时变遗忘因子的高速列车自适应子空间预测控制

针对传统列车固定模型难以描述和控制具有时变、非线性等特征的高速列车运行过程问题,本文提出时变遗忘因子的高速列车自适应子空间预测控制方法。首先基于列车状态空间模型描述构建列车的增量式子空间预报模型;接着融合子空间辨识与反馈校正的思想得到时变遗忘因子的列车自适应模型,进而分析高速列车自适应子空间预测控制器的设计方法,并给出相应的控制算法。最后进行高速列车运行过程控制的仿真对比实验,结果表明本文控制方法在高速列车正常运行及强干扰情况下的预测跟踪控制性能是有效的。     

面向PHM的高速列车谱系化产品技术平台开发和实践

为实现不同速度等级、不同运用环境下高速列车的快速设计、快速制造以及保证谱系产品的健康运营和管理,提出并构建由数据平台、设计平台、制造平台和健康管理平台组成的面向故障预测与健康管理(PHM)的高速列车谱系化产品技术平台.首先,剖析高速列车谱系化与健康管理平台的融合机制,集成零部件研制与使用阶段的研发数据;其次,从技术架构...     

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...     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。     

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。     

基于状态空间法的轨道不平顺与车体横向加速度关联模型

构建状态空间模型研究我国高速铁路实测轨道不平顺与高速综合检测列车车体横向加速度数据之间传递特性。首先采用谱分析方法分析长波轨向不平顺、水平不平顺等与车体横向加速度在空间频域上相干特性,根据相干分布规律分频段建立轨道不平顺与车体横向加速度之间的多输入单输出状态空间模型;再利用高速综合检测列车实测数据训练状态空间模型的结构参数辨识输入输出之间的传递关系;最后验证所建状态空间模型的残差符合零均值正态分布。利用训练得到的状态空间模型传递函数及实测轨道不平顺数据预测了车体横向加速度输出,并与相应实测车体横向加速度数据进行对比。验证结果表明,在合理的空间频段上搭建的状态空间模型,能够准确地辨识轨道不平顺与车体横向加速度之间的传递关系。     

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。     

横风环境下高速列车头型的多目标优化设计

基于高速列车初始外形的参数化设计,针对各个优化目标建立对应的基于交叉验证方法的Kriging模型;为保证预测精度且尽量减少加点数量,基于最优解点和预测标准差最大点的2点加点准则,利用多目标优化算法得到满足约束条件的Pareto最优解集;利用测试函数验证优化设计方法的可靠性。以3辆编组高速列车为例,以整车气动阻力系数、流线型部分容积、尾车气动侧向力系数和尾车倾覆力矩系数为优化目标,以鼻锥厚度、鼻锥引流、鼻锥高度、车体宽度、司机室视角和排障器形状为设计参数,进行横风环境下高速列车的外形优化。结果表明:多目标优化算法可应用于高速列车头型的优化设计;利用各设计参数与优化目标的作用规律,可指导高速列车头型的工程改进设计。     

高速列车多模型广义预测控制方法

列车运行过程是一个典型的非线性过程,并且随着列车速度的增加,非线性特性越来越强,这就给自动驾驶系统的设计提出更高的要求。本文针对高速列车自动驾驶系统设计多模型广义预测控制器。首先针对高速列车的非线性特性,利用聚类有效性评价指标确定最优的多模型个数,然后采用减法聚类方法建立多模型集合。接着针对每个聚类集合,利用递推最小二乘方法建立相应的线性模型。最后针对模型参数不确定性和未建模部分,设计多模型广义预测控制器进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。     

高速列车系统安全可靠性分析评估方法研究

在对国内外高速列车系统安全可靠性研究现状分析的基础上,面向我国高速列车提出了一套完整的系统安全可靠性分析方法体系与评估流程,并对可靠性网络模型、安全域风险评估等系统安全可靠性分析方法进行了深入研究。基于我国CRH2型高速列车的实际运用数据对以上方法及其评估流程进行了实施验证,为形成兼容国际标准的中国高速列车安全可靠性分析评估标准规范,以及高速列车安全可靠性设计与健康运维提供了技术支撑。     

基于预测电流控制的CIT400高速综合检测列车运行特性仿真分析方法

基于CIT400高速综合检测列车牵引传动系统的结构和牵引特性,运用MATLAB/Simulink软件建立预测电流控制下的高速综合检测列车牵引传动系统仿真模型,仿真分析列车在牵引和制动工况下受电弓短时断电及网压波动时的运行特性,并与实测数据进行对比分析。研究表明:仿真结果与实测数据基本一致,建立的仿真模型能正确反映列车的运行特性,能够满足列车实际运行的动静态要求。     

中低速磁浮列车制动过程的时滞补偿预测控制

中低速磁悬浮列车制动过程中具有非线性强、时滞大、时滞特性难处理等特性,传统列车制动控制方法难以实现对磁浮列车制动过程的精准速度控制。为解决中低速磁悬浮列车制动过程的时滞问题,提高制动控制精度,提出一种中低速磁浮列车制动过程的时滞补偿预测控制方法。首先,根据中低速磁悬浮列车实际运行数据,利用带有遗忘因子的递推最小二乘法辨识列车模型参数,建立列车自回归模型。然后,根据得到的受控自回归积分滑动平均模型和Smith预估器构建带时滞补偿的广义预测控制器并分析其控制律更新过程,实现对中低速磁悬浮列车制动过程的纯滞后补偿,降低列车制动过程中时滞特性的影响。最后,基于某磁浮线现场数据,以中低速磁悬浮列车制动过程为被控对象进行实验仿真,并比较时滞补偿广义预测控制方法与传统广义预测控制方法对于中低速磁悬浮列车制动过程速度跟踪控制的效果。仿真结果表明：所设计的时滞补偿广义预测控制器能够以更高的精度实现对中低速磁悬浮列车制动过程的速度跟踪,且与传统广义预测控制方法相比,系统跟踪误差更小并具有更好的控制性能。所提出的时滞补偿广义预测控制算法不仅解决了中低速磁悬浮列车制动过程的时滞问题,而且有效提高了列车制动控制...     

