高速动车组自适应速度跟踪控制

针对高速动车组运行过程的非线性和参数的时变特征,将其描述为由线性自适应模型和非线性未建模动态补偿模型组成的集成模型。基于高速动车组的牵引特性曲线和线路实际运行数据,采用递推最小二乘法建立线性自适应模型。针对系统未建模动态特性,应用自适应神经模糊推理系统ANFIS(Adaptive-network-based Fuzzy Inference System)建立未建模动态补偿模型。提出基于高速动车组集成模型的运行速度自适应控制算法,实现对给定速度曲线的高精度跟踪控制,并基于CRH380A型动车组运行过程的仿真结果验证本文所提方法的有效性。     

动车组制动过程多模型自适应PID控制

动车组制动性能受制动模式、运行环境、线路条件及乘务员操纵策略等因素影响,如何建立动车组制动过程的有效模型是实现动车组安全可靠制动的基础。基于CRH2系列380AL型动车组制动特性曲线和运行数据,采用数据驱动建模方法,建立多个局部线性模型来描述动车组制动过程动态特性。基于累计误差最小的切换策略在线选择最佳匹配模型,并采用模糊自适应PID算法调节车速和准确停车。仿真结果表明:所提出的方法具有较好制动性能,可确保动车组高效安全节能运行。     

高速铁路牵引计算与仿真系统研究

高速铁路的牵引计算与仿真对优化高速铁路线路设计、优化列车运行时间等方面具有重要意义。然而由于缺少高速铁路牵引计算规范和动车组数据资料保密未公开等原因,导致对高速铁路牵引计算仿真与系统的研究较少。采用动车组特性曲线CAD矢量化法和程序开发相结合,解决了高速铁路牵引计算力学数据的有效获取。基于多质点模型,建立了动车组牵引力、制动力、列车阻力的计算方法和公式。从牵引、惰行和制动三方面建立了动车组运动模型求解和运行过程计算算法。在此基础上,采用C#2010编程语言和Access数据库,开发了基于多质点模型的动车组牵引计算与仿真系统。实现了动车组数据和线路等数据的一体化管理;采用动车组编组等参数化设置,实现了不同参数下的高速铁路牵引计算与运行过程的完整仿真。     

基于多工况ANFIS模型的高速动车组运行速度控制

高速动车组运行环境复杂多变,其运行过程需在牵引、制动和惰行工况中多次切换,难以建立有效的控制模型实现动车组安全、正点、高效运行。借鉴ANFIS在复杂系统建模的优势,结合动车组牵引/制动特性曲线和实际运行数据,建立高速动车组运行过程多工况ANFIS模型,设计相应的动车组运行速度控制器。与基于全局ANFIS模型和基于线性多模型的控制对比试验表明:基于多工况ANFIS模型的高速动车组运行控制具有更高的精度和控制效果,保障了动车组在各种工况下的安全运行。     

基于回声状态网络速度预测的高速动车组优化控制

精确的速度预测控制是实现高速动车组安全、准点、节能优化控制的基础。然而,高速动车组运行过程干扰因素多、动力学非线性复杂,难以通过数学分析的方式建立其精确的速度预测模型。文章充分利用回声状态网络在非线性时间序列预测方面的优势,进行高速动车组运行速度的在线预测,同时采用多目标粒子群优化算法对预测控制输入进行多目标优化,实现高速动车组运行速度的精确控制,并基于某型号高速动车组的现场运行数据,仿真验证了本文方法的有效性。     

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成.先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并...     

CRH5动车组牵引脉冲整流器自适应优化控制方法研究

针对CRH5动车组牵引主回路脉冲整流器在牵引网压波动下的稳定性问题,提出一种基于自抗扰算法的参数自适应优化控制策略。在CRH5动车组牵引脉冲整流器现采用的dq双环控制结构基础上,针对电流内环采用最速综合fal函数实现控制响应及控制量大小随误差变化自适应调整,基于状态空间方程构建一阶线性自抗扰电压外环控制器以实现对系统扰动的观测及跟踪。由此改善控制器对外部扰动的估计及补偿能力,增强控制器对车网耦合特性变化的适应能力。通过Matlab/Simulink仿真对比分析了基于PID控制和基于参数自适应优化控制的dq电流控制器性能,仿真结果表明,基于参数自适应的dq电流优化控制策略下的整流器直流侧输出电压在启动过程中超调量更小,且在应对网压波动时输出电压波动恢复后的稳态误差小于指标值的1/6,抗干扰能力更强。为进一步验证该控制器应对网压低频振荡的抗扰动效果,在RT-LAB半实物实验平台上搭建动车组-牵引网级联耦合模型对比分析2种控制策略下的牵引网网压波形。结果表明：基于参数自适应的dq电流优化控制更能适应多列动车组同时接入而引发的扰动,抑制牵引网网压大幅度振荡;fal电流环的参数自适应特性能改善控...     

高速动车组半主动悬挂系统几种控制策略对比仿真分析

为了克服数学模型不能反映列车运行的真实情况,利用Adams/rail建立基于磁流变阻尼器的高速动车组8车模型,提出了基于一般模糊控制的量化因子、比例因子的参数自适应模糊控制策略。通过Matlab/Simulink环境中对高速动车组模型与被动控制和简单开关半主动控制、一般模糊控制、参数自适应模糊控制策略进行联合仿真分析。结果表明,一般模糊控制和参数自适应模糊控制比简单开关半主动控制控制品质好,参数自适应模糊控制控制效果最佳;半主动控制策略在降低车体横向加速度,脱轨系数和轮重减载率方面,明显优于被动控制。在提高列车运行平稳性,乘客乘坐舒适度和运行安全性方面显出优势。     

基于无模型自适应控制的高速列车ATO控制器

针对高速列车在多变复杂环境运行时,传统控制器出现的动力学模型不匹配和司机操作存在安全隐患的问题,提出一种基于无模型自适应控制(Model-Free Adaptive Control, MFAC)的高速列车自动驾驶控制器设计方案。首先,构建全格式动态数据列车模型,将列车的非线性特性转移到伪梯度中;其次,根据全格式动态数据列车模型设计无模型自适应控制律和列车控车原理,通过列车运行数据估计伪梯度,构建ATO控制器;最后,使用"兰州西—西宁"的动车组运行数据进行仿真,得到MFAC控制器作用下的速度追踪误差为0.254km/h,列车加速度冲击率区间主要分布于[0,0.1)中,约占总步长的83.8%,并与模糊自适应PID(ProportionIntegral-Derivative)在速度追踪、位移追踪和舒适度方面做了对比,结果表明该控制器的性能更优。     

兰新高速铁路弓网系统动态接触电阻模型研究

以动态接触压力、机车速度和牵引电流为主要输入变量,结合兰新高铁动车组实际运行环境,建立了动态接触电阻模型。分析了动态接触压力、机车速度和牵引电流在实际工况下的内部关系以及以弓网接触表面主要温升来源和动态接触电阻表征接触电阻的动态特性,并基于先进的高速铁路供电安全检测监测系统(CPCM和CCLM),采用差分进化算法对高速滑动温升模型和平均动态接触压力模型进行参数辨识,进而得出动态接触电阻模型,由此在机车3种运行状态下分析其动态接触特性。研究表明:速度和动态接触压力成为影响接触电阻大小最重要的因素,基于与实际运行的兰新高铁动车组同型号的高速综合检测车为实验载体建立的模型更加贴近实际工况。