基于自适应滑模控制的城际列车精确停车方法研究

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。针对城际轨道列车精确停车的需求，分析列车自动停车过程、列车动力学模型以及制动模型，在此基础上提出采用自适应滑模控制器来提高停车精度和列车运行舒适性；应用滑模控制原理设计列车停车控制算法，并对滑模控制中的趋近律增益进行自适应调节，以提高系统响应速度及改善稳态精度。仿真结果表明，基于自适应滑模控制的停车算法表现出良好的鲁棒性和自适应性，该控制器使列车能够精确地跟踪停车目标曲线，并改善列车的停车精度和运行舒适性。     

基于改进模糊滑模控制的列车速度跟踪研究

列车运行过程具有强耦合、非线性等特征,且往往存在较大且不可观测的外界干扰,这些特性加大了列车运行控制的难度,针对列车运行速度跟踪控制问题,提出一种新的模糊滑模控制器设计方法。首先基于模糊滑模控制,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造以李亚普洛夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,并且引入指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效地消除了控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证了所提方法的有效性,且提高了列车运行控制系统性能。     

列车自动驾驶系统的滑模PID组合控制

停车精度高、舒适平稳、响应速度快是衡量列车自动驾驶系统控制性能的重要指标。本文针对城市轨道列车模型具体参数未知,因设备老化及环境变化造成的列车性能变化,及存在外界干扰等问题,设计了基于曲线跟踪的滑模PID组合控制器。基于滑模控制技术,该控制器能驱动列车运行状态,使其达到事先指定的滑动超平面,使得列车能够跟踪理想目标运行曲线,完成站间运行并精确停车。系统仿真研究及实际应用表明,滑模PID组合控制渐近稳定,且对列车系统参数不确定性和外界干扰具有较强的鲁棒性。     

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。     

基于滑模控制的卡尔曼滤波在列车定位中的研究

为了提高城市轨道交通中轮轴速度传感器与加速度计组合定位的精度,提出一种基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法。对于组合定位来说,由于卡尔曼滤波不能很好地修正加减速过程中的空转打滑误差,考虑到滑模控制器的滑动模态与系统的参数及扰动无关,提出采用基于滑模控制的改进卡尔曼滤波来进一步降低误差。其基本思路是应用指数趋近律滑模变结构来改善里程计算值,然后再进行卡尔曼滤波。并利用仿真软件对上述过程进行验证,仿真结果表明:基于滑模控制的改进卡尔曼滤波算法,能够在一定程度上减小空转打滑误差,进一步提高定位的精度。最后通过与其他卡尔曼滤波改进算法对比,得出基于滑模控制的卡尔曼滤波方法结构更为简单,也能保证一定的精度。     

基于滑模自适应鲁棒控制的城市轨道交通列车电空制动控制策略研究

针对城市轨道交通列车电空制动系统控制过程中外界干扰、执行机构时滞、基本阻力不确定等特性造成ATO(列车自动运行)系统速度跟踪及停车不准问题,根据李雅普诺夫稳定性理论提出一种基于SMARC(滑模自适应鲁棒控制)的城市轨道交通列车电空制动控制策略,设计城市轨道交通列车ATO系统基于SMARC的制动控制器。通过鲁棒控制将系统模型中非线性、输入时滞和外界扰动等所有不确定量减小到最小范围,同时也削弱了滑模控制器的抖振现象,增强了控制器的鲁棒性;进一步采用滑模控制减小列车制动过程中速度跟踪误差和减速度误差,从而获得较高的停车精度。仿真结果表明,基于SMARC的制动控制器的控制能完全满足城市轨道交通列车制动要求。     

基于快速趋近律的永磁同步电机驱动系统改进无模型滑模控制

针对永磁同步电机驱动控制系统应用传统无模型滑模方法时性能指标达不到预期的问题,提出了一种基于快速趋近律的改进无模型滑模控制方法。首先,根据永磁同步电机参数摄动时的数学模型,建立速度外环的超局部模型;其次,设计一种基于改进快速趋近律的速度外环新型无模型滑模控制器,同时为了提高电机转速的控制精度,采用扩展滑模观测器实时观测超局部模型中的未知部分;最后,通过与PI控制、传统无模型滑模算法进行仿真和试验对比,验证所提算法能降低对电机模型的依赖,提高了永磁同步电机的暂稳态控制性能,保证系统的抗扰能力和强鲁棒性。     