基于T-S模糊模型的高速动车组通信网络实时控制方法

建立包括控制器节点与执行器节点之间的前向通道时延,以及它与传感器节点之间的反馈通道时延的多功能车辆总线网络控制系统,获取的时延数据呈现随机分布的特点;采用自动回归模型和最小均方算法进行前向通道时延的预测;考虑列车关键控制系统的特点,将非线性系统描述为不同稳态工作点附近的多个线性子系统,基于T-S模糊模型建立非线性网络控制系统模型,设计各子系统基于状态空间滚动优化的广义预测控制方法。对采用不同控制方法、不同采样周期和负载率时控制效果进行仿真。结果表明:基于T-S模糊模型的GPC时延控制方法可以精确跟踪不同变化频率的参考信号;与模糊自适应PID方法相比较,该方法能较好地抑制时延对控制性能的影响,具有理想的鲁棒性能和稳定性能,完全可以满足高速动车组运行过程的控制实时性要求。     

基于多质点模型的高速列车速度控制研究

在对高速列车速度控制的研究中,传统的单质点列车模型因未考虑车长及车间影响力,导致列车在经过特殊线路时速度会跳变,造成较大的速度控制误差。针对上述问题,在列车建模时考虑列车长度以及对每节车厢的受力进行深入地分析,在此基础上建立高速列车的多质点模型,并对其设计相应的模糊预测控制器进行列车速度跟踪控制研究。研究结果表明:对列车建立的多质点模型,能有效地解决列车在经过变坡点和变曲率点时产生的速度跳变问题,减小速度控制误差,且针对该列车模型设计的模糊预测控制器能很好的控制列车跟踪理想速度曲线运行,提高列车速度控制精度和舒适度。     

高速列车性能化防火设计方法研究

大量聚合物材料的使用、全列密封式设计为高速列车防火安全带来了新的挑战。本文进行高速列车性能化防火设计方法分析研究,基于燃烧试验研究以确定车用材料的防火性能指标,应用计算机动态模拟技术对火灾场景、疏散方案进行预测与评估,可为我国高速列车性能化防火设计提供有益参考。     

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。     

高速列车曲线通过迭代学习半主动控制研究

高速列车通过曲线时,车辆动力学性能恶化。为改善高速列车通过不同曲线的动力学性能,研究了抗蛇形减振器半主动控制对高速列车曲线通过时动力学性能的影响。根据列车运行具有重复性等特点,结合大数据,设计了PD型迭代学习控制算法,并进行控制算法和多体动力学软件的半主动控制仿真,将结果与无控制的仿真结果进行对比。结果显示:经过10次迭代控制后,列车过曲线时的平稳性指标、脱轨系数、轮重减载率、轮轨横向力指标都有所改善。     

CRH380AM-0204高速综合检测列车设备研制

CRH380AM-0204高速综合检测列车是"更高速度等级试验列车"在完成相关科学实验后改造而成的高速综合检测列车。鉴于该车具有结构特殊、空间小、车载设备多等特点,需重新研究设计检测系统总装配和质量控制流程,研究确定一体化集成平台和各检测系统的接口关系,设计各检测系统间的接口方案,各检测系统与动车组机械、电气等系统的接口关系,并提出检测系统抗干扰解决方案。经大西客专等试验验证,该检测列车检测结果的准确性、重复性、可靠性及与既有综合检测列车的一致性满足标准要求。     

基于Logit模型的客运专线旅客选择行为分析

以铁路旅客为研究对象,模拟客运专线建成后的情景,调查旅客在客运专线建成后对高速列车和高频率列车换乘方式的选择偏好.介绍了非集计模型的特点、意向调查问卷设计及调查的实施方法.基于2008年6月旅客调查的样本数据,分析影响旅客选择行为的重要因素.利用非集计理论和方法,构建旅客的选择行为模型,包括旅客对高速列车的选择行为模型、旅客对高频率列车换乘模式及直达列车的选择行为模型,进行了参数标定和分析,量化影响因素对旅客选择行为的影响程度.利用所建模型对旅客选择行为进行预测,预测结果与观测数据的对比分析表明,两模型的预测准确率分别为85.27%和81.18%.所得结论可为快速客运网络条件下客运服务产品的设计提供依据.     

高速列车速度与技术

列车速度提升对应着一系列关键技术问题。结合中国高速铁路的大量理论研究与工程实践,针对速度提升后系统强耦合作用与高速轮轨关系、耦合振动与车体模态设计、高速列车头型气动设计、高速列车地面效应等技术问题进行阐述,应用系统动力学的研究思路与方法,提出相关解决方案,并对高速列车持续运行的系统可靠性问题进行探讨。