Resumen

La operación del tren es un proceso complejo no lineal; es difícil establecer un modelo matemático preciso. En este documento, diseñamos un controlador de velocidad ATO basado en los datos de entrada y salida de la operación del tren. El método combina el multimodelado con el control funcional predictivo de acuerdo con las características no lineales complicadas de la operación del tren. En primer lugar, agrupamos la muestra de datos utilizando el algoritmo de c-medias difusas. En segundo lugar, identificamos los parámetros del modelo de agrupación utilizando el algoritmo de mínimos cuadrados recursivos con factor de olvido y luego establecemos el conjunto local de modelos del proceso de operación del tren. Luego, en cada tiempo de muestra, podemos obtener el modelo predictivo global sobre el sistema basado en los indicadores ponderados mediante el diseño de un tipo de algoritmo de ponderación con compensación de error. Así, se diseña el controlador funcional predictivo para controlar la velocidad del tren. Finalmente, los resultados de la simulación demuestran la efectividad del algoritmo propuesto.

• Materias:Modelos matemáticos Conjuntos difusos Ecuaciones integrales Fusión de características Algoritmo de optimización
• Subjects:Mathematical models Fuzzy sets Integral equations Feature fusion Optimization algorithm
• Palabras claves:Operación del tren; Modelo matemático; Controlador de velocidad ATO; Multimodelado; Algoritmo de fuzzy c-means; Control funcional predictivo
• Keywords:Train operation; Mathematical model; ATO speed controller; Multimodeling; Fuzzy-c means algorithm; Predictive functional control