基于模糊PID 软切换控制的列车自动驾驶系统调速制动

基于对列车自动驾驶(ATO)系统算法的分析,首先针对ATO系统停车阶段采取的一级调速制动过程,利用模糊PID软切换控制算法对ATO系统进行研究;然后利用模糊规则实现模糊控制与PID控制之间的切换;最后通过对系统的仿真表明,该算法不仅能够实现ATO系统调速控制的平滑过渡,而且使列车能够平稳运行,节约能源,同时提高了乘坐的舒适性和停车精度.     

高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制

列车精确停车作为列车自动运行(Automatic train operation, ATO)系统的一项核心功能, 对高速列车的安全和高效运行至关重要. 本文针对高速列车停车过程的特点, 考虑在避免控制输出频繁切换的前提下实现高精度的停车曲线跟踪, 提出了基于模型预测控制(Model predictive control, MPC)的精确停车算法. 针对列车停车过程中外部不确定性阻力干扰, 采用鲁棒模型预测控制方法, 提高对外部干扰的鲁棒性. 引入自触发控制策略, 以进一步减少控制输出的频繁切换, 提高停车过程的舒适度. 该方法不需要每个采样时间都求解线性约束二次规划问题, 降低了对系统采样和通信能力的要求, 提高了算法的实用性. 分析结果表明, 高速列车精确停车控制方法的稳定性和性能指标的次优性可以得到保证. 基于高速列车实际运行数据的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于最优预见控制的高速列车速度控制器研究

针对高速列车自动驾驶(ATO)速度控制器的设计及性能问题,以列车运行过程中的安全性、舒适性、控制输入为约束条件,提出用最优预见算法设计控制器。该算法以列车动力学为基础,确定列车模型传递函数,进行极点配置之后使控制系统稳定;以列车模型为该算法的控制对象,将列车运行过程中的线路附加阻力和基本阻力作为干扰,实现列车ATO模式下目标速度的自动跟踪控制。选取京津城际北京南站至武清站间线路数据进行仿真验证,仿真结果表明该算法在降低列车运行能耗、提高旅客舒适性与列车运行准点率方面的有效性。     

基于灰色遗传的高速列车速度控制器模型研究

速度控制器是列车自动驾驶系统(ATO)的核心,针对目前尚无研发成熟的速度控制器应用于高速列车的情况,引入灰色系统理论研究高速列车速度控制器模型;在灰色遗传预测模块中,对影响模型精度的λ值提出了基于遗传算法的求解方法,根据列车运行的4个目标设计其适应度函数,并加入先验知识判定对约束条件进行处理,同时建立新陈代谢GM(1,1)模型,在列车运行过程中不断求解新的模型参数a和b,实现模型在线校正,使系统可以进行长期预测;在灰色决策模块中,将高速列车的工况及运行目标转化为决策要素,应用灰靶决策产生最优策略控制列车运行;仿真结果显示了该模型应用于列车自动控速时的有效性和实时性,并使各项运行指标都有所提高。     

基于灰色系统理论高速列车ATO速度控制器研究

速度控制器是ATO系统的核心单元,也是列控系统的重要组成部分,针对目前高速列车无ATO功能的情况,研究智能的ATO系统速度控制器对实现高速列车自动驾驶具有的重要意义。通过分析CTCS-3级列控系统的结构和功能,提出了在CTCS-3级列控系统中增加ATO系统速度控制器的方案。首先设计了速度控制器与车载及地面设备的连接方式,实现了信息交互;而后应用灰色系统理论善于研究外延明确内涵不清系统的特点,建立速度控制器模型,进行预测及决策计算,得到比较合理的列车自动驾驶控制策略;最后采用遗传算法对其进行优化,得到最优控制策略。仿真结果表明,该方法实现了高速列车在CTCS-3级列控系统下的自动驾驶,列车运行的各项性能都得到了提高。     

高速列车制动及牵引自动控制研究

列车自动运行(ATO)系统的列车自动控制系统的重要组成部分。针对牵引和制动工况的不同工作机理,建立了列车牵引和电阻制动下的动力学模型,并采用非线性反步设计方法设计了相应控制器,以实现列车的速度和位置自动跟踪。理论分析和仿真结果表明,文中给出的反步控制器可以取得满意的高精度速度和位置跟踪效果。     

城市轨道交通系统运行仿真平台的设计与实现

为研究不同客流状况下轨道交通的运行效率和应急方案效率评估,以及突发事件下应急策略的仿真和定量分析,提出了一种城市轨道交通运行仿真平台。该系统从列车运动模型、自动列车控制(ATC)系统结构模型、轨旁设备对象功能模型和移动闭塞系统模型等4个方面对城市轨道交通运行仿真系统进行建模。在此基础上,以VC++作为开发平台,结合计算机网络以及数据库技术,设计并实现了完整的地铁运行仿真平台。在时刻表的驱动下,仿真平台可以实现列车的自动运行。该系统以轨道交通8号线数据进行验证,仿真结果与真实时刻表达一致。     

城市轨道交通系统运行仿真平台的设计与实现

为研究不同客流状况下轨道交通的运行效率和应急方案效率评估,以及突发事件下应急策略的仿真和定量分析,提出了一种城市轨道交通运行仿真平台。该系统从列车运动模型、自动列车控制(ATC)系统结构模型、轨旁设备对象功能模型和移动闭塞系统模型等4个方面对城市轨道交通运行仿真系统进行建模。在此基础上,以VC++作为开发平台,结合计算机网络以及数据库技术,设计并实现了完整的地铁运行仿真平台。在时刻表的驱动下,仿真平台可以实现列车的自动运行。该系统以轨道交通8号线数据进行验证,仿真结果与真实时刻表达一致。     

基于遗传算法和粒子群优化的列车自动驾驶速度曲线优化方法

针对列车自动驾驶(ATO)过程中的精准停车、准时性、舒适性以及能耗问题,提出一种基于遗传算法与粒子群优化(GAPSO)算法结合的ATO速度曲线优化方法.首先,建立列车ATO运行多目标优化模型,将列车过分相区断电惰行纳入控制策略,并对运行控制策略进行分析;其次,对粒子群优化(PSO)算法进行改进,采用非线性动态惯性权重和...     

基于自适应模糊滑模控制的高速列车自动停车算法

为实现高速列车自动停车功能,根据列车纵向动力学分析和制动系统原理,建立了高速列车非线性制动模型.针对大系统模型的强耦合、强非线性和不确定性的特点,依据列车运行速度,将非线性模型表示为T-S(Takagi-Sugeno)模型,并基于自适应模糊策略,设计了自动停车滑模控制器.控制算法通过自适应模糊系统逼近模型中不确定项和互联项的上界,消除了车间作用力及运行阻力的影响,使列车追踪理想停车曲线.依据李亚普诺夫方法证明了闭环系统的稳定性和追踪误差的收敛性.仿真结果验证了所提滑模控制器的有效性.