基于分数阶PID控制器的地铁列车优化控制研究

城市轨道交通运力需求的快速增长,使得地铁列车的行车间隔不断缩小,准点要求越来越高,这对列车运行控制算法的精度和鲁棒性提出了更高要求。本文将分数阶PID控制器引入地铁列车的速度控制,并进行优化研究。建立地铁列车的运动模型,该模型参考牵引制动特性,采用遗传算法修正列车基本阻力系数。基于该模型将分数阶PID控制算法应用于ATO系统的速度控制中。仿真对比分数阶PID控制算法与传统PID控制算法,采用现场数据对建立的模型和算法进行检验。研究结果表明新模型能够更加准确地描述列车的运动特性,当分数阶PID控制算法应用于调速控制后,可以使列车实现更优的速度控制和稳定性。     

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。     

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。     

基于轨间电缆的城市轨道列车速度控制系统

分析了基于轨间电缆的城市轨道列车速度控制系统结构及设计要求，通过对系统的基本原理的论述，提出了一种较为适合我国城市轨道交通发展的速度控制方式。     

最优速度跟踪控制策略在地铁ATO系统中的应用研究

精准度是列车自动运行系统(ATO)的重要性能指标,文章提出地铁列车ATO系统中的一种高精度速度跟踪控制策略,通过PID控制器参数调整、增加死区控制和附加扰动控制,实现速度跟踪精准度的优化调整。经过项目的反复验证和数据分析,充分证实此控制策略可以极大提高ATO控制的精准度,同时对地铁列车的服务质量有进一步改善。     

一种基于策略梯度强化学习的列车智能控制方法

近年来,我国已初步建成巨大的城市轨道交通和高速铁路网络,逐步开始走向提升整体运营效率的新阶段。城市轨道交通系统的大规模和高密度运营,使得系统能耗急剧增长。现有的自动驾驶控制方法基于已有的模型,能够完成在正常场景下的自动驾驶。基于现有列车自动驾驶技术的控制原理和优秀司机的驾驶经验,提出一种列车智能控制方法,以减小列车的牵引能耗。首先,建立列车控制专家系统,能满足乘客舒适度要求;在此基础上,利用神经网络作为列车驾驶控制器,设计了一种基于策略的强化学习算法,优化神经网络的参数,以适应变化的运营场景。基于地铁现场运行数据仿真结果表明,该智能算法比现有算法具有更好地节能效果和准时性。     

中速磁悬浮列车的分数阶运行控制方法

针对中速磁悬浮列车运行控制系统的高控制精度与高鲁棒性要求,提出一种基于分数阶PID的运行控制方法.首先,根据中速磁悬浮列车运行数据,利用粒子群优化-模拟退火算法辨识列车空气阻力系数,提高列车动力学模型精度.然后,设计分数阶PID速度控制器,跟踪列车目标速度曲线,降低各类运行阻力对列车运行过程的影响.最后,基于试验线数据...     

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。     

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。     

基于灰色预测模糊PID控制的列车ATO系统优化

对列车目标运行曲线的精确追踪是列车自动驾驶系统实现列车安全、准时、节能及舒适运行的核心。针对列车运行过程的大滞后、非线性问题,设计以灰色预测模糊PID算法为核心的列车自动驾驶控制器,以此达到优化列车ATO控制系统的目的。灰色预测控制设置在反馈回路中,其预测值与给定输入值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入。模糊控制系统对PID控制的参数进行自动校正,参数可调的PID算法完成对系统的控制。选取相关线路和车型并做仿真试验,验证了经控制器作用后的输出曲线与列车运行的输入曲线之间的追随误差小,加速度的变化在合理的范围内。因此,设计的控制器可以取得良好的ATO控制效果。     

基于蚁群算法的城市轨道交通列车节能运行优化模型仿真分析

对城市轨道交通列车的开行模式、牵引控制特性、驾驶策略优化算法等进行了综合分析，基于蚁群算法建立了优化求解模型匹配的列车最优运行速度曲线，采用OPENTRACK软件对优化结果进行了仿真分析，验证了列车节能运行策略的可行性及算法优化的有效性。     

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间，控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求，建立了城市轨道交通客流密度控制流程，研究了列车满载率的控制方法，以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法，使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真，验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。     

多变量模糊控制在城市轨道列车牵引中的应用

介绍了城市轨道列车自动交速控制的一种方法－－多变量模糊控制。在基本速度模糊控制器的基础上，加入位移模糊控制和加速度模糊控制，构成多变量模糊控制器。经仿真试验验证，该控制方法控制精度高、速度跟踪性能好、运行安全性高，是一种性能最佳的控制策略。     

车站屏蔽门与列车车门联动优化控制方案研究

重点研究城市轨道交通站台屏蔽门（包括安全门）与列车门联动优化控制的技术方案，采用可编程逻辑控制器（PLC）使门控精度达到单门级。这对于完善地铁站台屏蔽门／列车联动控制技术，维护旅客上下车秩序，进一步提高运营服务水平，具有一定的积极作用。     

