高速列车的鲁棒自适应及容错控制

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高速列车的鲁棒自适应及容错控制

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高速列车的鲁棒自适应及容错控制

论文目录
致谢	第1-6页
摘要	第6-8页
ABSTRACT	第8-13页
1 引言	第13-31页
1.1 选题意义	第13-15页
1.2 背景介绍	第15-26页
1.2.1 高速列车牵引与制动	第15-19页
1.2.2 列车牵引与制动控制关键技术研究现状	第19-25页
1.2.3 高速列车牵引与制动控制面临问题	第25-26页
1.3 论文工作与结构	第26-31页
1.3.1 论文工作	第26-28页
1.3.2 论文结构	第28-31页
2 高速列车动力学模型	第31-51页
2.1 单质点模型	第31-36页
2.1.1 一般单质点模型	第31-33页
2.1.2 基于一般单质点模型的牵引与制动动态模型	第33-36页
2.2 多质点模型	第36-42页
2.2.1 一般多质点模型	第36-37页
2.2.2 考虑多级牵引与制动的列车多质点模型	第37-42页
2.3 多质点单位移模型	第42-51页
2.3.1 多质点单位移模型	第42-44页
2.3.2 考虑多级牵引与制动的列车多质点单位移模型	第44-46页
2.3.3 基于多质点单位移模型的牵引与制动动态模型	第46-51页
3 考虑牵引与制动特性的高速列车自适应控制	第51-65页
3.1 引言	第51-52页
3.2 控制器设计与稳定性分析	第52-60页
3.2.1 牵引反步控制	第52-54页
3.2.2 制动反步控制	第54-56页
3.2.3 牵引与制动组合反步控制	第56-60页
3.3 数值仿真	第60-62页
3.4 本章小结	第62-65页
4 基于虚拟参数的高速列车鲁棒自适应容错控制	第65-87页
4.1 引言	第65-66页
4.2 执行器正常状态下的控制器设计与稳定性分析	第66-72页
4.2.1 牵引控制	第67-69页
4.2.2 制动控制	第69-72页
4.3 执行器故障状态下的控制器设计与稳定性分析	第72-80页
4.3.1 神经网络自适应容错牵引控制	第72-76页
4.3.2 神经网络自适应容错制动控制	第76-80页
4.4 讨论	第80-82页
4.5 数值仿真	第82-84页
4.6 本章小结	第84-87页
5 考虑多级牵引与制动特性的高速列车鲁棒自适应控制	第87-105页
5.1 引言	第87-88页
5.2 问题描述	第88-89页
5.3 非饱和受限下的控制器设计与稳定性分析	第89-94页
5.3.1 自适应控制	第89-91页
5.3.2 鲁棒自适应控制	第91-94页
5.4 分级限制下的鲁棒自适应控制器设计与稳定性分析	第94-98页
5.5 优化牵引与制动分配	第98-100页
5.6 数值仿真	第100-102页
5.7 本章小结	第102-105页
6 基于数据驱动的高速列车鲁棒自适应容错控制	第105-127页
6.1 引言	第105-106页
6.2 问题描述	第106-107页
6.3 控制器设计与稳定性分析	第107-119页
6.3.1 神经网络自适应控制	第107-111页
6.3.2 简化的神经网络自适应控制	第111-115页
6.3.3 神经网络自适应容错控制	第115-119页
6.4 数值仿真	第119-122页
6.5 本章小结	第122-127页
7 考虑非仿射特性的高速列车鲁棒自适应容错控制	第127-147页
7.1 引言	第127-128页
7.2 问题描述	第128-131页
7.3 控制器设计	第131-141页
7.3.1 传感器正常状态下的广义PI控制	第131-137页
7.3.2 传感器故障状态下的广义PI控制	第137-141页
7.4 数值仿真	第141-144页
7.5 本章小结	第144-147页
8 总结与展望	第147-151页
8.1 总结	第147-149页
8.2 问题与展望	第149-151页
参考文献	第151-163页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果	第163-167页
学位论文数据集	第167页

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