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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119758737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411948966.8，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法是由柴毅;魏善碧;郭茂耘;杜柯南设计研发完成，并于2024-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法，涉及高速列车安全控制技术领域，包括以下步骤：步骤一、动态建模，建立考虑列车重复运行特性、阻力和故障影响的动态模型；步骤二、故障估计，设计基于迭代学习策略的估计器来估计列车运行故障影响；步骤三、容错安全控制，设计基于有限次收敛迭代学习控制框架的列车容错安全控制器。本发明采用上述一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法，用列车重复运行中产生的历史数据提高故障估计的精确度；设计了有限次收敛的迭代学习控制器，通过迭代学习增益矩阵的更新机制，显著减少了所需的重复运行次数，有效满足了高速列车系统运行控制的实时性和高效性需求。

本发明授权一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迭代学习策略的高速列车容错安全控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、动态建模，建立考虑列车重复运行特性、阻力和故障影响的动态模型； 步骤二、基于迭代学习策略的高速列车故障估计；构建列车运行状态观测器以在线估算列车的实际运行状态，基于观测残差，设计基于迭代学习策略的集总故障估计器，随着重复运行过程逐步提高故障估计的准确性； 步骤二包括以下步骤： S21、构建Luenberger观测器； ； 其中，是k次运行时的系统状态变量观测值对时间的一阶导；代表列车重复运行次数，为k次运行时的系统状态变量观测值，代表第k次运行时的外部阻力形成的扰动的观测值，为第k次运行时的虚拟故障；为观测器增益矩阵，是第k次运行时的系统状态变量，且，和分别代表第k次运行时的列车运行距离和运行速度；表示第k次运行时的系统控制输入；，，，M代表该列车总质量； S22、设计基于开闭环PD型迭代学习策略的故障估计器： ； 其中，为开环比例项增益，为闭环比例项增益，为开环比例项增益，为闭环比例项增益； 步骤二中高速列车系统状态变量观测残差定义为： ； 步骤三、设计基于有限次收敛迭代学习控制框架的列车容错安全控制器；设计能够在短时间内完成一次完整的迭代过程的有限次收敛迭代学习控制器；结合故障估计结果，设计前馈控制模块以提前补偿故障带来的负面影响；将有限时间迭代学习控制器与基于故障估计的前馈控制相结合，形成一种全新的高速列车容错安全控制策略； 步骤三中包括以下步骤： S31、高速列车执行周期性重复运行任务，其任务目标跟踪为，运行区间为； S32、有限次收敛迭代学习控制器为： ； 其中，为第k次运行时的状态跟踪误差，为可变学习增益矩阵； S33、带前馈的容错安全控制律为： ； 其中，代表最终的容错安全控制输入，； S32中为实现迭代学习控制器的有限次收敛，可变学习增益矩阵遵循如下更新机制： ； 其中，是一个正定对角矩阵，用于调节学习速率；是Riccati方程的解，反映了系统的状态协方差；则是正定权重矩阵。

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