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为解决动车组制动过程中电制动与空气制动切换时控制模型参数变化和空气制动延时大的问题, 以提高动车组停车的精确性, 提出了一种改进模糊PID-Smith控制器; 通过分析动车组制动过程中单个车厢的力学模型, 考虑列车制动过程的特点, 建立了关于运行速度和制动力的二阶纯延时传递函数; 将离散化的二阶纯延时传递函数与单个车厢的力学模型结合, 建立了动车组多质点控制模型, 并分析了该控制模型的特点; 提出了一种改进的模糊PID-Smith控制器, 通过引入Smith预估控制器解决了动车组制动过程中空气制动系统延时大的问题, 使用递推最小二乘法在线辨识了模型参数, 以解决动车组制动过程中电制动切换到空气制动时的模型参数变化问题; 采用模糊PID控制器代替Smith预估控制器中的PID部分, 解决了PID参数整定难和鲁棒性差的问题; 采用MATLAB软件对CRH380A型高速动车组进行仿真, 在不同进站速度、不同减速度和不同程度干扰下, 使控制器控制动车组跟踪设定速度, 并与模糊PID控制器的结果进行对比。仿真结果表明: 改进模糊PID-Smith控制器得到的动力单元速度与其设定速度的误差在0.4 km·h-1以内, 而模糊PID控制器的误差在1.0 km·h-1以内; 采用提出控制器得到的停车误差在0.3 m以内, 而模糊PID控制器的停车误差在1.5 m以内; 提出的控制器满足高速动车组运行过程中停车误差小于0.3 m的要求。 相似文献
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通过分析传统车辆横向振动建模的不足,提出了建立轮对横向振动的非线性动态模型．给出了应用于单个轮对数字建模的具体实例,重点介绍了简捷地求解轮对非线性动力学微分方程的方法,并提供了相应例程及仿真结果。 相似文献
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分析了目前国内外多功能车辆总线的发展状况及自主研制MVB总线控制器及MVB网络接口卡对于我国轨道交通的现实意义,介绍了基于CRC循环冗余校验和偶校验的基本原理,并根据TCN协议,在MVB总线中设计了一个由7位CRC校验码和1位偶校验位构成的具有双重校验的8位校验序列,大大提高了数据传输中的检错能力与可靠性。设计采用QuartusII软件与VHDL语言实现,最终得到校验序列编码器的正确仿真波形,结果表明完全达到了预期的设计要求。 相似文献
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为了提高列控系统跟踪精度与平稳运行,提出了一种改进的多输入多输出(MIMO)无模型自适应控制(MFAC)方法;基于动态线性化技术,将系统各动力单元输入输出数据等效成更符合高速动车组实际运行特性的全格式动态线性化(FFDL)数据模型;通过在目标准则函数中加入输出误差率,并对输出误差和输出误差率进行加权融合,推导出新的带有输出误差率的无模型自适应控制(MFAC-OER)方案;通过对FFDL数据模型的外界扰动、参数误差等不确定项进行延时估计,进一步提升了算法的控制性能和对系统的等价描述程度;以实验室配备的CRH380A型动车组半实物试验平台对该方法进行仿真测试,使其跟踪济南—徐州的实际速度-位移曲线,并与传统算法进行对比。仿真结果表明：通过MFAC-OER方法得到的动车组各动力单元速度误差为[-0.151,0.136] km·h-1,控制力和加速度分别在[-48,42] kN和[-0.785,0.687] m·s-2以内且变化平稳,控制性能优于比例积分微分方法和传统MFAC方法;整体仿真结果证明了MFAC-OER方法不仅能快速到达系统稳态并且具有良... 相似文献
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针对动车组运行过程中存在非线性扰动、参数时变等问题,以提高动车组的速度跟踪精度和乘客舒适性要求为目标,提出了一种基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法;通过采集动车组先前运行过程中的输入输出数据,使用带遗忘因子的最小二乘法实时辨识广义预测控制(GPC)中的预测模型参数并计算预测输出,根据以往过程的平均模型误差修正该预测输出,利用修正后预测输出引出迭代学习控制律,在线实时计算得到新的控制量,实现动车组速度跟踪;采用修正后预测输出设计二次型迭代学习控制律,通过充分学习列车系统的重复性特性来解决传统比例积分微分(PID)型迭代学习参数整定难、收敛速度慢和鲁棒性差等问题,并给出算法的收敛性证明;以实验室配备的CRH380A型动车组半实物仿真平台对该方法进行了测试,建立了列车的三动力单元模型,使其跟踪设定速度曲线,并与一些传统算法进行对比。仿真结果表明：在第8次迭代过程,基于预测控制的高速动车组迭代学习控制方法得到的动力单元速度与其设定的速度和加速度误差分别在0.3 km·h-1和0.5 m·s-2以内,且变化平稳,其性能优于PID、GPC和P型迭代学习控制(P-ILC),满足列车跟踪精度与乘客舒适性要求;在模型参数突变的情况下,采用提出的方法可使列车更为及时地校正模型失配、时变和干扰等引起的不确定性。 相似文献