具有输入时滞特性的列车自适应制动控制

为了提高高速列车的制动控制精度,保障列车的安全平稳运行,针对具有不确定性参数和已知输入时滞的高速列车制动系统,设计高速列车制动系统模型参考自适应制动控制策略。在保证闭环系统所有信号有界的前提下,实现对给定速度曲线的渐近跟踪,从而确保高速列车能够安全可靠运行。通过分析高速列车制动时的动态过程,基于动力学原理建立具有延时环节的高速列车制动系统状态空间模型,采用状态预测的方法对模型中的输入延时进行相应变换。利用模型参考自适应控制的方法善于处理系统不确定性的能力,设计基于状态反馈状态跟踪的直接模型参考自适应控制器,实现列车对给定速度曲线的渐近跟踪。以CRH380AL型高速列车制动系统为被控对象,采集列车从济南—青岛段实际制动过程中的速度数据进行仿真实验。仿真结果表明,所设计的高速列车自适应制动控制器实现了对给定速度曲线的渐近跟踪控制,且跟踪精度较高,验证了该方案的有效性。采用的模型参考自适应控制算法不仅解决了系统参数不确定性和输入时滞问题,而且优化了高速列车的制动性能,改善了列车的瞬态性能,使列车运行时更加平稳,达到了系统的控制目标。     

数据包丢失对列车控制系统的影响

基于通信的列车控制(CBTC)系统中的车-地通信是利用WLAN技术传输列车的状态和控制命令。列车控制系统的性能取决于通信链路数据传输的准确、实时、可靠,而WLAN技术并不是为城市轨道交通快速运行的环境而设计的,因此,在传输过程中出现传输延时和数据包丢失等情况,导致列车运行性能的下降。把列车控制系统等效为网络控制系统,对于车地通信无线传输过程中,出现随机延时大于其采样周期而导致传输的数据包丢失情形,采用补偿策略估计列车的系统状态并对其进行了分析,提出了改善数据包丢失的列车控制方法。     

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。     

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...     

动车组列车制动系统的Hammerstein模型及其参数辨识方法

针对动车组列车制动系统的非线性及其在ATO中的重要性,从控制和动力学角度提出动车组列车制动系统的Hammerstein模型。根据制动指令信号的流向介绍动车组列车制动系统的工作过程;分别考虑系统各环节,用经过曲线拟合得到的静态非线性函数描述动车组列车制动特性表,用延时环节描述制动指令信号传输和制动控制器动作的延时,用两个一阶线性环节分别描述制动力反馈调节过程和动车组列车减速度冲动缓解过程,提出动车组列车制动系统的Hammerstein模型;并介绍了思维进化算法辨识模型参数的方法。最后以CRH2型动车组为仿真对象验证模型和参数辨识方法的有效性。     

输入受约束的高速列车鲁棒自适应动态面控制

实现高速列车对期望速度与位移的精确跟踪至关重要。考虑输入饱和约束以及由于不确定的运行阻力、未知的黏滞摩擦系数和未测量的运行状态等引起的系统不确定性,提出高速列车的鲁棒自适应动态面控制算法。建立考虑牵引与制动转矩产生动态过程的高速列车动力学模型;引入扩张状态观测器在线估计和补偿系统总的不确定性,应用跟踪微分器代替动态面控制中的一阶滤波器,构造附加系统处理输入约束问题,设计了高速列车的鲁棒自适应动态面控制律;基于李雅普诺夫稳定性理论证明了闭环系统的稳定性以及高速列车速度跟踪误差和位移跟踪误差的半全局一致最终有界性。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于高采样率状态观测器的永磁同步牵引电机数字控制系统延时补偿方法

在轨道交通牵引传动系统中,由于逆变器开关频率较低,数字控制延时限制了电流闭环的控制带宽。针对大功率永磁同步牵引电机的运行特点,分析了控制延时产生的原因及其影响,并应用高采样率-低开关频率的控制方法大幅减小了采样延时。为了进一步提高电流控制性能,利用改进Z变换理论在离散域对高采样率控制方法进行了建模分析,并提出一种基于高采样率观测器的延时补偿方法。Matlab/Simulink仿真和大功率永磁同步牵引电机的实验结果表明,提出的补偿方法可以加快电流控制的动态响应并减小稳态电流纹波。     

基于网络数据传输模式的列车制动电空混合控制的改进

针对基于网络数据传输模式的列车制动控制中,传统的电空混合制动控制方法在制动力初始上升阶段、制动级位变化阶段、停车电制动转空气制动阶段会存在一些问题,通过一种全新的计算逻辑和控制方法,可以实现无多余延时、无多余空气制动、平顺无过冲的电空混合制动控制,大大提高了电空混合控制的性能。     

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。     

基于动态面方法的高速列车蠕滑速度跟踪控制

针对高速列车的主动黏着防滑控制问题,提出基于障碍Lyapunov函数的蠕滑速度动态面跟踪控制算法,可以实现对蠕滑速度的上界约束,同时保障黏着控制系统的稳定性。首先建立考虑牵引与制动转矩产生过程的高速列车动力学模型,并将黏着控制问题描述为含输出约束的非线性系统的跟踪控制问题;然后引入障碍Lyapunov函数处理输出约束问题,设计了自适应动态面控制律,未知参数由自适应律估计得到,未知时变的黏着力和运行阻力由两个力观测器来估算;最后通过Lyapunov方法证明了蠕滑速度跟踪误差半全局一致最终有界,蠕滑速度始终保持在稳定区域内。仿真结果证明了该方法的有效性。