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针对列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)系统控制算法的稳定性与智能性需求,以及比例积分微分(Proportion Integration Differentiation,PID)控制算法的拓展优化,结合BP(Back Propagation)神经网络算法和模糊免疫PID(Fuzzy Immune PID,FIPID)控制算法,提出一种基于BP神经网络的免疫控制参数自适应调整的模糊免疫PID控制算法(BP-FIPID)。以列车运行控制模型为控制对象,分别采用阶跃信号和列车运行目标速度曲线对传统FIPID以及BP-FIPID进行仿真检验。测试结果显示,与FIPID算法相比,BP-FIPID算法具有更好的阶跃响应和抗干扰性能,针对复杂工况的速度-时间曲线同样体现出理想的追溯性。免疫控制参数的自适应调整有助于改进FIPID的性能,两种算法均可作为实践参考。 相似文献
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