【摘要】：列车在实际运行时轨面是时变的，而现有的一些黏着控制方法，大多将参考蠕滑率选为定值，这样将会降低黏着控制的精度。因此，为提高黏着制动控制系统的精确性，需要引入一套推理机制，根据列车实际运行的轨面特性，实时更新参考蠕滑率。由图2-3 黏着特性曲线可知，不同轨面的黏着系数都存在着唯一的峰值点。当轨面发生较大改变时，蠕滑率也会相应变化。
列车在实际运行时轨面是时变的，而现有的一些黏着控制方法，大多将参考蠕滑率选为定值，这样将会降低黏着控制的精度。因此，为提高黏着制动控制系统的精确性，需要引入一套推理机制，根据列车实际运行的轨面特性，实时更新参考蠕滑率。
由图2-3 黏着特性曲线可知，不同轨面的黏着系数都存在着唯一的峰值点。进一步分析式（2-9）及黏着特性曲线可知，不同轨面的黏着系数最大值对应的蠕滑率在一阶导数等于零处，因此对式（2-9）求导可得[1]
求解式（7-2）并根据式（2-9）可得峰值点处的蠕滑率 λm 和黏着系数μm为
由式（7-3）可知最优蠕滑率和黏着系数由 P1、P2 决定，因此，若能估计出 P1、P2 的值，即可得到当前轨面的最优蠕滑率和黏着系数。
对此，学者们提出的参数估计的方法也有很多，如极大似然法估计方法、递归最小二乘法估计等。本书采用文献[1]带有时变遗忘因子的递归最小二乘法来估计参数矩阵 θ（k），具体表达式如下：
式中，K（k+1）、P（k+1）为中间变量矩阵；ρ 为遗忘因子，0＜ ρ＜ 1。
当轨面发生较大改变时，蠕滑率也会相应变化。若采用固定的遗忘因子，则不能有效跟踪轨面的变化，因此引入时变的遗忘因子为[2，3](www.xing528.com)
式中，α 为大于零的正常数。
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