CN109407713A - 一种列车减速度闭环控制方法及系统 - Google Patents

一种列车减速度闭环控制方法及系统 Download PDF

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曹宏发
章阳
安志鹏
程宏明
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China State Railway Group Co Ltd
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Beijing Zongheng Electromechanical Technology Development Co Ltd
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China Academy of Railway Sciences Corp Ltd CARS
China Railway Corp
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Beijing Zongheng Electromechanical Technology Development Co Ltd
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    • G05D13/62—Control of linear speed; Control of angular speed; Control of acceleration or deceleration, e.g. of a prime mover characterised by the use of electric means, e.g. use of a tachometric dynamo, use of a transducer converting an electric value into a displacement
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
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Abstract

本发明提供了一种列车减速度闭环控制方法及系统，包括：利用一阶滤波器对预设列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；获取当前时刻列车速度及待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；根据前一时刻参数向量估计值及线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差；根据第一系数向量及待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；根据当前时刻参数向量估计值实时更新列车运动学模型。本申请具有显著提高列车实际减速度控制精度的有益效果。

Description

一种列车减速度闭环控制方法及系统
技术领域
本发明涉及轨道车辆制动系统技术领域，尤其涉及一种列车减速度闭环控制方法及系统。
背景技术
目前国内运营的动车组或城市轨道交通列车的制动控制系统普遍开环控制模式，如图1所示，这主要是受过去轨道车辆的制动控制理论与方法的发展所限。
在传统开环控制模式下，制动控制系统首先根据司机控制器或ATO(自动列车运行装置，Automatic Train Operation)发出的制动指令对应的制动目标减速度来计算制动缸压力，即根据目标减速度和车重计算总制动力需求，再减去牵引系统所施加的电制动力，即可计算出所需施加的空气制动力，进而折算出所需施加的制动缸压力。然后，制动控制系统再通过气制动系统内的一个内部小闭环控制实际制动缸压力达到其目标值。虽然这种控制模式能够较精确地控制制动缸压力，但制动缸压力到最终通过轮轨黏着产生列车实际减速度(如图1所示，图1中s为拉普拉斯算子)还将受到闸瓦/片摩擦系数和列车运行阻力(如坡道阻力、弯道阻力)等随着工况而变化的不确定参数的影响。
传统的开环控制模式并不考虑上述不确定参数的变化，从而导致最终得到的列车实际减速度偏离其目标值，这将对列车的制动性能产生负面影响。例如，闸瓦/片摩擦系数会随各种参数(列车运行速度、夹钳夹紧力等)的变化呈现非线性变化的特点，当实际的闸瓦/片摩擦系数大于控制系统设定值时，实际的制动力将大于期望值，可能导致车轮滑行；当实际的闸瓦/片摩擦系数小于控制系统设定值时，实际的制动力将小于期望值，将导致制动距离延长。
发明内容
为了解决现有技术中的缺陷，本发明提供了一种列车减速度闭环控制方法及系统，本申请基于自适应参数估计理论，在计算目标制动力和目标制动缸压力前先将列车的实际制动力(包括电制动力和制动缸压力)和列车速度采集到制动控制系统中，然后根据这些力和速度的信息实时估计和更新不确定参数的影响，再根据这些估计得到的参数计算目标制动力和目标制动缸压力，在计算目标制动力和目标制动缸压力时考虑了列车制动过程中的多种不确定参数的影响，从而具有显著提高列车实际减速度控制精度的有益效果。
为了实现上述目的，本发明提供的一种列车减速度闭环控制方法，该方法包括：
利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；所述线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；
