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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开一种基于DMPC的虚拟编组列车预测控制方法及相关装置，涉及虚拟编组列车预测控制技术领域，方法包括以下步骤：在性能指标函数加入邻接列车状态变量，设计得到改进的性能指标函数，根据参考速度曲线和领导者列车的实际状态变量，以最小化改进性能指标函数为目标，求解多约束优化问题，并选择一个控制输入量作为实际控制输入量，得到下一时刻领导者列车的实际状态变量；针对任一跟随者列车，同样求解多约束优化问题，并选择一个控制输入量作为实际控制输入量，得到下一时刻跟随者列车的实际状态变量。本发明通过在性能指标函数中引入邻接列车状态信息，设计了一种改进的控制算法，可以保证较好的稳定性、优势性以及实时性的控制需求。

主权项：1.一种基于DMPC的虚拟编组列车预测控制方法，其特征在于，虚拟编组中包括领导者列车和若干个跟随者列车；所述基于DMPC的虚拟编组列车预测控制方法包括：根据参考速度曲线和当前时刻所述领导者列车的实际状态变量，以最小化改进性能指标函数为目标，求解多约束优化问题，得到领导者列车的最优预测控制序列和领导者列车的最优预测状态序列；所述改进性能指标函数为加入了邻接列车状态变量的性能指标函数；所述多约束优化问题的约束包括控制输入约束、速度约束和位移约束；所述最优预测控制序列中包括当前时刻至末端时刻之间若干个时刻对应的最优控制输入量；所述最优预测状态序列中包括与最优预测控制序列中各最优控制输入量对应的状态变量；将领导者列车的所述最优预测控制序列和所述最优预测状态序列发送给紧跟所述领导者列车的跟随者列车，并在所述领导者列车的最优预测控制序列中选择第一个最优控制输入量作为所述领导者列车的实际控制输入量，得到下一时刻所述领导者列车的实际状态变量；针对任一跟随者列车，根据当前时刻所述跟随者列车的上一列车的实际状态变量和当前时刻所述跟随者列车的实际状态变量，求解多约束优化问题，得到所述跟随者列车的最优预测控制序列和所述跟随者列车的最优预测状态序列；所述跟随者列车的上一列车为领导者列车或另一辆跟随者列车；将跟随者列车的所述最优预测控制序列和所述最优预测状态序列发送给所述跟随者列车的邻接列车，并在所述跟随者列车的最优预测控制序列中选择第一个最优控制输入量作为所述跟随者列车的实际控制输入量，得到下一时刻所述跟随者列车的实际状态变量；若未到达末端时刻，则将下一时刻作为当前时刻，跳转至步骤：根据参考速度曲线和当前时刻所述领导者列车的实际状态变量，以最小化改进性能指标函数为目标，求解多约束优化问题，得到领导者列车的最优预测控制序列和领导者列车的最优预测状态序列；直到所述当前时刻为末端时刻；所述多约束优化问题可通过下式表示： ；其中，为在时刻列车预测出的时域内的状态变量，为在时刻列车预测出的时域内的控制输入量，为改进性能指标函数，为预测时域的大小，为末端时刻，、、、、分别为自身状态偏差、前列车邻接状态偏差、后列车邻接状态偏差、控制输入量偏差以及终端状态偏差的欧几里得范数，，，，为在时刻列车的状态变量，为在时刻列车的控制输入量，为列车的估计状态变量；为状态约束集，包括位移约束集和速度约束集，为末端状态约束集。

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百度查询： 华东交通大学 基于DMPC的虚拟编组列车预测控制方法及相关装置