"高速列车数据驱动无模型自适应容错控制"
本文总结了高速列车数据驱动无模型自适应容错控制的相关知识点。高速列车运行控制中，牵引/制动力约束和执行器故障问题是两个主要挑战。为解决这些问题，提出了一种基于偏格式动态线性化的无模型自适应容错控制（PFDL-MFAFTC）算法。
1. 无模型自适应控制
无模型自适应控制是一种基于数据驱动的控制方法，不需要准确的系统模型。该方法可以实时处理系统中的不确定性和非线性，提高系统的鲁棒性和可靠性。
2.偏格式动态线性化
偏格式动态线性化是一种将非线性系统模型转化为线性模型的方法。该方法可以将高速列车动力学模型转化为偏格式动态线性化数据模型，简化了模型的复杂度。
3.径向基函数神经网络（RBFNN）
径向基函数神经网络（RBFNN）是一种常用的神经网络模型，可以处理非线性问题。该方法可以处理执行器故障引起的非线性问题。
4. 压缩映射方法
压缩映射方法是一种严格的收敛性证明方法，可以确保算法的收敛性。该方法可以用于证明PFDL-MFAFTC算法的收敛性。
5. 高速列车仿真验证
高速列车仿真验证是验证PFDL-MFAFTC算法的有效性和容错能力的重要方法。该方法可以模拟高速列车的实际运行环境，验证算法的性能。
6. 高速列车数据驱动控制
高速列车数据驱动控制是一种基于数据驱动的控制方法，可以实时处理高速列车中的不确定性和非线性。该方法可以提高高速列车的运行稳定性和安全性。
7. 容错控制
容错控制是一种可以容忍系统中的故障的控制方法。该方法可以提高高速列车的鲁棒性和可靠性。
8. 高速列车动力学模型
高速列车动力学模型是描述高速列车运行过程中的动力学关系的数学模型。该模型可以用于分析高速列车的运行状态和故障诊断。
9. 执行器故障
执行器故障是高速列车运行控制中的一个主要挑战。该故障可以引起高速列车的运行不稳定和事故。
10. 数据驱动控制方法
数据驱动控制方法是一种基于数据驱动的控制方法，可以实时处理系统中的不确定性和非线性。该方法可以提高高速列车的运行稳定性和安全性。
高速列车数据驱动无模型自适应容错控制可以实时处理高速列车中的不确定性和非线性，提高高速列车的运行稳定性和安全性。
