基于神经网络逼近的磁浮列车动态悬浮控制
2021-10-21王强
科学技术与工程 2021年28期
关键词:系统
王 强
(中国铁建电气化局集团第四工程有限公司, 长沙 410007)
为了能满足人们在有限资源下对于高速且大容量交通工具的需求,磁浮列车这一种依靠悬浮特性实现无接触运行的交通工具作为一项重点研究计划具有一定的前瞻性。而如何实现列车的稳定悬浮并且能够在外部扰动作用下具有较好的控制精度和抗干扰性是保证稳定运行的核心之一[1-3]。因此在这一大背景下,很多专家和学者针对悬浮控制算法以及车轨耦合振动机理进行了大量研究,并且取得了很多有价值的研究成果。
随着研究的逐步深入,列车的静态悬浮状态已经达到了一个较为成熟的地步,悬浮状态下磁轨之间的耦合振动问题已经得到了逐步解决。但如何能保证磁浮列车在动态激励下依旧能够在最大程度上保持悬浮稳定性是限制磁浮列车工程化应用的核心问题之一。张鋆豪等[4]研究了悬浮系统的线性自抗扰控制问题,并且证明了线性自抗扰控制在响应快速性以及抑制外部扰动等方面均优于比例-积分-微分(proportion-integral-derivative, PID)控制器。董达善等[5]建立了悬浮系统的非线性动力学模型。设计了相关的模糊控制算法初步克服外界干扰。佟来生等[6]提出了一种基于二类李雅普诺夫函数的滑模控制策略使其能够严格保证系统维持在目标悬浮间隙附近。通过对比仿真验证所提出控制律的有效性和鲁棒性。王军晓等[7]提出了一种基于等价输入干扰滑模观测器的模型预测控制方法。……
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