摆式列车主动倾摆控制的数值仿真研究

为了仿真研究摆式列车倾摆控制信号的生成和倾摆控制规律,笔者建立了摆式列车机电耦合动力学模型和倾摆系统模型。该模型通过位于头车一位构架上的陀螺仪实时检测曲线,由同一位置的横向加速度滤波信号得到倾摆控制信号,并用线性预测法得到头车和第二辆车的倾摆控制信号。设计了倾摆系统的P数字控制器和H∞鲁棒数字控制器。采用数值积分方法进行仿真计算,研究了各种计算工况下2种控制器的控制效果。针对倾摆角度、角速度和角加速度进行比较分析,结果表明,2种控制器都能很好地跟踪倾摆控制信号,在有反馈干扰或控制信号突变时,鲁棒控制器可以更好地抑制倾摆角加速度;减小P控制的比例系数可以降低倾摆角加速度,但跟踪性能变差。     

伪微分反馈次变量控制在倾摆系统中应用的仿真与试验研究

论述了伪微分反馈次变量（ＰＤＦＳＶ）控制方法。在摆式列车机电式倾摆系统中采用ＰＤＦＳＶ设计控制器，以加速度为次变量，能保证在倾摆过程中车体的加速度在允许值范围内，仿真和试验证明了这种控制器是切实可行的。     

基于CMAC的摆式列车倾摆控制研究

摆式列车是具有诸多不确定因素的动态系统,其倾摆系统的控制是摆式列车成功的关键,利用传统控制方式很难得到倾摆系统较好的控制品质。本文针对摆式列车的特点提出一种基于CMAC神经网络与PID相结合的倾摆系统并行控制方法。该方法利用传统PID实现反馈控制,保证系统的稳定性,且抑制扰动;利用CMAC神经网络控制器实现前馈控制,确保系统的控制精度和动态响应速度。此外,该并行控制算法相对简单,实时性好,易于在倾摆控制系统中实现。通过对阶跃信号、正弦波信号和方波信号的跟踪仿真,表明该算法克服了传统控制的不足,增强了倾摆系统的控制精度,提高了系统的动态响应速度,并且使系统具有较强的抗干扰性和鲁棒性。     

摆式列车倾摆机构的故障检测和容错控制研究

提出摆式列车机电式倾摆机构的故障检测系统的构成，用自适应扩展卡尔曼滤波方法对倾摆系统的工作状况作出估计，推出了相应的故障检测律，针对实验室的摆式列车试验台作了计算机仿真。对倾摆系统控制器和传感故障提出容错控制方法，解决了故障发生后车体需要摆回正常位置的问题。     

适用于牵引调速系统的自学习模糊速度控制器

牵引调速系统具有结构复杂，存在许多不确定因素的特点，很难建立精确的数学模型，采用模糊控制可以不建立被控对象的精确数学模型而获得良好的控制性能。文中结合文牵引调速系统的特点给出了一种具有自学习功能和防空转功能的模糊速度控制器。讨论了控制器的控制规则和实现方法，这种控制器除能对机车的速度进行了控制外还能对机车的空转现象进行控制。     

高速列车横向振动自适应神经模糊控制的仿真

为了设计出智能的列车悬挂系统,提出了基于神经网络的自适应模糊控制。模糊控制主要是针对系统的非线性;神经网络控制是产生模糊控制的控制规则。通过自适应神经网络的模糊推理系统(ANFIS),把神经网络和模糊控制相结合。神经网络根据采集的数据来进行训练,产生不同的控制规则,使模糊控制器对路面的变化具有自适应能力。仿真结果表明:该方法可在一定程度上减少轨道对列车车身的振动,提高列车在路面行驶的平稳性。     

变积分参数模糊PID控制器的设计

为改善温控系统的控制品质,针对目前在大惯性、大滞后、非线性的温控系统中普遍存在的静态误差的问题,提出可变积分参数模糊PID控制方法。在模糊PID复合控制的基础上,增设模糊变积分参数控制环节。实时控制时采用分段控制的方法,先通过变积分规则库。对实测的系统误差与误差变化率进行模糊推理,在线调节积分参数;然后由模糊推理产生比例因子的调节规则,对比例因子实行调节,多项举措有效提高了系统的控制效果。仿真研究表明系统的鲁棒性和自适应能力增强,系统的动、静态性能明显优于常规PID控制器,可推广到高精度要求的温控系统。     