获取当前时刻列车速度及所述待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
根据所述前一时刻参数向量估计值及所述线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；
根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差；
根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；
根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型。
本发明还提供的一种列车减速度闭环控制系统，该系统包括：
线性单元，用于利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；所述线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；
获取单元，用于获取当前时刻列车速度及所述待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
第一生成单元，用于根据所述前一时刻参数向量估计值及所述线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；
第二生成单元，用于根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成速度估计误差及待估参数总误差；
第三生成单元，用于根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；
更新单元，用于根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型。
本发明提供的一种列车减速度闭环控制方法及系统，包括：利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；所述线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；获取当前时刻列车速度及所述待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；根据所述前一时刻参数向量估计值及所述线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差；根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型。本申请在计算目标制动力和目标制动缸压力时考虑了列车制动过程中的多种不确定参数的影响，从而具有显著提高列车实际减速度控制精度的有益效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是现有传统开环控制方法的控制流程示意图；
图2是本申请提供的一种列车减速度闭环控制方法流程图；
图3是本申请列车减速度闭环控制方法流程示意图；
图4是本申请一实施例中的列车减速度闭环控制方法流程图；
图5是本申请的一种列车减速度闭环控制系统的结构示意图；
图6是本申请一实施例中的第二生成单元的结构示意图；
图7是本申请一实施例中的第三生成单元的结构示意图；
图8是本申请一实施例中的更新单元的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
关于本文中所使用的“第一”、“第二”、……等，并非特别指称次序或顺位的意思，亦非用以限定本发明，其仅为了区别以相同技术用语描述的元件或操作。
关于本文中所使用的“包含”、“包括”、“具有”、“含有”等等，均为开放性的用语，即意指包含但不限于。
关于本文中所使用的“及/或”，包括所述事物的任一或全部组合。
针对现有技术中存在的缺陷，本发明提供的一种列车减速度闭环控制方法，其流程图如图2所示，该方法包括：
S101：利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型。其中，线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量。
S102：获取当前时刻列车速度及待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
S103：根据前一时刻参数向量估计值及线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值。
S104：根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差。
S105：根据第一系数向量及待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值。
S106：根据当前时刻参数向量估计值实时更新列车运动学模型。
由图2所示的流程可知，本申请基于自适应参数估计理论，在计算目标制动力和目标制动缸压力前先将列车的实际制动力(包括电制动力和制动缸压力)和列车速度采集到制动控制系统中，然后根据这些力和速度的信息通过自适应参数估计器实时估计和更新不确定参数的影响，再用这些估计得到的参数计算目标制动力和目标制动缸压力。在估计不确定参数时并非通过将所采集到的列车速度微分来获得列车实际减速度，而是先通过所采集到的电制动力、制动缸压力等力的信息计算出列车的总制动力，再结合列车的总制动质量，计算出列车在这些力的作用下的减速度期望值，再通过积分计算出在这些力的作用下的速度的期望值，该方法可有效避免直接将速度微分计算减速度所引入的噪声的影响。最后，通过对比速度期望值和实际车速，基于自适应参数估计理论即可估计出不确定参数。本申请在计算目标制动力和目标制动缸压力时考虑了列车制动过程中的多种不确定参数的影响，从而具有显著提高列车实际减速度的控制精度的有益效果。
