李新　陈春俊　艾永军　周建容

摘要：为研究高速列车通过隧道时产生的压力波对车体气密性和车内压力舒适度的影响，建立隧道压力波模拟加载系统。该系统具有非线性、多扰动、多容耦合以及加载的压力波幅值大和变化剧烈等特点，带来控制速度和精度上的难度。为准确模拟加载隧道压力波，采用遗忘开闭环高阶迭代学习控制算法进行控制，利用AMESim和Simulink联合仿真平台进行控制仿真，并对比几种不同学习律的控制效果。仿真结果表明：遗忘开闭环高阶学习律在第7个周期时，压力控制最大误差绝对值已降低到0.358 2kPa，相对于开环PfD和遗忘因子开环PfD型学习律的1.23kPa和0.9462kPa，分别减少70.87%和62.14%，该算法可增加系统稳定性，使得隧道压力波的加载更加快速准确。

关键词：压力波模拟加载系统;迭代学习控制;开闭环高阶学习律;遗忘因子

中图分类号：TP273 文献标志码：A 文章编号：1674-5124（2019）01-0145-05

0 引言

随着高速列车速度的提升，气压波动程度随之加大，特别是当高速列车会车或者在隧道中运行时，车体表面的瞬时压力波幅值会在较大范围内变化。外界空气压力的这种波动通过车体的缝隙或者空调系统的新风道与废排风道影响到车内的压力，如果车内空气压力变化量及变化率超过一定值，就会刺激旅客的耳膜，引起耳肿耳痛，从而影响乘客的舒适性[1];同时会影响到车体的气密性及材料的耐疲劳强度等[2]。

在实际线路上进行高速列车经过隧道时车内外压力对车体气密性、车内压力波动对人舒适性的影响及列车材料耐疲劳强度等的研究，不仅测试周期长、经济成本高，而且会影响列车正常的运营。……