[发明专利]基于系统建模的高速列车交互估计方法、系统及可读介质

说明书

本发明提出了一种基于系统建模的高速列车交互估计方法、系统及可读介质，建立了一个具有时滞的高速列车状态空间模型，以映射离散系统的已知输入输出数据之间的关系；给定的高速列车的输入输出数据，提出了一种基于因果约束的参数估计和状态估计相结合的模型辨识算法。本发明对所研究的系统进行了收敛性分析，证明了辨识过程和估计收敛性的有效性。

技术领域

本发明涉及高速列车系统的参数估计和状态辨识领域，属于复杂轨道交通列车辨识和控制领域。

背景技术

随着轨道交通设备国产化进程高速推进，自动列车驾驶逐渐取代人工驾驶成为列车控制的主流。自动列车驾驶系统的控制任务角度主要包括：面向环境友好的节能优化控制以及面向高精度控制的调速跟踪控制和精确停车控制。高精度的调速跟踪控制是轨道交通系统实现最小间隔运营的有力保障，而精确停车控制则能够方便旅客在安装有屏蔽门的站台上下换乘。列车的控制精度体现了列车的控制水平和轨道交通系统对旅客的服务水平。

高速列车运行距离长、空间分布广，过程中地理、气候环境多变，实际运行控制中受多类干扰影响。有些干扰具有确定性与周期性，如轨道坡度理论值与实际值的偏差。而更多干扰呈现随机性与不确定性，如速度传感器漂移及量化误差等。此外，列车状态数据采集、转发过程中还存在量测数据不完整、丢失数据等现象。这类因数据不完整造成的干扰使辨识建模精度受到影响，令模型的实用性与可信性大打折扣。研究多干扰条件下的高速列车运行控制过程的建模和参数估计方法对于列车运行控制具有极为重要的实际意义。

发明内容

1、本发明的目的

本发明要解决的技术问题是提供一种辨识算法来估计高速列车系统以达到对系统参数辨识的高精度。

2、本发明所采用的技术方案

本发明提出了一种基于系统建模的高速列车交互估计方法，

建立时滞的提升状态空间模型，

y(k)＝x(k)+v(k)＝[1，0]X(k)+v(k)＝：cX(k)+v(k)

其中，k为时间，I为单位矩阵，滤波器的状态由后验状态估计和后验误差协方差矩阵P(k|k)实现，定义P(k)：＝P(k|k)；为X(k)的估计值，k|k为k的当前时刻；

给定高速列车的输入输出数据，建立基于因果约束的参数估计和状态估计相结合的模型辨识算法。

优选的，所述的带时滞的提升状态空间模型建立在考虑附加扰动的高速列车双速率系统基础上:

具有周期T₁的零阶保持器G_T1产生输入u(t)以处理离散时间信号u(kT₁)，为了产生离散时间信号y(kT₂)，连续时间过程H(s)的输出y(t)由采样器采样；对于具有时间延迟的高速列车双速率状态空间系统，测量的输入输出数据为{u(kT₁),y(kT₂)}，y(kT₂)和u(kT₁)分别代表kT₂和kT₁时刻的输出速度和输入目标加速度，由于使用零阶保持器，有u(t)＝u(kT₁),kT₁≤t≤(k+1)T₁；

假设H(s)是一个线性时变连续时间过程，具有以下状态空间表达式

x(t+1)＝A₁x(t)+A_dx(t-d)+b₁u(t)+f₁ω(t),

y(t)＝x(t)+v(t)，