驼峰车辆减速器闭环控制PD参数模糊在线自校正

基于参数模糊在线自校正的原理,提出一种对驼峰车辆减速器控制系统控制参数按调速过程进行模糊在线自校正的控制方法。针对车辆减速器控制系统的特点和性能要求,设计减速器模糊在线自校正控制器,以调速过程中速度误差及其变化为输入语言变量,建立模糊控制规则;根据模糊控制规则在线调整PD控制器的参数,使控制器能较好地适应减速器闭环控制定速设定及过程参数时变。本控制方法在实际系统中进行了试验,结果表明,与常规PD控制相比,模糊在线自校正PD参数控制器有较好的控制性能和较强的鲁棒性,可使系统的控制精度有明显的提高。     

电弧炉电极调节智能控制系统研究

针对旧式电弧炉在生产过程中存在的故障率高、控制差等诸多问题,结合电极调节特点和冶炼工艺要求,依据电弧电流和弧长的关系,建立电极调节智能控制模型.在熔化期采用Bang-Bang快速最优控制提高电极快速响应性能,给出了Bang-Bang控制算法的实现方法;在氧化期和还原期采用模糊算法在线自动调整PID控制器参数来提高控制精度,依据工程实际,建立PID控制器参数自动调整模糊控制规则.结果表明,系统参数变化具有良好的适应性,并有效地减少了电极短路、断弧等现象.     

关于对象控制器在CBTC系统和VBTC系统中应用的探讨

对象控制器是指一种地面设备,该设备是一个系统中最底层执行层的设备,可以通过接收外部的控制命令,实现对轨旁信号机、道岔、计轴、屏蔽门等设备进行控制和采集。对象控制器与联锁系统或车车通信搭建成安全控制系统来满足铁路或城市轨道交通相关应用场景的需要。为满足安全系统的要求,对象控制器使用通过符合EN50159要求的安全通讯网络及安全协议与联锁系统或车通信。对象控制器采用二乘二取二结构设计,安全等级达到SIL4标准。     

摆式列车倾摆伺服控制系统辨识方法仿真研究

针对摆式列车倾摆伺服控制系统的原理及特点,应用不同的辨识方法对倾摆伺服控制系统进行辨识,并对各种方法辨识结果进行比较。仿真试验结果表明:当考虑倾摆控制系统的非线性时,神经网络方法能很好地辨识出倾摆伺服控制系统的动态特性,解决倾摆伺服控制系统辨识中的非线性问题,而其它方法较差。     

基于自适应模糊滑模的列车精确停车制动控制算法

针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控制理论,利用列车运行过程中的状态偏差,设计基于跟踪误差的等效控制器,以求解列车制动等效控制量;考虑外部扰动,基于优秀司机驾驶经验的模糊推理规则,设计切换控制器,以得到精确控制量。采用本文控制算法对列车制动过程进行仿真验证,并与传统的PID控制和基于指数趋近律的滑模控制进行对比。结果表明:在考虑附加阻力和外部扰动情况下,自适应模糊滑模控制器能够柔化非线性切换控制信号,削弱滑模控制固有的抖振现象,实现对参考轨迹的精确跟踪,并最终实现精确停车;即使在列车制动系统实际控制输出出现偏差时,设计的控制器仍能控制列车精确跟踪参考制动曲线。     

司机控制器可靠性试验系统的设计与测试

司机控制器是司机操纵机车的重要部件,其性能的好坏直接影响列车的运行状况。对司机控制器进行可靠性测试是保障其质量最有效的方法。采用Lab VIEW作为系统的上位机开发平台,实时监测显示系统状态;用DSP(数字信号处理)作为控制采集模块,控制司机控制器运动并采集其输出数据。同时,采用一台上位机控制多个DSP系统的主从式网络结构,提高了系统效率并降低了成本。该系统同时对多台司机控制器进行试验。最后对可靠性进行了评估,结果表明该系统满足试验要求,为司机控制器的维修和维护提供了依据。     

使用电-液致动器的倾摆控制系统的开发

为改进倾摆控制车辆的性能和乘坐舒适性,开发了下一代倾摆控制系统。该系统使用一位置测定系统、新型倾摆模式、高性能倾摆致动器以及其它新技术元件。使用该系统,运行中的列车位置根据全球定位系统信号通过曲率对照来测定,并计算倾摆角目标模式以优化乘坐舒适性评价指数。由此产生的模式被称为JT模式,倾摆致动器按该模式用电-液方式驱动。运行试验表明,该系统可减轻能够引起晕车的低频振动。     

