Optimal Utilization of Adhesion Force for Heavy-Haul Electric Locomotive Based on Extremum Seeking with Sliding Mode and Asymmetric Barrier Lyapunov Function
Notice bibliographique
Résumé
An optimal utilization of adhesion force based on extremum seeking with sliding mode (SMES) and asymmetric barrier Lyapunov function (ABLF) is proposed for heavy-haul electric locomotives (HHELs), which can eliminate the wheel skidding at optimal adhesion point and achieves maximum traction for HHELs. First, the state equation of wheel-rail adhesion control system is described. The optimal utilization of adhesion force and anti-slip control are analyzed considering the condition changes at the wheel-rail surface. Then, the nonsingular terminal sliding mode observer (NTSMO) is designed to achieve the accurate adhesion coefficient of the wheel-rail. Finally, the SMES method for HHEL is developed to obtain the optimal slip speed and the maximum adhesion coefficient of the uncertain wheel-rail surface. Meanwhile, the ABLF controller is designed to achieve anti-slip control for HHELs in the optimal adhesion state. Comparing with the conventional differential acceleration control (DAC) method, the simulations and experiments verify that the proposed method can achieve optimal adhesion anti-slip control with quick dynamic response, and the HHEL achieves maximum traction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».