城市轨道交通运营安全模拟沙盘列车模型控制系统的设计

采用可编程逻辑控制器或工控机实现列车模型控制系统功能的方案,存在成本高和通用性差等缺点,因此,针对城市轨道交通运营安全模拟沙盘,提出了利用PIC(可编程逻辑控制器)单片机开发分布式列车模型控制系统的设计方案。首先介绍了列车模型控制系统的基本原理和构架,然后详述了电脑接口板、调制解调板、区间编码板、信号灯和道岔解码板等关键硬件的设计。最后,在测试环境和沙盘中进行了控制系统功能验证。结果表明,所开发的列车模型控制系统具备列车定位与控制、信号灯与道岔控制、应急救援控制等功能,满足了城市轨道交通运营安全模拟沙盘列车模型控制系统的需求。     

基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案研究

城市轨道交通的列车开行方案直接影响乘客的出行费用,需要根据客流的需求弹性制定。针对目前城市轨道交通规划和运营实际,将列车开行方案归结为列车编组、开行时段,以及各时段每一列车交路的列车数量。在分析乘客广义出行费用的基础上,构造乘客出行的弹性需求函数,将乘客乘车选择归结为具有能力约束的弹性需求用户均衡问题。进而利用城市轨道交通营运企业与乘客之间的博弈关系,对列车开行方案相关的费用、效益等优化目标和约束条件进行分析,建立基于弹性需求的城市轨道交通列车开行方案的多目标双层规划模型,并设计基于模拟退火算法的优化算法。针对长沙地铁2号线的应用表明,优化方法具有较高求解效率和较好求解质量。     

高速列车双自适应广义预测控制方法

针对单一广义预测控制器在控制过程中只修改模型参数而不修改控制器参数,导致列车在启动和制动阶段控制效果较差这一问题,采用双自适应广义预测控制方法,设计高速列车双自适应广义预测控制器实现对高速列车运行过程的自动控制。该控制器采用具有可变遗忘因子的递推最小二乘法实时辨识列车运行过程模型的参数,根据辨识得到的模型参数自适应建模且修正控制器的调优参数,进而计算出高速列车需要施加的牵引/制动力,并设计确保控制器稳定的监督机制,实现高速列车对给定速度的高精度跟踪。仿真结果表明:双自适应广义预测控制器对给定速度和位移均有高精度的跟踪能力,在遇到未知干扰时仍能确保列车安全、稳定地运行,其控制效果明显优于单一自适应控制器。     

城市轨道交通闭塞设计优化系统

城市轨道交通闭塞设计优化系统，是一种设计辅助工具。也是轨道交通列车自动控制ATC仿真系统之重要组件之一，它为验证和评估闭塞设计方案的质量提供了一个数字化的平台，不仅对城市轨道交通，而且对铁路区间闭塞设计均有借鉴意义。     

全自动驾驶线路列车库门控制器的设计与研究

在城市轨道交通全自动驾驶线路的车辆段中,列车库门与行车安全、行车效率密切相关。然而普通电动库门的控制器往往只关注电机的驱动和本地控制,无法实现与外部系统的多功能、安全联锁。因此,文章设计一种用于全自动驾驶线路的列车库门控制器,该控制器具有三级控制模式：信号联锁下的自动控制、操作IBP盘的远程人工控制以及本地控制,并重点分析其接口电路的安全功能设计以及红外探测、障碍物检测等功能的硬件设计。该控制器应用于全自动驾驶线路的列车库门,可以提高运营效率,确保列车的安全行驶。     

基于BFGS方法的列车速度预测控制研究

列车速度控制是轨道交通发展领域的重要基础问题。面向真实列车速度控制应用场景的列车动力学模型及其控制器设计更具挑战性。一方面,传统基于反馈的无模型控制策略存在收敛速度慢、参数要求高、环境变化敏感等问题,目前难以从优化角度设计控制器且应对复杂系统的约束。另一方面,传统的列车单质点动力学模型很难解决高速列车运行过程中的非线性特性。针对上述瓶颈,首先对列车各节车厢进行受力分析,且考虑车厢间的安全距离,将相对位置和相对速度作为可变状态构建列车多质点模型。然后采用模型预测控制策略,综合考虑列车速度控制的非线性成本函数,处理列车运行过程中的复杂约束,预测控制系统的未来动态行为。然后,针对列车预测控制中的复杂动态约束非线性优化问题,设计对数障碍函数处理不等式约束,进而从拟牛顿法角度设计一种具有稳定收敛性的基于BFGS方法的列车速度预测控制算法,完成列车速度的精准跟踪控制。最后,以国内某线站间列车运行数据为例,与其他先进控制方法进行对比实验,以验证所提出的BFGS列车速度预测控制算法的优越性能。实验结果表明,本文所设计的基于BFGS方法的列车速度预测控制算法能够有效地减小列车速度跟踪误差和位移误差,提升...