高速铁路智能列车运行控制迭代学习方法

　　本书通过列车运行优化实现满足正点下的列车全局节能。从高速列车重复运行的特点出发，将迭代学习控制理论用于高速列车的控制器设计之中。考虑一类具有状态延迟的非线性参数严反馈系统，设计了自适应迭代学习控制方案来解决给定的参考轨迹跟踪问题；考虑轮轨之间的粘着动态以及空间变化的不确定性，设计了一种高速列车的新型空间域迭代控制方案；对于输入约束的高速列车跟踪控制问题，通过多质点模型的自适应迭代学习控制以实现给定的参考位移和速度的精确跟踪，且未知时变参数的估计在迭代运行过程中通过学习被不断地纠正；在对列车速度和位移进行合理约束的条件下，设计了具有自主学习能力的迭代学习运行控制策略，实现速度和位移的精确跟踪控制；并对列车运行舒适性进行研究，设计了狭义舒适性评价指标，基于该指标提出了列车舒适控制策略，设计了考虑舒适性的列车速度跟踪控制器；将列车的每节车厢考虑成可自主运行的个体，整列列车被描述为一个纵向编队的多智能体系统，从而设计高速列车的分布式协作跟踪控制方法。

　　冯晓云：西南交通大学副校长、教授博导、国家教学名师、国务院电工学科评议组专家。长期从事电力牵引交流传动及其控制、列车运行控制与牵引计算仿真等方面的教学与科学研究工作。先后担任中国电工学会电力电子学会理事、四川省电工技术学会理事长、教育部电气工程与自动化专业教学指导委员会委员、全国牵引电气设备与系统标准化技术委员会委员、铁道部铁道电气化专业教学指导委员会委员兼秘书长，“电力牵引控制系统”GJ级精品课程负责人，“电气工程及其自动化专业”国家特色专业建设点负责人。黄德青：2002年毕业于四川大学数学学院数学专业， 学士；2007年毕业于四川大学数学学院应用数学专业，理学博士； 2011年毕业于新加坡国立大学电气与计算机工程系控制理论及控制工程专业，工学博士； 2010-2013年，新加坡国立大学，博士后 （Research Fellow）；2013-2016年，英国伦敦帝国理工学院， 博士后 （Research Associate）；2016年1月加入西南交通大学电气工程学院，教授，博导，电子信息工程系主任。长期从事列车运行控制、人工智能与深度学习方面的研究。