基于元模型的通用性列控仿真平台基础环境研究

为实现列控仿真系统可重用性、可扩展性及可组合性的目标奠定底层基础,提出将列控系统分为控制器和控制对象,即列车控制策略和列车运行基本环境,在列控仿真系统中将控制器和控制对象分离设计。通过总结不同轨道交通系统运行的共性特征,将线路拓扑结构、列车模型和驾驶模型作为列车运行基础环境的3部分,采用元模型思想形式化描述列车运行基础环境的3部分,设计了基础线路数据库与仿真线路拓扑结构映射的关键算法和列车运行规则。采用高速铁路线路数据实现了列车运行基础环境,结果表明:所做研究在满足列控仿真平台需求的基础上,达到了列控仿真系统平台运行基础环境通用性目标。     

北京地铁14号线环控系统LK系列冗余可编程控制器应用

北京地铁14号线环境与设备监控系统采用LK冗余系列可编程控制器为核心的分布式I/O控制系统,主从控制器分别在车站两端,控制器之间通过双光纤自愈环相连,并采用Profibus-DP双网冗余作为主干网进行通信。通过对该车站所辖区间及车站九大系统设备进行模式和时间表控制、对设备用房和公共区的环控参数进行实时监测以及与火灾报警控制系统主机modbus通信和消防联动,保证地铁乘客乘车安全和地铁站内的环境适宜。同时,主从端可编程控制器皆采用"一主一备"的运行模式,两个可编程控制器之间通过底板实现数据的高速同步及主备控制器的切换,从而实现主系统出现故障时快速切换到备用系统上,保证环境与设备监控系统的稳定运行,提高系统抗干扰能力。     

摆式列车倾摆控制信号预测及动力学仿真

为研究摆式列车倾摆控制信号预测方法,建立“动车＋拖车＋拖车”3辆车编组的摆式列车机电耦合系统动力学模型。建模中考虑了列车系统中存在的轮轨蠕滑力非线性、钩缓作用力非线性和悬挂力非线性。摆式列车通过安装于头车前转向架的陀螺仪在线检测曲线,对测出的横向加速度信号进行滤波和实时生成倾摆控制信号。为了补偿加速度信号的滤波延时,对倾摆控制信号的预测分别采用线性插值法和线性BP神经网络预测,并仿真研究摆式列车曲线通过性能。数值仿真结果表明：线性插值法预测和神经网络预测均能有效补偿加速度信号的滤波延时,使头车及时倾摆,大幅度降低未平衡横向加速度;在输入信号波动较大和预测时间较长时,神经网络预测效果更好;倾摆控制信号的预测方法对车辆动力性能影响不大。     

受电弓主动倾摆系统的研究

通过对摆式电动车组受电弓主动倾摆系统的分析,建立ADAMS-Matlab控制模型,并对其控制特性进行仿真。结果表明该受电弓主动倾摆系统有良好的频率响应特性;在车体倾摆过程中,受电弓主动倾摆系统能有效减小受电弓滑板中点的横向位移,从而保证列车受流的连续性。     

高速列车模型参数辨识及控制研究

针对高速列车模型参数时变、非线性、高阶复杂等特点,提出了基于特征模型的高速列车二阶系统最优化PID控制方法。特征模型和原动力学模型在输出上是等价的,不需要考虑列车实际的物理特性,将模型简化,降低了模型的复杂度。首先对列车进行基本动力学分析,由高速列车一般单质点动力学模型推导建立特征模型。然后采用梯度矫正辨识算法对模型慢时变参数进行辨识优化,通过辨识仿真得到的估计值和模型值对比,进一步来验证特征模型时变参数对模型精确度的影响。最后,通过设计最优控制器和最优PID控制器,对列车速度和位置进行误差跟踪控制,得到两种控制器下的误差跟踪仿真结果,通过采用稳态误差、超调量和调节时间三项系统参数进行结果对比,说明了最优PID控制器的控制效果更加良好,也由此说明特征模型对控制器的设计是有效的。     

神经网络预测控制在摆式列车倾摆系统中的应用

介绍摆式列车倾摆控制系统神经网络预测控制的原理及模型,分析了神经网络控制算法,列出了控制器设计的算式,探讨了预测控制系统对实测信号的预测时间为0.2s、0.68 s的预测参考输入的跟踪能力。仿真和试验表明,神经网络预测控制在摆式列车控制系统中的应用是切实可行的。