用于城市轨道交通车辆永磁同步电机控制的一种新型滑模观测器

针对传统滑模观测器无法满足城市轨道交通车辆永磁同步电机无传感器控制的精度问题,使用了一种新型滑模观测器。通过建立城市轨道交通车辆永磁同步电机数学模型,在采用Sigmoid函数消除抖振的同时,引入反电动势观测器来估算反电动势值,消除了相位滞后;并采用指数趋近律代替传统等速趋近律。仿真和试验结果表明,与传统滑模观测器相比,新型滑模观测器能更好地抑制抖振,具有更好的观测精度和鲁棒性,达到了城市轨道交通车辆用永磁同步电机无传感器技术的控制要求。     

基于分数阶滑模自适应神经网络的中速磁浮列车运行控制方法

为减小中速磁浮列车运行阻力对运行性能的不利影响,设计一种基于分数阶滑模自适应神经网络(FO-SMAC-NN)的运行控制器.首先,在考虑列车实际运行过程中受到的空气阻力、涡流阻力以及坡道附加阻力3种阻力的基础上,构造运动学方程;其次,设计分数阶滑模自适应神经网络控制律和滑模自适应参数的更新律,得到由速度前馈、分数阶滑模自...     

基于模糊穴的多变量模糊滑模控制器

针对目前模糊控制设计中缺乏统一的步骤和具有普遍意义的算法，提出了一种多变量模糊滑模控制器。其具有通用的模糊控制律，对不同的控制对象及外界干扰具有很强的鲁棒性，且引入模糊穴的概念，大大提高了本算法的计算效率。仿真结果证明这种方法是可行、有效的，并且在实际应用中有广阔的前景。     

基于小波包滤波列车自动驾驶的研究

针对列车运行环境复杂、干扰因素多等问题,提出一种小波包滤波和迭代学习相结合的列车自动驾驶控制系统。首先根据城轨列车的行进与制动模型设计基于小波包的列车速度滤波,以获取较好的列车速度参数;然后采用迭代学习设计一种自适应控制器,对列车在行进过程中进行速度曲线跟踪控制,并能够依据当前的速度与位移判定停车起始位置,从而获取更为精确的停车结果。最后通过约束方程与不等式对列车的停车起始点进行精确选取,来获取更精确的停车时间和停车精度。实验结果表明基于小波包滤波和迭代学习相结合的方法能够更加精确跟踪停车曲线。     

基于控制器匹配的高速列车广义预测控制方法

针对普通广义预测控制器在列车控制过程中不能修改控制器参数,以至列车运行中遇到未知干扰时影响控制精度和稳定性。本文采用基于控制器匹配的广义预测控制调优方法,以达到经过调优的GPC与H!输出反馈控制器(最优控制器)具有相同的控制效果,并获取GPC调优参数,实现高速列车速度跟踪运行过程的自动控制。该控制器通过最优控制器控制律的函数获得GPC增益,使GPC与最优控制器匹配;在获得GPC增益的基础上,将目标函数转化为凸优化问题,求得GPC的调优参数;GPC自适应建模参数与H!控制器模型匹配,避免模型参数失配,保证控制器模型的稳定性。仿真实验结果表明GPC和H!控制器能够较好地匹配,且基于控制器匹配的高速列车广义预测控制系统具有较好的速度和位移跟踪性能。     

计及时变扰动下永磁牵引电机无传感器滑模控制

针对永磁同步牵引电机因参数摄动不确定因素造成控制性能下降以及速度传感器存在成本高、环境要求严格、估计精度不足等问题，提出了一种基于自适应广义高阶平方根容积卡尔曼滤波算法（ASRGHCKF）无速度传感器的永磁同步电机（PMSM）自适应非奇异快速终端滑模控制算法。首先，建立参数摄动下PMSM数学模型；其次，基于扩展滑模扰动观测器（ESMDO）设计自适应非奇异快速终端滑模转速控制算法（ANFTSMC），选择新型指数趋近律可随系统距离滑模面的远近自适应调整趋近速度，同时ESMDO实时精准观测系统的未知扰动部分；最后，结合ASRGHCKF实时精准估计电机的转速和转子位置。通过与PI和传统SMC算法进行仿真和半实物试验对比，验证了该算法在电机参数摄动下暂稳态性能更佳，有利于改善PMSM的无速度传感器控制效果。     

