基于最小二乘支持向量机的重载机车黏着控制方法仿真研究  

Simulation Research for Heavy HaulElectric Locomotive Adhesion Control Based on LSSVM

作　　者：丁国君[1] 王立德[1] 李群锋 申萍[1] 

机构地区：[1]北京交通大学电气工程学院,北京100044 [2]中国铁路总公司运输局机务部,北京100844

出　　处：《铁道机车车辆》2013年第A02期49-51,91,共4页Railway Locomotive & Car

基　　金：中央高校科研基本业务费专项资金资助项目（E11JB00310,E12JB00140）

摘　　要：针对重载电力机车的黏着控制，提出了一种基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的控制仿真模型。经过对国内外重载机车的黏着控制方法对比分析，提出基于最小二乘支持向量机的黏着控制算法，运用粒子群优化算法对LSSVM的结构参数进行优化，以达到更好的黏着控制效果。仿真结果表明，该模型具有较好的鲁棒性和较高的控制精度。Based on least squares support vector machine （LSSVM）,adhesion controlsimulation model of heavy haul electric locomotive optimized bypartiele swarm optimization （PSO）is put forward. Firstly, several common adhesion control methods are describedin detail, and then adhesion control algorithm based on LSSVM is proposed. In order to achieve better effect of adhesion control, the structure parameters of LSSVM are optimized byPSO algorithm. Simulation results show that the model has better robustness and high control accuracy.

关 键 词：黏着控制 最小二乘支持向量机 粒子群算法 重载机车 

分 类 号：U264.91[机械工程—车辆工程]