基于扰动补偿的高速列车自适应滑模黏着控制

列车安全和平稳运行依赖于牵引力的有效发挥,而牵引力的有效发挥受限于轮轨间的黏着状态。为了解决高速列车行驶在低黏着轨面时牵引力不足的问题,考虑到车重、阻力、坡度等参数不易精确获取,设计一种基于扰动补偿的自适应滑模黏着控制算法。根据黏着计算模型和简化列车模型,建立高速列车轮轨动力学模型。通过设计动态观测精度更高的鲁棒黏着观测器,以精确获取当前轨面提供的黏着力。在此基础上,针对列车工作在最优黏着点附近时能够获得较大牵引力这一特性,采用梯度观测极值搜索算法获取该点附近的蠕滑速度。同时,设计基于扰动补偿的自适应滑模控制器控制电机输出转矩,使高速列车能够在部分系统参数未知的情况下跟踪极值搜索算法输出的蠕滑速度,从而提高列车牵引力。基于扰动补偿的自适应滑模控制,通过观测补偿系统不确定部分和自适应调节开关增益,减少滑模控制律抖振对黏着控制性能的影响。研究结果表明,基于扰动补偿的自适应滑模黏着控制算法在系统中存在未知参数时,能够控制列车在10 s内到达冰雪轨面最优黏着工作点附近,在1 s内到达潮湿轨面最优黏着工作点附近。此外,相比于传统滑模黏着控制和自适应滑模黏着控制,所提算法控制律抖振更低,并且能够更精确地搜寻和跟踪最优黏着工作点。所提算法可以为实际列车黏着控制算法设计提供参考。