为了使本领域的技术人员更好的了解本发明，下面列举一个更为详细的实施例，本申请提供的列车减速度闭环控制方法流程示意图，如图3所示。本发明实施例提供的一种列车减速度闭环控制方法，如图4所示，该方法包括以下步骤：
S201：利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型。其中，线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量，待估计参数向量包括：第一估计参数及第二估计参数。
具体实施时，列车运动学模型具体为：
其中，v为列车运行速度，为列车运行速度的导数，Fdrag为列车运行阻力，f为闸瓦摩擦系数，α＝Fdrag/M为表示列车运行阻力Fdrag的影响的第一估计参数，ξ＝f/M为表示闸瓦摩擦系数f的影响的第二估计参数，M为列车总制动质量，Fclamp为列车所有施加气制动的夹钳的夹紧力之和，Fele为列车总电制动力。
一阶滤波器为1/(s+λ)，其中s为拉普拉斯算子，λ为滤波器的转折频率，本发明不以此为限。
本发明的特征进行参数估计时不直接将速度微分获得制动减速度来计算参数，因为速度微分求减速度又容易将测量噪声放大，而是直接采用速度进行参数计算，为达到此目的，用一阶滤波器1/(s+λ)(其中s为拉普拉斯算子，λ为滤波器的转折频率)对式列车运动学模型(1)两边进行滤波得到线性化参数模型，据图如公式(2)所示：
其中，v为列车运行速度，第一系数向量WT为W的转置，Fclamp为列车所有施加气制动的夹钳的夹紧力之和，待估计参数向量σ＝[αξ]T，α为第一估计参数，ξ为第二估计参数，λ为一阶滤波器的转折频率，t为时间变量，r为积分变量，Fele为列车总电制动力。其中，e-λtv(0)、 均为可基于列车实时采集的参数而计算得到的确定参数，其中，v(0)为列车开始制动的t＝0时刻的初始速度，e为自然指数。
S202：获取当前时刻列车速度及待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值。
具体实施时，获取t时刻列车速度vt、t时刻列车速度估计值及t时刻待估计参数向量σt的前一时刻参数向量估计值其中，当t＝0时刻的待估计参数向量σ0对应的前一时刻参数向量估计值本发明不以此为限，t的取值范围为大于等于1的正整数。
S203：根据前一时刻参数向量估计值及线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值。
具体实施时，根据前一时刻参数向量估计值及公式(2)生成t时刻列车速度估计值(即当前时刻列车速度估计值)，具体t时刻列车速度估计值的计算如公式(3)所示：
其中，为t时刻列车速度估计值(即当前时刻列车速度估计值)，vt为t时刻列车速度(即当前时刻列车速度)，第一系数向量WT为W的转置，Fclamp为列车所有施加气制动的夹钳的夹紧力之和，为(t-1)时刻参数向量估计值(即前一时刻参数向量估计值)，v(0)为列车开始制动的t＝0时刻的初始速度，λ为一阶滤波器的转折频率，t为时间变量，r为积分变量，Fele为列车总电制动力。其中，e-λtv(0)、均为可基于列车实时采集的参数而计算得到的确定参数，e为自然指数。
假设当前时刻为t＝0时刻，则当前时刻列车速度估计值本发明不以此为限。
S204：根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差。
如图4所示，步骤S204具体执行时包括以下步骤：
S301：根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值生成速度估计误差。
具体实施时，根据公式(2)获得当前时刻列车速度vt及公式(3)生成速度估计误差ε，如公式(4)所示：
其中，为t时刻列车速度估计值(即当前时刻列车速度估计值)如公式(3)所示，vt为t时刻列车速度(即当前时刻列车速度)根据公式(2)获得，WT为第一系数向量W的转置，σt为t时刻待估计参数向量，为(t-1)时刻参数向量估计值(即前一时刻参数向量估计值)。在时间0时刻，速度估计误差
S302：根据速度估计误差利用最小二乘法生成待估参数总误差。
具体的，根据公式(4)生成待估参数总误差J，如公式(5)所示：
其中，ε为速度估计误差，r为积分变量。
S205：根据第一系数向量及待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值。
如图4所示，步骤S205执行时包括以下步骤：
S401：根据第一系数向量生成第二系数向量。
具体的，根据第一系数向量生成第二系数向量
S402：根据待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值求偏导生成偏导结果等于零的偏导式。
具体的，σ为待估计参数向量，为σ对应的参数向量估计值。参数向量估计值应使得待估参数总误差取极小值，即则根据公式(5)生成偏导式，如公式(6)所示：
其中，W为第一系数向量，WT为第一系数向量W的转置，σ为待估计参数向量(由第一估计参数即第二估计参数组成的随时间变化的变量矩阵)，为σ对应的参数向量估计值，r为积分变量，t为时间变量。
