TY -的A2 -佩莱格里尼,Paola盟——刘、杨AU - Li Weidong PY - 2020 DA - 2020/07/09 TI -轨迹跟踪自适应输出反馈控制的高速列车与扰动不确定性的基础上,神经网络观察家SP - 7527294六世- 2020 AB -高速列车(hst)的动态模型是非线性和不确定;因此,降低hst的运行间隔,准确和安全的列车运行控制算法是必需的。在这项研究中,一种自适应输出反馈hst轨迹跟踪控制方法的基础上,提出了神经网络观察员。该方法的目的是解决问题,如不可估量的速度,未知模型参数扰动和hst的外部干扰。在这种方法中,设计了一种神经网络自适应观测器来估计HST的速度。另一个神经网络模型用于近似模型的不确定性。此外,一个健壮的控制器是由考虑火车的位置和速度跟踪错误。滑模观测器/控制器,介绍了约束函数的估计错误提高跟踪的准确性和安全系统。此外,自适应神经网络的更新值,输出权重和绑定函数在线执行。所有的自适应算法和观察者/控制器合成非线性控制系统。 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. SN - 0197-6729 UR - https://doi.org/10.1155/2020/7527294 DO - 10.1155/2020/7527294 JF - Journal of Advanced Transportation PB - Hindawi KW - ER -