基于KNN算法的高速列车车内压力模糊控制研究

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高速列车在通过隧道时,车外空气压力的剧烈变化会导致车内压力发生剧烈波动,对乘客乘坐舒适度带来影响。为研究换气风机频率控制初值对车内压力波动的影响,通过对高速列车车内外气压传递方式进行分析,建立车内外气压传递非线性数学模型,并利用实测车内外压力信号进行修正;采用KNN最小领域算法(KNN,K Nearest Neighbor)的思想,建立基于历史控制信息的初次控制信号提取方法,并根据模糊控制的基本原理,设计对换气风机运行频率进行控制的车内压力波动模糊控制器,并带入实测车内外压力信号进行仿真。仿真结果表明:基
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