[发明专利]重载列车的建模方法、建模系统、控制方法及控制系统

说明书

本发明涉及了一种重载列车的建模方法、建模系统、控制方法及控制系统，属于重载列车控制技术领域。所述建模方法包括：获取重载列车的运行数据；分别对运行数据中的速度数据和控制力数据进行聚类，获得速度聚类结果和控制力聚类结果；基于速度聚类结果和控制力聚类结果构建区间二型模糊模型；采用鲸鱼优化算法优化区间二型模糊模型的参数，获得优化后的区间二型模糊模型，作为重载列车的模拟模型。本发明通过获取重载列车的运行数据，采用数据驱动的方式建立区间二型模糊模型，并采用鲸鱼优化算法对区间二型模糊模型的参数进行优化，以获得高精度的模拟模型，进而实现重载列车的高精度控制。

技术领域

本发明涉及重载列车控制技术领域，特别是涉及一种重载列车的建模方法、建模系统、控制方法及控制系统。

背景技术

重载列车因其环保、快捷、大运量等优势越来越被重视，发展重载列车成为大势所趋。重载列车是一种庞大而复杂的系统，列车驾驶难度非常大。特别是在恶劣环境中，频繁的制动和缓解导致司机疲劳度和运行危险系数急剧增加。因此要想在保证安全的前提下提高列车运行的效率，就需要设计合理的重载列车自动驾驶控制系统，这也意味着需要对重载列车运行过程更为准确地描述，并选用恰当的控制方法。

在现有的建模研究中，学者们大多是从系统受力分析和已有的经验公式出发建立机理模型。虽然机理建模在一定程度上能够满足列车运行控制需求，但它需要大量的先验知识和经验公式，以及多次现场测试来验证模型的准确性，这使得实验成本非常高。并且，随着列车的运行车载设备和轨道容易受到磨损消耗，这就会导致机理模型与实际列车之间存在较大的误差，自动驾驶控制策略不再能够满足列车运行要求。如何提高重载列车的模拟精度，进而提高自动驾驶控制的效果，成为一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种重载列车的建模方法、建模系统、控制方法及控制系统，以提高重载列车的模拟精度，进而提高自动驾驶控制的效果。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

本发明提供一种重载列车的建模方法，所述建模方法包括如下步骤：

获取重载列车的运行数据；所述运行数据包括速度数据和控制力数据；

分别对所述运行数据中的速度数据和控制力数据进行聚类，获得速度聚类结果和控制力聚类结果；具体的，所述速度聚类结果中包含n个速度类，所述控制力聚类结果中包含n个控制力类；

基于所述速度聚类结果和所述控制力聚类结果构建区间二型模糊模型；

采用鲸鱼优化算法优化所述区间二型模糊模型的参数，获得优化后的区间二型模糊模型，作为所述重载列车的模拟模型。

可选的，所述分别对所述运行数据中的速度数据和控制力数据进行聚类，获得速度聚类结果和控制力聚类结果，具体包括：

采用模糊C-均值聚类方法分别对所述运行数据中的速度数据和控制力数据进行聚类，获得速度聚类结果和控制力聚类结果。

可选的，所述区间二型模糊模型为:

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