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龙图腾网恭喜西南交通大学申请的专利基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115903499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211458350.3，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法是由王青元;周岑;冯晓云;郭佑星;王竣渝;蒋春宏设计研发完成，并于2022-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法，包括以下步骤：获取列车期望速度和期望位置轨迹数据；传感器获取列车的实时速度和位置数据，并与期望速度和期望位置轨迹数据进行比较，得到速度跟踪误差和位置跟踪误差；计算列车运行过程中的不确定性参数；采用饱和函数对不确定性参数进行约束；基于滑模控制和神经网络逼近结果，计算列车当前的控制律；列车ATO控制器输出控制律，控制列车牵引控制单元和列车制动控制单元，产生牵引力或制动力，改变列车运行状态；判断列车是否到站，若是，则运行结束，若不是，则继续执行上述步骤。本发明的提出解决了列车轨迹跟踪控制不精确以及滑模控制器带来的抖振问题。

本发明授权基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络和滑模控制的列车自适应轨迹跟踪控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S1：利用列车测速定位系统获取列车期望速度和期望位置轨迹数据；S2：通过传感器获取列车的实时速度和位置数据，并与期望速度和期望位置轨迹数据进行比较，得到速度跟踪误差和位置跟踪误差；S3：利用ATO控制器根据得到的速度跟踪误差和位置跟踪误差计算列车运行过程中的不确定性参数；S4：采用饱和函数对不确定性参数进行约束；S5：根据约束的不确定性参数，基于滑模控制和RBF神经网络逼近结果，计算列车的实际控制律；S6：通过列车ATO控制器输出控制律，控制列车牵引控制单元和列车制动控制单元，使其产生牵引力或制动力，改变列车运行状态；S7：通过ATP控制器判断列车是否到站，若是则运行结束，若不是则返回步骤S2；所述S3中包括以下步骤：S3-1：确定神经网络的输入δ1和δ2，公式如下所示： 其中，δ1为位置跟踪误差，δ2为速度跟踪误差，xrt为理想位置，为理想速度，xt为列车运行实际位置，为列车运行实际速度，t为时间；则滑模面st公式为： 其中，β为设计参数，为位置跟踪误差的导数；S3-2：利用激活函数pjt将神经网络的输入转换为新的输出信号，得到神经网络的径向基向量pt，公式如下所示： 其中，pt为pjt的列向量，α为激活函数的宽度向量，δ为网络的输入，δ＝[δ1，δ2]T，λj为中心点向量值，j为隐含层中神经元的个数，exp·为指数函数；S3-3：根据跟踪误差调整神经网络权值，实现对每个径向基向量输出的权值进行在线训练，不断更新网络权值，网络权值的自适应律公式设计如下所示： 其中，M为列车质量，ω为设计参数；S3-4：根据训练得到的网络权值和径向基向量确定神经网络的输出θt，公式如下所示：θt＝WTt·pt其中，WTt为神经网络的权重向量；S3-5：根据神经网络的输出获得列车运行过程中的不确定性参数，公式如下所示： 其中，a和b为机械阻力系数，c为空气阻力系数，Dx为外界环境干扰，a、b、c和Dx均为不确定性参数。

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