基于参考模型的ATO自适应控制算法研究

提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键。本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳定性,同时指出该类控制算法存在引起控制器震荡的固有弊端。随后,通过在原自适应控制系统中引入合适的辅助系统,构建基于增广误差的自适应控制系统,该算法不仅克服了前一种方法的固有缺陷,而且具有更加严谨的理论结构。最后,数学仿真结果显示本文所提算法能有效补偿列车运行过程中存在的不确定性因素,使列车精确地追踪目标制动曲线,验证了本文所提方法的有效性。