散体物料光电色选机模糊PID控制系统研究

采用模糊参数自整定PID的模糊策略实现对散体物料光电色选机的自动化智能控制,系统以TMS320VC5402为主控器,经过一定的模糊控制规则对色选机主作业参数之流量、背景板角度和滑槽仰角进行控制,达到自动调整色选机工作状态的目的.结合模糊PID控制,设计了基于DSP的智能控制方案,给出了系统的硬件构成和软件实现算法.     

基于遗传算法的列车运行能耗优化算法

研究了CBTC系统中列车控制模型和列车运行调整,以降低能耗为目标,对列车在区间的运行控制进行优化组合,提出了基于遗传算法的能耗优化算法,根据具体的线路条件,计算了在不同的运行等级下或不同区间运行时分对应的列车运行速度曲线。以一段2 400m长,具有典型节能坡设置,且包含一段60km.h-1区间限速的线路为例,进行了能耗计算和优化仿真。研究结果表明:优化之后速度曲线与其对应的运行等级2、3、4的速度曲线相比,列车牵引能耗减少到原来的62%、58%、60%,节能效果显著,算法有效。     

大功率空冷自增湿PEMFC温度控制方法

为研究大功率空冷自增湿质子交换膜燃料电池(PEMFC)温度控制对电堆输出性能的影响,分别采用模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制、自适应模糊PID控制对电堆进行试验测试.实验结果表明,不同控制方法在负载变化时的动态响应特性存在较大差异:模糊控制对电堆输出性能影响较大,在大电流输出时会造成明显的浓差极化;模糊控制、PID控制、模糊-PID切换控制在负载变化时动态响应存在较大的超调量,调节时间长;模糊自适应PID控制超调量小,调节时间短.与PID温度控制相比,自适应模糊PID温度控制超调量降低了75%,调节时间加快了20%.综合考虑调节时间、超调量、稳态误差、电堆输出性能等因素,自适应模糊PID温度控制有利于提高大功率空冷自增湿PEMFC输出特性.      

轴向主动磁轴承的改进不完全微分PID控制

为了减少电磁轴承控制中测量噪声的干扰,提高电磁轴承控制的稳态精度,以立式电机的主动控制电磁轴承为研究对象,分析了测量噪声对传统PID控制的影响,并针对一阶不完全微分PID控制和传统PID控制不能满足系统控制性能要求的情况, 提出一种基于二阶不完全微分PID控制的改进算法.采用MATLAB的Simulink搭建了仿真模型,利用C语言和磁轴承控制平台进行了算法的试验验证.仿真和试验结果表明,改进的算法能够改善磁轴承系统的静态性能,气隙的稳态误差约为20 m,比传统PID、带一阶滤波器的不完全微分PID减小了约50% (30 m),证明了该算法的有效性.      

基于ANFIS的可变导向车道智能控制系统

为缓解因交通流向分布不均衡导致的交叉口交通拥挤状况,以交叉口进口道的可变导向车道为研究对象,建立了基于自适应模糊神经推理系统的可变导向车道智能控制系统。智能控制系统由数据采集子系统、交通状态预测子系统和控制子系统构成,共同完成可变导向车道的智能化控制。将数据采集子系统检测到的实时交通数据录入到预先训练好的交通状态预测子系统中,可得到左转车辆和直行车辆的运行状态,并根据控制子系统的结构化算法来确定可变导向车道的属性。计算结果表明:交通状态预测子系统的测试误差为0.075 097,满足精度要求,可以用于交通状态预测;采用可变导向车道智能控制系统能明显改善交叉口交通拥堵状况,当左转车辆比例为25%时,关键进口道综合延误减少了6.1%,平均停车次数减少了9.5%,平均排队长度减少了6.1%,当左转车辆比例上升至30%时,3个指标分别下降了8.1%、12.4%与8.0%,表明左转比例越高,作用效果越显著。     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