S403：根据偏导式对时间的求导及第二系数向量生成当前时刻参数向量估计值。其中，当前时刻参数向量估计值包括：第一估计参数估计值及第二估计参数估计值。
具体的，根据公式(4)，并对公式(6)对时间求导生成公式(7)，如下所示：
其中，为参数向量估计值(即σ待估计参数向量对应的参数向量估计值)的导数，P为第二系数向量，ε为速度估计误差，为t时刻列车速度，为t时刻列车速度估计值。
将第二系数向量代入公式(7)同时利用(前一时刻的参数估计值)，用数值求解方法(如龙格库塔法)求解公式(7)所示的微分方程即可生成t时刻参数向量估计值(即当前时刻参数估计值)，从而获得t时刻第一估计参数及第二估计参数
S206：根据当前时刻参数向量估计值实时更新列车运动学模型。
如图4所示，步骤S206具体执行时包括以下步骤：
S501：根据第一估计参数实时更新列车运行阻力及目标制动力。
具体的，由于α＝Fdrag/M为表示列车运行阻力Fdrag的影响的第一估计参数，因此根据t时刻生成的第一估计参数实时更新列车运行阻力Fdrag及目标制动力。
S502：根据第二估计参数实时更新闸瓦摩擦系数及目标制动缸压力。
具体的，由于ξ＝f/M为表示闸瓦摩擦系数f的影响的第二估计参数，因此根据t时刻生成的第二估计参数实时更新列车的闸瓦摩擦系数f及目标制动缸压力。
在估计不确定参数时并非通过将所采集到的列车速度微分来获得列车实际减速度，而是先通过所采集到的电制动力、制动缸压力等力的信息计算出列车的总制动力，再结合列车的总制动质量，计算出列车在这些力的作用下的减速度期望值，再通过积分计算出在这些力的作用下的速度的期望值，该方法可有效避免直接将速度微分计算减速度所引入的噪声等影响。最后，通过对比速度期望值和实际车速，基于自适应参数估计理论即可估计出不确定参数。本申请在计算目标制动力和目标制动缸压力时考虑了列车制动过程中的多种不确定参数的影响，从而具有显著提高列车实际减速度的控制精度的有益效果。
基于与上述列车减速度闭环控制方法相同的申请构思，本发明还提供了一种列车减速度闭环控制系统，如下面实施例所述。由于该系统解决问题的原理与列车减速度闭环控制方法相似，因此该系统的实施可以参见列车减速度闭环控制方法的实施，重复之处不再赘述。
图5为本申请实施例的列车减速度闭环控制系统的结构示意图，如图5所示，该列车减速度闭环控制系统包括：线性单元101、获取单元102、第一生成单元103、第二生成单元104、第三生成单元105及更新单元106。
线性单元101，用于利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；
获取单元102，用于获取当前时刻列车速度及待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
第一生成单元103，用于根据前一时刻参数向量估计值及线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；
第二生成单元104，用于根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成速度估计误差及待估参数总误差；
第三生成单元105，用于根据第一系数向量及待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；
更新单元106，用于根据当前时刻参数向量估计值实时更新列车运动学模型。
在一个实施例中，如图6所示，第二生成单元104包括：第一误差生成模块201及第二误差生成模块202。
第一误差生成模块201，用于根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值生成速度估计误差；
第二误差生成模块202，用于根据速度估计误差利用最小二乘法生成待估参数总误差。
在一个实施例中，如图7所示，第三生成单元105包括：系数生成模块301、偏导模块302及生成模块303。
系数生成模块301，用于根据第一系数向量生成第二系数向量；
偏导模块302，用于根据待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值求偏导生成偏导结果等于零的偏导式；
生成模块303，用于根据偏导式对时间的求导及第二系数向量生成当前时刻参数向量估计值；当前时刻参数向量估计值包括：第一估计参数估计值及第二估计参数估计值。
在一个实施例中，如图8所示，更新单元106包括：第一更新模块401及第二更新模块402。
第一更新模块401，用于根据第一估计参数实时更新列车运行阻力及目标制动力；
第二更新模块402，用于根据第二估计参数实时更新闸瓦摩擦系数及目标制动缸压力。
本发明提供的一种列车减速度闭环控制方法及系统，包括：利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；获取当前时刻列车速度及待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；根据前一时刻参数向量估计值及线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；根据当前时刻列车速度及当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差；根据第一系数向量及待估参数总误差对待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；根据当前时刻参数向量估计值实时更新列车运动学模型。本申请在计算目标制动力和目标制动缸压力时考虑了列车制动过程中的多种不确定参数的影响，从而具有显著提高列车实际减速度控制精度的有益效果。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种列车减速度闭环控制方法，其特征在于，包括：
