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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动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：CN117325909B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202311292312.X，技术领域涉及：B61L27/00；该发明授权一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法是由黄德青;余威;王青元;董海荣设计研发完成，并于2023-10-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，具体为：利用牛顿定律建立高速列车群组动力学模型，并进行离散化和归一化；利用伪偏导数和微分中值定理将非线性模型进行等价线性化；建立关于系统数据模型参数和控制信号的准则函数，并根据优化条件初步得到列车群的分布式数据驱动控制方案；建立高速列车运行过程中存在的间歇性执行器故障以及非线性输入饱和模型，引入多智能体理论以及参数重置算法，得到数据驱动的高速列车群组分布式抗饱和鲁棒控制方法；在数值仿真平台上进行测试验证，移植到高速列车自动运行系统。本发明摆脱了对列车模型的依赖，结构简单，易于实施，能够提升站间线路的利用率和高速列车的运输效率。

本发明授权一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法在权利要求书中公布了：1.一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：建立高速列车群组动力学归一化离散模型；考虑一组高速列车运行在同一条铁路线上，根据牛顿定理建立第j列车的动力学模型： vk+1,j＝vk,j+Tuk,j-Fk,j sk+1,j＝sk,j+Tvk,j+0.5T2uk,j-Fk,j 其中，k为采样时刻，j为车次，T为采样周期；变量vk,j，sk,j，uk,j和Fk,j分别表示列车j的速度、位置、控制输入和总阻力； 步骤2：建立适用于控制器设计的等价线性化模型； 列车群组动力学模型满足：1.除有限采样时刻点外，函数f·对uk,j的偏导数是连续的；2.除有限采样时刻点外，函数f·满足广义Lipschitz条件，即对于Δuk,j≠0，对于任何k都有|Δsk+1,j|≤b|Δuk,j|，其中Δuk,j＝uk,j-uk-1,j、Δsk+1,j＝sk+1,j-sk,j，且b＞0表示一个常数； 构造非线性项： fsk,j,sk-1,j,vk,j,vk-1,j,uk-1,j,uk-1,j 且令： 然后，通过回顾Δsk,j的定义、假设1和柯西中值定理，得到如下关系： 其中表示f·在fsk,j,sk-1,j,vk,j,vk-1,j,uk-1,j,uk-1,j和fsk,j,sk-1,j,vk,j,vk-1,j,uk,j,uk-1,j之间的某一点上对uk,j的偏导数值； 对于每个采样时刻k，考虑以下带有变量的数据方程κk,j： 由于Δuk,j≠0，对于上述方程存在唯一的解κ*k,j；定义后，非线性模型写成等价线性化模型Δsk+1，j＝φk，jΔuk，j；根据假设2证明了φk，j的有界性；因此，借助φk，j将动力学未知的高速列车群组非线性模型转换为上述等价线性数据模型； 步骤3：设计高速列车群组数据驱动控制方案； 考虑以下关于控制输入uk，j的准则函数： Juk，j＝|sdk+1-sk+1，j|2+λ|uk，j-uk-1，j|2 其中λ是限制uk，j变化的正加权因子； 将得到的线性数据模型代入准则函数，并将其最小化，得到控制算法： 设计以下准则函数来对φk，j的值进行估计： 其中μ＞0为权重因子； 最小化上述准则函数得到： 其中，为φk，j的估计值，η∈0,1]为步长因子； 步骤4：建立高速列车运行过程中间歇发生的执行器故障模型： sfaultk，j＝αk，jsk，j 其中，sfaultk，j代表执行器故障下实际可用的列车位置信息，αk，j＝{0,1}是一个随机伯努利变量，代表执行器的健康状态；若αk，j＝1，代表当前时刻执行器健康状态良好，若αk，j＝0则代表当前时刻的数据因故障而丢失；sk，j即为高速列车实际输出的位置信号； 高速列车的牵引动力由其上方的牵引网提供，该能量由于受到网压限制呈现出饱和特性；具体地，针对控制输入的饱和模型构建如下： 其中，usatk，j为牵引网能够实际提供的控制输入信号，uk，j为控制器计算出的期望控制输入信号，umin为牵引网能够提供的最小能量，umax为牵引网能够提供的最大能量； 基于多智能体理论建立适用于高速列车群组的分布式数据驱动控制方法，利用图论对J个列车群组的通信拓扑进行建模，其中每列列车被视为一个独立的智能体，且只能与相邻的列车通信；将G＝V，E，A定义为一个阶次为J的加权有向图，其中V＝{1,2，…J}表示J个顶点，E∈V×V是边的集合，A＝[aij]J×J表示邻接矩阵，其中所有元素都是非负的；如果来自列车i的信息可以被列车j接收，则为aij＝1，否则为aij＝0；列车i的邻居表示为Ni＝j∈V：j，i∈E；此外，期望轨迹由虚拟领导列车生成，其编号为0；因此，扩展后的有向图为阶次为J+1，其中和分别为对应的边矩阵和邻接矩阵；定义分布式误差如下： 其中Jj表示列车j的邻域集，dj∈{0,1}中表示车头列车0与后面的列车j之间的通信关系；如果列车j可以从列车0访问所需的轨迹，则dj＝1，否则di＝0；S表示两个相邻列车之间的最小安全距离，sdk-jS表示列车j的期望轨迹； 考虑执行器间歇性故障和控制输入非线性饱和，适用于高速列车群组的分布式数据驱动抗饱和鲁棒控制方案设计如下： 其中，Δusatk-1，j＝usatk-1，j-usatk-2，j，Δsfaultk，j＝sfaultk，j-sfaultk-1，j；式中第二个方程为关于参数的重置算法，ε为一个小的正常数； 步骤5：在控制方案的基础上，将控制算法首先在数值仿真平台上进行验证，调整得到一套完整的、列车运行性能最优的控制器参数；进一步，将该方案移植到高速列车自动运行系统。

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