Energy-optimal control of intelligent track inspection trains: design and experiment
Notice bibliographique
Résumé
A new energy-efficient control strategy for intelligent track inspection trains (ITITs) was developed and its effectiveness evaluated. A sufficiently simple state-space model for a real ITIT is introduced in this paper. This model was used to formulate and solve a constrained optimisation problem to determine the vehicle's optimal speed profile using the pseudo-spectral method to achieve the highest energy savings. A model predictive control (MPC) scheme was then used to create a controller to follow the resulting optimal speed trajectory as closely as possible. The results obtained from co-simulation between a high-fidelity model of the ITIT built within the Amesim software program and the MPC scheme developed in the Matlab/Simulink software environment showed that the optimal speed trajectory was tracked very well when the MPC scheme was applied to the vehicle's high-fidelity model. During the co-simulations, the energy consumption in terms of the battery's state of charge (SOC) changes for the MPC-based optimal speed trajectory following was around 6% less than that for a conventional non-optimal cruise controller. Moreover, in an experiment with a real ITIT, the energy consumption in terms of the SOC changes for the non-optimal cruise controller was 5% more than that for the MPC-based optimal speed trajectory following.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».