Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Railway Systems : Adaptive and Learning-Based Approaches

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Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Railway Systems : Adaptive and Learning-Based Approaches

Huang, Deqing/ Yu, Wei

ウェブストア価格 ¥37,579（本体¥34,163）
Elsevier - Health Sciences Division（2026/01発売）
外貨定価 US$ 170.00
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製本 Paperback:紙装版/ペーパーバック版／ページ数 250 p.
言語 ENG
商品コード 9780443489945

Full Description

Network-Constrained Data-Driven Control of High-Speed Rail Systems: Adaptive and Learning-Based Approaches addresses critical challenges in high-speed railway (HSR) operational control systems, focusing on enhancing safety, efficiency, and automation in an era of rapid network expansion. The book introduces a transformative framework for data-driven adaptive control and multi-train cooperative control under dynamic network constraints. It integrates next-generation 5G-R communication to enable real-time train-to-train (T2T) coordination, reducing dependency on fixed infrastructure and addressing vulnerabilities like faded channels and interference. By combining rigorous theoretical analysis with simulations, the book proposes solutions to improve operational precision, resilience against disruptions, and transportation capacity.

This resource is helpful for researchers, engineers, and graduate students in high speed railway control systems, offering innovative strategies to advance autonomous operations and meet the demands of high-density, high-speed rail networks

1. Introduction
2. Preliminaries
3. Coordinated MFAC of MHSTs Under Faded Channels and DoS Attacks
4. DD Consensus of MHSTs Via Random Topologies with Recovery Mechanism
5. Weighted T2T Communication-Based DD Consensus of MHSTs Under DA
6. Active Quantizer-Based DMFAC for MHSTs Against Sensor Bias
7. HOIM Based Data-Driven ILC of HSTs Subject to Faded Channels
8. Fading-Based Coordinated MFAILC of MHSTs Against DoS Attacks
9. Attack Recovery-Based DMFAILC for MHSTs with Fading Compensation
10. Event-Triggered DMFAILC for MHSTs with Switching Topologies
11. DMFAILC for MHSTs under Weighted Communication and Saturations
12. DMFAILC for MHSTs Considering Quantizations and Measurement Bias