Adaptive Output Feedback Control for the Trajectory Tracking of High-Speed Trains with Disturbance Uncertainties on the Basis of Neural Network Observers
Notice bibliographique
Résumé
The dynamic model of high-speed trains (HSTs) is nonlinear and uncertain; hence, with the decrease in the running interval of HSTs, an accurate and safe train operation control algorithm is required. In this study, an adaptive output feedback trajectory tracking control method for HSTs is proposed on the basis of neural network observers. The proposed method aims to solve problems, such as the immeasurable speed, model parameter disturbance, and unknown external disturbance of HSTs. In this method, a neural network adaptive observer is designed to estimate the velocity of an HST. Another neural network model is used to approximate the model uncertainties. Moreover, a robust controller is constructed by considering the train position and velocity tracking errors. In the proposed observer/controller, the bound function of estimator errors is introduced to increase the accuracy and safety of the tracking system. Furthermore, the adaptive update value of the neural networks, output weights, and bound function are performed online. All adaptive algorithms and the observer/controller are synthesized in nonlinear control systems. The error signals of the closed-loop trajectory tracking system are uniformly and eventually bounded through a formal proof on the basis of the Lyapunov methods. Simulation examples illustrate that the proposed controller is robust and has excellent tracking accuracy for system model parameter and external disturbance.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».