了一种新的自适应控制算法，能够在面对非线性系统动态、非对称输入饱和以及未知外部干扰的情况下保持良好的跟踪性能。 3. **理论分析与仿真验证**：通过对所提出的控制方法进行严格的数学分析，并通过数值仿真结果进一步验证了该方法的有效性和可行性。 #### 结论 本文提出了一种针对高速列车的自适应跟踪控制方法，该方法能够有效应对非线性、非对称输入饱和及未知外部干扰等问题。通过采用切比雪夫神经网络与滑模控制技术相结合的方式，不仅解决了传统控制方法中存在的局限性，还提高了系统的鲁棒性和稳定性。此外，该方法的成功实施为进一步提升高速列车的运行效率和安全性提供了有力的技术支持。 #### 参考文献 本文的结论部分虽然没有给出具体的参考文献列表，但从文中提到的关键字“Adaptive tracking control; High speed train; Chebyshev neural network (CNN); Sliding mode control; Asymmetric input saturation”可以推断出，该研究是在现有高速列车控制领域的基础上进行的深入探索和发展。因此，相关的参考文献可能包括但不限于： - 有关切比雪夫神经网络在控制系统中的应用研究； - 针对高速列车控制问题的滑模控制方法； - 对高速列车动力学建模和控制策略的最新进展； - 有关非对称输入饱和问题的理论分析和解决方案。 本文通过对高速列车自适应跟踪控制方法的研究，为解决非对称输入饱和问题提供了一种新的思路和技术方案，对推动高速铁路系统的进一步发展具有重要意义。