Optimización del sistema de operación automática de trenes urbanos basado en la red neuronal RBF con control tolerante a fallas de modo deslizante terminal adaptativo
Autores: Yang, Junxia; Zhang, Youpeng; Jin, Yuxiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2021
Acceso abierto
Artículo científico
2021
Optimización del sistema de operación automática de trenes urbanos basado en la red neuronal RBF con control tolerante a fallas de modo deslizante terminal adaptativo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Sistemas
Palabras clave
Error de seguimiento
Algoritmo de control ATO
Red neuronal RBF
Modo deslizante terminal
Control tolerante a fallos
Mecanismo adaptativo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 16
Citaciones: Sin citaciones
Apuntando al problema del gran error de seguimiento de la curva deseada para la estrategia de control de operación de tren automático (ATO), se propone un algoritmo de control ATO basado en una red neuronal RBF con control deslizante terminal adaptativo tolerante a fallas (ATSM-FTC-RBFNN) para lograr el control preciso de seguimiento de la curva de operación del tren.
Descripción
Apuntando al problema del gran error de seguimiento de la curva deseada para la estrategia de control de operación de tren automático (ATO), se propone un algoritmo de control ATO basado en una red neuronal RBF con control deslizante terminal adaptativo tolerante a fallas (ATSM-FTC-RBFNN) para lograr el control preciso de seguimiento de la curva de operación del tren.