基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制

葛俊德; 魏文军; 武晓春

doi:10.13873/J.1000-9787(2022)10-0075-04

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基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制

设计与制造 | 更新时间：2025-09-11

- 基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制
- 基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制
- 传感器与微系统 2022年第10期页码：75-78
- 作者机构：
  
  兰州交通大学自动化与电气工程学院 2. 兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2022)10-0075-04
  中图分类号： TP273;U284.48
- 纸质出版：2022
- 稿件说明：
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葛俊德, 魏文军, 武晓春. 基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):75-78.

基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制[J]. 2022, (10): 75-78.
葛俊德, 魏文军, 武晓春. 基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制[J]. 传感器与微系统, 2022,(10):75-78. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0075-04.

基于多智能体系统的高速动车组分布式协同控制[J]. 2022, (10): 75-78. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2022)10-0075-04.

摘要

针对高速动车组（EMU）的协同控制问题，本文将各动力单元描述为智能体，根据智能体之间的网络拓扑和相互作用关系，建立高速动车组多智能体模型；设计了分布式有限时间协同控制算法来实时生成各智能体的牵引/制动力，实现了动车组分布式协同速度跟踪，同时提高了跟踪速度；应用图论、Lyapunov稳定性理论证明了所设计的控制算法可以保证系统的收敛性和稳定性。最后，通过MATLAB数值仿真验证了该协议的有效性和正确性。仿真结果表明：有限时间一致性算法具有良好的稳态和动态性能，列车跟踪速度提高了约30%。

Abstract

关键词

Keywords

references

高速动车组强耦合模型的分布式滑模控制策略 [J]. 李中奇,金柏,杨辉,谭畅,付雅婷. 自动化学报 . 2020(03)

下一代高速列车关键技术特征分析及展望 [J]. 缪炳荣,张卫华,池茂儒,周宁,宋冬利,杨树旺. 铁道学报 . 2019(03)

高速铁路列控系统列车位置在线估计算法研究 [J]. 袁磊,甘庆鹏,刘雨,付强. 铁道学报 . 2017(09)

基于混合系统模型预测控制的列车自动驾驶策略 [J]. 王龙生,徐洪泽,张梦楠,段宏伟. 铁道学报 . 2015(12)

基于分布式模型的动车组预测控制方法 [J]. 杨辉,张芳,张坤鹏,李中奇,付雅婷. 自动化学报 . 2014(09)

Distributed Cooperative Cruise Control of Multiple High-Speed Trains Under a State-Dependent Information Transmission Topology. [J] . Weiqi Bai,Zongli Lin,Hairong Dong,Bin Ning. IEEE Trans. Intelligent Transportation Systems . 2019 (7)

Distributed cruise control of high-speed trains [J] . Yan Zhao,Tianzhi Wang,Hamid Reza Karimi. Journal of the Franklin Institute . 2017 (14)

Robust sampled-data cruise control scheduling of high speed train [J] . Shukai Li,Lixing Yang,Keping Li,Ziyou Gao. Transportation Research Part C . 2014

Computationally Inexpensive Tracking Control of High-Speed Trains With Traction/Braking Saturation [J] . Song, Q.,Song, Y.,Tang, T.,Ning, B.. IEEE transactions on intelligent transportation systems . 2011 (4)

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