强风下高速列车滑膜自适应鲁棒H_∞控制方法

大风环境下高速列车的运行是一个强耦合、高度非线性过程,且随着风速增大和车速增加,这种特性逐渐增强,因此需要更高要求的自动驾驶系统。基于李亚普诺夫稳定性理论设计高速列车自动驾驶滑模自适应鲁棒控制器,该控制器采用自适应控制实时逼近列车不确定性特征的系统输入系数,采用鲁棒H∞控制将自动驾驶系统中模型误差、大风和其他干扰造成的参数变化等所有不确定量减小到最小范围,同时也消除了系统抖振现象。计算出高速列车需要施加的牵引/制动力,通过滑模控制消除系统安全运行速度跟踪误差,实现不同风速下高速列车对给定安全运行速度的高精度跟踪。仿真结果证明了该方法的有效性。     

磁悬浮列车电磁悬浮系统的自适应模糊滑模控制

为增强电磁悬浮系统的抗干扰和负载能力,针对磁悬浮列车悬浮系统中存在的非线性不确定问题,采用模糊逼近与模糊滑模相结合的方法,基于等效控制和切换控制设计了自适应模糊滑模控制器,通过TMS320F2812 DSP实现单点悬浮.仿真与试验结果表明,该控制器不但削弱了滑模控制中固有的抖振,而且具有更强的鲁棒性和快速性,还满足电磁悬浮系统实时控制的要求.     

单相电力电子变压器整流级滑模控制策略

由于PWM整流的非线性特性,单相电力电子变压器传统的PI控制对参数较为敏感,而滑模变结构控制对干扰和参数具有很强的鲁棒性,因此采用d-q电流解耦方法,构造滑模控制器。搭建3单元级联模块H桥整流器模型,在仿真软件Matlab/Simulink中进行了仿真,并将其同传统的PI控制比较,结果表明了所采用方法的有效性、优越性。     

用于永磁同步电机单电流弱磁控制的积分型滑模控制器

为提高永磁同步电机单电流调节器高速运行的转速控制性能,设计了一种用于永磁同步电机单电流弱磁控制的转速滑模控制器。在滑模控制器的设计中选取了积分型滑模面,有效削弱滑模的固有抖振现象,减小了转速误差和抖动,而且电机转速对负载和供电电压的变化不敏感。结合单电流弱磁控制策略,滑模控制器利用电机定子电流d-q轴交叉耦合效应的作用,实现弱磁和转速的集成控制。仿真和数据分析验证了其可行性。     

基于新型滑模变结构策略的交流调速系统

在交流传动系统设计中,通常采用电机的简化、降阶模型作为设计模型,因此,若采用经典线性控制设计,则实际系统中存在的电机参数不确定性、未建模动态及外扰必然对动、静态性能构成冲击。利用滑模控制在处理不确定性和外扰方面的优势,文章提出了一种基于新型滑模变结构策略的交流调速系统控制方案,采用滑模变结构控制环节与PI串联的结构,在瞬态过程中变结构为主导以提高鲁棒性,稳态过程中PI控制起主导作用以削弱振颤。仿真结果表明该方案在解决传统滑模控制振颤及等价控制设计困难等问题的同时,实现了优良的动、静态特性。     

永磁同步电机改进型积分滑模控制器研究

基于永磁同步电机的数学模型,以id=0和SVPWM相结合进行永磁同步电机控制。针对高性能伺服系统的要求,采用基于积分滑模面的滑模控制,改进了切换增益。在MATLAB/SIMULINK中对系统进行了仿真验证,仿真结果表明:和常规的积分滑模控制相比,设计的改进型积分滑模控制器超调量小、响应快、抖振小、鲁棒性较强。     

基于自抗扰控制的高速列车自动驾驶速度控制

针对高速列车在复杂环境运行时,传统PID控制器受未建模动态及外界未知干扰导致列车速度追踪误差大的问题,提出一种基于自抗扰控制ADRC(Active Disturbance Rejection Control)的高速列车速度控制算法。基于单质点模型建立列车的状态空间方程,令列车方程中的未知部分作为扩张状态设计二阶自抗扰控制器,并利用CRH380A型列车参数进行仿真,对指定的目标速度曲线进行追踪,证明基于自抗扰控制算法的可行性;同时设置干扰量,与传统PD控制、非线性PID控制算法在抗干扰性能和追踪误差等方面作比较。结果表明,基于自抗扰控制的高速列车速度控制器具有抗干扰性强、追踪误差小的优点。