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作者：刘洋;李帅;李常贤;
单位：大连交通大学电气工程学院;
摘要：为了降低高速列车无线网络控制数据传输时延对列车运行控制稳定性的影响，以搭建的列车无线网络控制实验台采集的时延数据作为试验数据，采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波包分解(WPD)对其进行预处理，以降低时延序列的复杂度；利用天鹰算法优化的长短期记忆神经网络(AO-LSTM)对处理后的时延数据进行点预测，并在此基础上，采用非参数核密度估计对时延进行区间预测；通过引入观测器，设计一种改进的自适应滑模控制算法对列车运行进行控制，同时对时延进行补偿。采用Matlab软件对列车运行控制进行仿真，仿真结果表明：在90%和95%置信度下，相较反向传播(BP)和Elman神经网络方法，提出的时延补偿方法的区间平均覆盖率更高；在短时延和长时延干扰下，相比模糊PID控制和反步法控制，对速度跟踪的误差更小。仿真对比分析结果显示，设计的自适应滑模控制器能对数据传输时延进行补偿，并能够对列车运行实现精准控制。
关键词：高速列车;;无线网络控制;;自适应滑模控制;;区间预测;;时延补偿
基金资助：辽宁省教育厅科学研究经费(JDL2020020);辽宁省教育厅基本科研项目(JYTMS20230038)
