[发明专利]一种基于极大似然法的机车粘着性能参数估计方法

摘要

本发明公开了一种估计机车粘着性能参数的方法，可用于机车的粘着控制。通过机车传感器获取的数据，结合极大似然估计方法，构建出机车粘着性能模型的对数似然函数；以似然函数为基础，构建出机车粘着性能参数估计算法的实现流程；在上述流程中加入遗忘因子以及递推实现方法，构建出应用于机车粘着性能参数估计的递推算法。本发明采用极大似然原理和递推估计方法，应用于机车的粘着性能参数估计。

主权项

1.一种基于极大似然法的机车粘着性能参数估计方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过机车传感器获取的实时数据；所述数据包括机车粘着系数u(λ)和蠕滑率λ；S2.建立轮轨间模型；所述模型采用kiencke粘着模型： 其中，u0是粘着特性曲线初始斜率；λ为蠕滑率；u(λ)为蠕滑率等于λ时的机车粘着系数；p1,p2为待估计的描述参数；S3.建立似然函数；对步骤S2中kiencke粘着模型变形；构造参数的辨识模型；所述参数辨识模型构造过程如下： 其中，记输入为U，输出为Z，令输入UT(k)＝[U1(k),U2(k)]＝[u(k)·λ(k),u(k)·λ2(k)]，令输出Z(k)＝u0·λ(k)‑u(λ)，考虑高斯测量噪音v(k)～N(0,σ)，构造出参数辨识模型如下：Z(k)＝p1(k)·U1(k)+p2(k)·U2(k)+V(k)  (3)S4.结合极大似然算法原理构造对数似然函数；对S3中参数辨识模型(3)构造对数似然函数并对其求极小值；  S5.以步骤4中的机车粘着模型的对数似然函数为基础，构造目标函数，转化为二次规划问题；由(4)式可得，v(k)＝Z(K)‑P₁(k)·U₁(k)‑P₂(k)·U₂(k)，代入可得： 其中，令  上式变形为：S6.采用拟牛顿法求解步骤S5的二次规划问题，得到待估参数p1,p2。