利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；所述线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；
获取当前时刻列车速度及所述待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
根据所述前一时刻参数向量估计值及所述线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；
根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差；
根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；
根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型。
2.根据权利要求1所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述待估计参数向量包括：第一估计参数及第二估计参数。
3.根据权利要求2所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述列车运动学模型具体为：
其中，v为列车速度，为列车速度的导数，Fdrag为列车运行阻力，f为闸瓦摩擦系数，α＝Fdrag/M为表示列车运行阻力Fdrag的影响的所述第一估计参数，ξ＝f/M为表示闸瓦摩擦系数f的影响的所述第二估计参数，M为列车总制动质量，Fclamp为列车所有施加气制动的夹钳的夹紧力之和，Fele为列车总电制动力。
4.根据权利要求3所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述线性化参数模型具体为：
其中，v为列车速度，第一系数向量WT为W的转置，Fclamp为列车所有施加气制动的夹钳的夹紧力之和，待估计参数向量σ＝[α ξ]T，α为第一估计参数，ξ为第二估计参数，v(0)为列车开始制动的t＝0时刻的初始速度，λ为所述一阶滤波器的转折频率，t为时间变量，r为积分变量，Fele为列车总电制动力。
5.根据权利要求1所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成待估参数总误差，包括：
根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值生成速度估计误差；
根据所述速度估计误差利用最小二乘法生成待估参数总误差。
6.根据权利要求5所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述速度估计误差ε具体为：
其中，vt为t时刻列车速度，为t时刻列车速度估计值，WT为第一系数向量W的转置，σt为t时刻待估计参数向量，为(t-1)时刻参数向量估计值。
7.根据权利要求6所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述待估参数总误差J具体为：
其中，ε为所述速度估计误差，r为积分变量，t为时间变量。
8.根据权利要求3所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值，包括：
根据所述第一系数向量生成第二系数向量；
根据所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值求偏导生成偏导结果等于零的偏导式；
根据所述偏导式对时间的求导及所述第二系数向量生成所述当前时刻参数向量估计值；所述当前时刻参数向量估计值包括：第一估计参数估计值及第二估计参数估计值。
9.根据权利要求8所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述第二系数向量P具体为：
其中，t为时间变量，r为积分变量，W为第一系数向量，WT为第一系数向量W的转置。
10.根据权利要求8所述的列车减速度闭环控制方法，其特征在于，所述根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型，包括：
根据所述第一估计参数实时更新所述列车运行阻力及目标制动力；
根据所述第二估计参数实时更新所述闸瓦摩擦系数及目标制动缸压力。
11.一种列车减速度闭环控制系统，其特征在于，包括：
线性单元，用于利用一阶滤波器对预设的列车运动学模型进行滤波生成线性化参数模型；所述线性化参数模型包括：待估计参数向量及第一系数向量；
获取单元，用于获取当前时刻列车速度及所述待估计参数向量的前一时刻参数向量估计值；
第一生成单元，用于根据所述前一时刻参数向量估计值及所述线性化参数模型生成当前时刻列车速度估计值；
第二生成单元，用于根据所述当前时刻列车速度及所述当前时刻列车速度估计值利用最小二乘法生成速度估计误差及待估参数总误差；
第三生成单元，用于根据所述第一系数向量及所述待估参数总误差对所述待估计参数向量的参数向量估计值的偏导数生成所述待估计参数向量的当前时刻参数向量估计值；
更新单元，用于根据所述当前时刻参数向量估计值实时更新所述列车运动学模型。
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