【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及列车控制，尤其涉及高速列车在复杂扰动下的控制方法。
技术介绍
1、铁路是各国的货物运输与人员运输的主要工具之一，其具有速度快、运量大、全天候等优点，在社会发展中起着至关重要的作用。但随着列车的速度越来越高，高速列车所面对的情况也越来越复杂，变化也越来越快，无法及时对高速列车进行调节，就无法保证列车的安全。因此，对高速列车的快速有效控制，提高高速列车的抗干扰能力，可以解决高速列车运行的安全和稳定问题。然而在实际运行中，高速列车的控制受到许多复杂因素影响。一方面，列车本身的高速使其环境变化较快，列车受到的干扰并不稳定。另一方面，列车本身具有强耦合性，使其不易控制。lstm(long short-term memory)控制器可以保证高速列车运行时的稳定性，提高抗干扰性能，而自适应比例补偿环节可以在此基础上进一步提高高速列车的控制精度，最终同时提高控制效果和抗干扰性能。
2、申请公布号为cn 111679577 a，名称为一种高速列车的速度跟踪控制方法和自动驾驶控制系统，以下简称对比文件1。该技术方案设计了一种完全不...
【技术保护点】
1.基于LSTM网络和自适应比例补偿的高速列车控制方法，其特征在于：所述方法包括LSTM网络及其训练所用的梯度下降法、自适应比例补偿环节。所述LSTM网络为程序模块，以列车的设定速度、实际速度、速度误差作为输入，经过LSTM网络计算，输出列车的牵引力或制动力；所述LSTM网络所用的梯度下降法为程序模块，以速度误差作为输入，对LSTM网络的权值进行调整；所述自适应比例补偿环节为程序模块，以列车的设定速度、实际速度、速度误差和列车的牵引制动力作为输入，计算LSTM控制器所需要的补偿量。
2.根据权利要求1所述基于LSTM网络和自适应比例补偿的高速列车控制方法，...
【技术特征摘要】
1.基于lstm网络和自适应比例补偿的高速列车控制方法，其特征在于：所述方法包括lstm网络及其训练所用的梯度下降法、自适应比例补偿环节。所述lstm网络为程序模块，以列车的设定速度、实际速度、速度误差作为输入，经过lstm网络计算，输出列车的牵引力或制动力；所述lstm网络所用的梯度下降法为程序模块，以速度误差作为输入，对lstm网络的权值进行调整；所述自适应比例补偿环节为程序模块，以列车的设定速度、实际速度、速度误差和列车的牵引制动力作为输入，计算lstm控制器所需要的补偿量。
2.根据权利要求1所述基于lstm网络和自适应比例补偿的高速列车控制方法，其特征在于：所述lstm网络使用基础的lstm网络结构，以列车的当前时刻设定速度、下一时刻的设定速度、上一时刻的速度、当前时刻的速度误差、下一时刻的速度误差为输入，与上一时刻隐层状态组成一个输入...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩广，李玉文，孙晓云，王明明，郑海青，张文莲，何朝峰，
申请(专利权)人：石家庄铁道大学，
类型：发明
国别省市：
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