基于时间逼近搜索算法的城轨列车运行节能优化研究

针对地铁列车准点节能运行,提出了基于时间逼近搜索的列车节能优化算法。首先建立城市轨道列车在满足定时运行条件下的节能控制模型,通过庞特利亚金最大值原理得到了列车节能最优控制工况集;其次,推导了列车在不同节能运行模式下的能耗差异;在此基础上,提出了一种将列车运行区间进行分段优化的方法,采用时间逼近搜索求解列车工况转换点的位置,最终达到定时节能运行的目的。以上海地铁3号线铁力路至友谊路线路为算例,与实测负荷过程对比,列车采用本文算法优化后可节能12.5%。      

基于改进模糊PID-Smith控制器的高速动车组停车方法

为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。      

基于遗传算法的地铁列车自动驾驶控制算法研究

轨道交通列车运行曲线的控制是轨道交通列车自动化的核心技术。通过提出改进的遗传算法来设计列车ATO（列车自动驾驶）控制算法，使用某城市地铁列车参数建模，编制实用的遗传算法生成列车时分控制曲线的程序，并进行计算机仿真，仿真的结果达到了：输出时间与给定的定时值完全一致；能耗比节时模式降低56%；停车点精度｜x｜=14cm，小于规定值（25cm）；最大速度小于规定值；具有较高的全局适应度。表明算法效果良好、性能优越。     

基于全尺寸模型的半主动悬架车辆平顺性研究

为改善汽车的平顺性,提出一种半主动悬架的自适应模糊PID算法;选用二自由度1/4车半主动全尺寸悬架为研究对象,用Adams软件建立半主动悬架全尺寸模型,对模型自适应模糊PID控制器进行设计,利用联合仿真分析技术,对建立的机械模型和控制算法进行分析并与被动悬架及模糊控制方式进行了对比。研究表明:采用自适应糊PID控制策略的主动悬架相对采用模糊控制的主动悬架以及被动悬架,车身加速度峰值分别降低了5.0%和2.9%,悬架动行程分别降低了3.2%和1.68%,轮胎动位移分别降低了0.29%和0.25%。采用自适应模糊PID算法的半主动悬架,在改善汽车的行驶平顺性方面有良好的效果,为研究车辆平顺性研究提供一种有效方法。     

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无论是经典还是现代控制理论,大多是建立在线性系统基础上,目前对非线性系统还没有比较成熟的理论.常规PID控制在对象变化时,控制器的参数不能自动修改适应.将模糊控制与PID控制相结合,利用模糊推理方法实现对PID参数的在线自整定,设计了一种模糊自适应PID控制器.在分析汽车模型的基础上,采用PID控制、模糊自适应PID控制两种方法,联合Simulink软件分别对汽车的防抱死制动系统（ABS）进行刹车运动仿真研究,极大地提高了模糊控制方法和PID控制算法的应用性能.结果表明,模糊自适应PID控制方法可以达到更好的制动效果,提高了系统的动态性能和安全性能.     

城市轨道交通列车行驶速度控制研究

针对城市轨道列车行驶速度控制要求,依次建立列车力学模型和传递模型,根据所建模型得到列车传递函数,分别计算了阻力系数kp、动力系数ki和速度系数kd,结合列车速度控制评价准则,以PID模糊控制器对列车的行驶速度进行分析,研究结果实现了列车速度精准控制,为我国城市轨道列车快速发展具有积极的推动作用。     

基于工况序列寻优的列车节能操纵策略优化

传统“三阶段”“四阶段”工况序列的列车操纵模式难以满足城市轨道交通复杂线路条件下的列车节能运行需求,本文提出一种基于工况序列寻优的列车节能操纵策略优化方法。将物理区间离散为多个等距离子区间,建立工况序列与子区间之间的映射关系,以区间总牵引能耗和运行时间最小化为目标构建列车节能操纵策略多目标优化模型。为提高模型求解效率,改进非支配排序遗传算法的交叉算子和距离算子,通过离散仿真求解列车节能操纵策略集。以福州地铁1号线的两个典型区间为对象进行案例分析,结果表明,相比传统操纵模式,优化后列车牵引能耗平均降低约19%。本文方法通过合理选择算法参数能够有效构建适应不同线路条件的运行工况序列,生成秒级运行时间划分下的列车节能操纵策略集。     

