基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法，具体为：首先建立了高速列车历史运行数据库，再通过条件与性能匹配算法从数据库中匹配出与当前运行工况最接近的历史工况信息，并对其所对应的历史控制量信息进行变时间尺度处理和变幅度处理，然后将其当作初始控制量输入到迭代学习控制器中，对阀门进行控制，最后在迭代结束后，需要根据性能指标对高速列车历史运行数据库进行更新。本发明专利技术能够有效抑制车内压力波动，并能够提高系统收敛速度与控制精度，具有一定的理论研究价值。论研究价值。论研究价值。

【技术实现步骤摘要】
基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法


[0001]本专利技术属于高速列车车内压力波动控制
，具体涉及一种基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法。

技术介绍

[0002]当高速列车通过隧道时，在车
‑
隧耦合气动作用下，车外会产生剧烈的隧道压力波，这些瞬变压力通过换气风道、车体缝隙以及车体变形等进入车内，诱发车内压力发生变化。若车内气压变化率超过人体耳膜舒适度准则限值，则会引起司乘人员耳鸣、耳痛、头晕、头痛等不适感，严重时甚至会造成司乘人员耳膜破裂。因此，为保障司乘人员的舒适与安全，需要采取控制方法来抑制车内压力波动。目前，固定时长关闭换气风道的被动控制方式在重新开启风道时可能造成车内更大的压力波动，不能有效抑制车外气压向车内传递。
[0003]另外，同一高速列车按照运行图上所规定的速度重复通过同一隧道时，产生的隧道压力波形态理论上是相同的，但是受车速波动以及周围环境随机干扰(气温、大气压、风速等)的影响，隧道压力波将发生微小的时间尺度以及幅度方面的形态变化，本专利技术将这些时间尺度和幅度相似或本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立高速列车历史运行数据库；高速列车历史运行数据库包含车速信息、隧道压力波、风道阀门控制量、控制误差以及性能指标；步骤2：条件与性能匹配算法；S21：对当前车速、历史车速信息和当前期望性能指标、历史指标信息进行归一化处理；S22：利用欧氏距离计算当前工况信息与历史工况信息之间的距离；S23：将与当前工况信息距离最小的一组历史工况信息所对应的风道阀门控制量信息匹配出来，作为变时间尺度初始控制量信息；步骤3：变时间尺度处理；对控制量轨迹的时间尺度进行拉伸或缩放处理，使得变时间尺度初始控制量转变为定时间尺度最优控制量；步骤4：变幅度处理；利用车内气压1s变化率，定义气压舒适性指标，并将其作为控制目标，进而将变幅度问题转变为定幅度问题；步骤5：迭代学习控制方法；包括初始控制量的确定、误差的确定、迭代学习律的设计以及性能指标的确定；步骤6：更新高速列车历史运行数据库。2.根据权利要求1所述的一种基于条件与性能匹配的车内压力波动迭代学习控制方法，其特征在于，所述步骤5迭代学习控制方法具体如下：S51：初始控制量的确定；初始控制量u1(k)为经过基于条件与性能匹配算法以及变时间尺度处理后的控制量即S52：误差的确定；误差e
j
(k)设定为期望气压舒适性指标Q
d
(k)与实际输出的第j次气压舒适性指标Q
j
(k)的差值，即e
j
(k)＝Q

【专利技术属性】
技术研发人员：陈春俊，杨露，张敏，屈国庆，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：