列车动力学模型时变环境参数自适应辨识
【摘要】 考虑列车制动性能与制动距离对列车安全的重要影响, 分析了列车运行的动力学特性, 构建了列车离散化制动模型,并针对影响列车制动性能的关键参数 - 钢轨粘着系数难以直接观测、随钢轨环境变化的特点, 提出基于滑动窗口与最大期望理论的轮轨粘着系数在线辨识算法. 首先, 依据数据特征确定滑动窗口位置与窗口尺寸; 然后, 构造列车动力学模型参数的条件数学期望, 并结合粒子滤波与粒子平滑算法以及贝叶斯理论, 估计预设模型参数下的列车运行状态; 在此基础上, 分析粘着系数的后验概率, 并极大化条件数学期望对模型参数预设进行优化更新, 进而实现模型真实参数的逐步逼近.最后, 考虑雪地、隧道等场景下的粘着系数变化, 对本文方法进行了仿真验证, 并数值分析了粘着系数对制动距离的影响.仿真结果表明本文算法可快速、准确地对粘着系数进行实时辨识, 掌握轮轨间实时粘着状态.