HXD2牵引货运列车长大下坡区间周期性制动研究

针对货运列车在长大下坡道空气制动无法恒速且相邻两次空气制动之间需满足缓解再充风约束的特点,以司机实际操纵中普遍采用的50 k Pa小减压量调速制动为依据,根据列车牵引计算原理和能耗分析方法,建立了考虑再生制动能量利用的货运列车最优控制模型.首先,研究了货运列车在长大下坡道上的最优操纵策略和站间各子区间运行时间分配;其次,基于极大值原理分析了"全电制-全制-全电制"周期性制动控制策略的最优性,以及列车入坡、出坡应满足的必要条件,提出长大下坡道及其相邻区间列车运行最优控制的数值求解算法;最后,以HXD2型电力机车牵引100节C80重车为例,对提出的列车最优控制模型和数值算法进行仿真验证,并分别与模糊预测控制和实测数据进行比较,研究结果表明:在准点的前提下,所采用的周期性制动策略能实现5.6%和17.9%节能效果.     

轨道交通延误条件下列车跳站与客流控制协同优化模型

针对城市轨道交通突发列车延误问题,统筹考虑行车秩序的恢复和乘客出行体验,提出列车调整与客流控制协同优化方法。首先分析延误条件下城轨列车调整和客流控制的措施及效果,构建以跳站停车和多车站客流控制为手段的双层线性规划模型。上层模型以列车总延误最小为目标,以列车载客能力为约束;下层模型以上车客流量最大为目标,以列车载客能力和控流率均衡为约束。采用灵敏度分析算法求解模型,并以北京地铁亦庄线故障延误事件为例,验证模型和算法的有效性。结果表明：采用跳站停车与进站客流协同控制可使延误列车行程时间缩短5.2%,使各车站进站率方差降低97.8%,在保障乘客公平性的条件下提高列车运行和乘客集散效率。     

交通发展研究与特大城市交通综合治理——“交通7+1论坛”第四十六次会议纪实

交通拥堵、机动车乱停乱放、交通污染排放是城市交通研究中的热点和难点问题.基于大数据的城市交通运行状态分析系统为拥堵点筛查、拥堵原因分析、交通拥堵预报、交通拥堵治理及政策效果分析提供有力支持.制定完善的停车法律才能实现停车问题的根本解决.严格停车执法、规范停车管理、提高停车设施利用效率,实现停车违法行为综合治理.基于OBD能耗计量器具和交通大数据平台,深入分析机动车污染排放形成机理,研究掌握能耗排放感知、能源计量数据质量控制、能耗排放建模等核心技术,建立交通节能减排检测统计平台,提高交通能耗排放数据核算精度,为政府部门提供决策支持.     

列车动能闯坡的节能操纵优化

为了优化列车通过局部陡坡区段的操纵曲线,基于列车运行的动力学理论,充分考虑列车运行的速度、时间等限制条件,建立了基于连续变量的列车牵引能耗计算模型.该模型分析了列车在全区段的能耗构成及其影响因素,以速度、距离、功率为控制变量,满足运行时间和速度等约束,以区段总能耗最低建立了目标函数.通过模型离散化方法,以序列二次规划算法求解列车的动能闯坡点,实现满足区段行车条件下的运行优化.利用实例数据进行了数值仿真分析,结果表明,该模型求解的优化运行曲线,在已有优化的基础上,能再节约能耗1.771 8%,可满足限时、限速条件下列车在区段运行的节能操纵需求.     

基于模糊变步长神经网络的自适应PID控制

本文针对具有非线性和不确定性的控制对象，提出了一种基于前向神经网络的自适应PID控制系统算法。并根据其特点，提出学习步长模糊校正的方案.这种控制系统综合了神经网络、模糊决策和PID控制的优点，易于实现，仿真结果表明该控制系统对非线性被控对象具有比较好的控制效果。     

双路智能温度控制系统的设计开发

当今市场中温度控制成型的产品均以单片机为控制器,为了较理想地解决对被加热物件温度的测量与控制问题,采用ATMEL公司生产的单片机设计了一种温度控制系统,AT90S8535是一种性能优良且很有发展潜力的单片机.并且利用人工智能算法与PID自适应算法的有机结合,使系统控制过程达到最优,提高了系统的精度.介绍了温度控制系统的组成和工作原理,并给出了系统的硬件电路设计和软件设计以及改进的PID自适应算法.