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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开一种重载列车运行过程的控制方法、装置、介质及产品，涉及自动控制技术领域。方法包括：构建同时考虑空气制动和钩缓装置约束的重载列车多质点动力学模型；根据重载列车多质点动力学模型，确定机车状态空间表达式；根据机车状态空间表达式，确定基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率；获取重载列车的实际位移和实际速度；以实际位移与期望位移的误差和实际速度与期望速度的误差为输入，应用基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率，得到重载列车的牵引力制动力控制信号。本发明能够提升重载列车运行过程的控制精度及控制系统的抗干扰能力。

主权项：1.一种重载列车运行过程的控制方法，其特征在于，所述方法包括：构建同时考虑空气制动和钩缓装置约束的重载列车多质点动力学模型；所述重载列车多质点动力学模型为： ；其中，为第i节车厢的质量；为第i节车厢的纵向位移，为第i节车厢的加速度；和分别为第i节车厢受到的前车钩力和后车钩力；u为牵引力电制动力；为第i节车厢受到的空气制动力；为第i节车厢受到的基本阻力；为第i节车厢受到的附加阻力；令，为Fi的不确定部分；为第i节车厢受到的外界扰动；其中i=1,2,…,n；n为货车车厢个数；m0为机车的质量；为机车的加速度；为机车受到的后车钩力；为机车受到的基本阻力；为机车受到的附加阻力；为机车受到的空气制动力；为机车受到的不确定部分的力；为机车受到的外界扰动；根据所述重载列车多质点动力学模型，确定机车状态空间表达式；所述机车状态空间表达式为： ； ； ； ； ； ； ；其中，u为牵引力电制动力；是机车的实际位移，是机车的实际速度，为状态向量，为状态向量的导数；为机车受到的干扰；G为输入矩阵；H为常数矩阵；y为输出向量；m0为机车的质量；Fx为关于状态向量的连续函数矩阵；Jx为关于状态向量的连续函数；为非线性连续函数；是的不确定部分；为机车受到的后车钩力；为机车受到的基本阻力；为机车受到的附加阻力；为机车受到的空气制动力；根据所述机车状态空间表达式，确定基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率；所述基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率为： ；其中，u为牵引力电制动力；m0为机车的质量；为非线性函数表达式；为目标速度的导数；为位移误差；为速度误差；s为滑模面；是关于s的符号函数；、、、、均为正实数；为径向基函数神经网络的输出；为非线性干扰观测器的输出；；；为自然常数；获取重载列车的实际位移和实际速度；以所述实际位移与期望位移的误差和所述实际速度与期望速度的误差为输入，应用所述基于非线性干扰观测器的自适应神经网络滑模控制率，得到所述重载列车的牵引力制动力控制信号。

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