城轨列车精确停车智能控制算法研究与仿真

随着我国城轨交通的大力发展,列车自动驾驶（ATO）系统在城轨列车中的应用越来越广泛,精确停车是衡量城轨列车自动驾驶性能重要指标之一。以精确停车、舒适性及能耗为指标,利用列车牵引计算知识建立列车运行多目标模型;利用遗传算法对该模型进行优化,结合MATLAB仿真软件得出列车运行理想目标曲线;运用SIMULINK模块分别搭建基于PID控制的仿真模型、基于模糊PID控制的仿真模型以及基于预测模糊PID控制的仿真模型,得出相应的列车运行跟踪曲线,并进行比较。结果表明：较前两者,预测模糊PID控制能最大程度地提高列车的停车精度。     

用继电自整定实现模糊PID智能控制

从提高控制器的智能化水平出发，文中提出了模糊PID自适应控制与继电自整定相结合构成PID双模智能控制器的方法。即用继电自整定法整定出PID控制的初始参数，然后切换到模糊PID自适应控制，完成模糊PID智能控制。将该算法应用于一温控系统中，得到了令人满意的效果。     

一类非线性MIMO系统的间接自适应模糊鲁棒控制

针对一类模型未知的非线性MIMO系统，将自适应控制、H^∞控制与模糊逻辑逼近方法结合到一起，应用“主导输入”的概念，提出了一种间接自适应模糊鲁棒控制设计方法，该方法确保了闭环系统全局稳定，并获得了H^∞跟踪性能指标，使外部干扰，模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响可衰减到给定的水平。     

基于模糊预测控制的高速列车速度控制研究

为了提高高速列车速度控制的跟踪精度,文章在分析了列车牵引制动系统的基础上,以CRH2-300数据为例计算了列车牵引制动的理想运行曲线,并对模糊控制、预测控制,经典的PID控制以及模糊预测控制的阶跃响应作了对比分析,将模糊控制的快速响应能力并能尽快的达到稳态的特点和预测控制能够提前预测的优点相结合设计了适合高速列车的模糊预测控制器,控制高速列车跟踪理想运行曲线;仿真结果表明,该控制器能够很好的跟踪目标曲线,满足误差小、精度高的要求。     

变论域自适应模糊PID控制系统仿真与应用

由于电液伺服系统具有非线性、时滞性等问题,自适应模糊PID控制方式仍难以精确控制马达转速,故设计了变论域自适应模糊PID控制算法。通过设计合适的伸缩因子,将变论域与自适应模糊PID控制相结合,该算法可以精确控制电磁比例阀的流量进而控制马达的转速。将PID控制、模糊控制、自适应模糊PID控制和变论域自适应模糊PID控制算法进行Matlab仿真,结果表明：变论域自适应模糊PID控制具有响应快、无超调、稳态误差基本为零的特点。通过可编程控制器实现了模糊PID控制与变论域自适应模糊PID控制算法在电液伺服系统中的应用,实验数据表明,变论域自适应模糊PID控制更加精确,符合工业控制要求。     

液压舵机伺服系统灰色预测模糊PID控制

研究灰色预测模糊PID控制在液压舵机伺服系统中的应用问题。由于液压舵机伺服系统具有典型非线性和不确定性,传统的PID控制很难满足控制要求。为解决这一问题,提出了灰色预测模糊PID控制方法。在SimuIink中搭建液压舵机伺服系统的模型并进行仿真,灰色预测模糊PID控制无超调,调节时间为0．008s,消除干扰使系统再次达到稳定的时间为0．045s。结果表明：灰色预测模糊PID控制与传统PID控制、模糊PID控制相比,能有效加快系统的控制速度,缩短调节时间,提高控制精度,具有较强的抗干扰能力。     

非线性离散系统的自适应PID控制器

针对非线性离散系统设计了利用TSK(Takagi Sugeno Kang)模糊模型的自适应PID控制器。利用模糊模型预测控制信号误差,通过控制信号误差自适应PID控制器参数。比较系统输出和模糊模型输出自适应模糊模型的参数。该方法可以弥补系统参数的模糊性、数学模型的模型误差和系统参数的变化。非线性离散系统的仿真实验验证了所设计的自适应PID控制器对非线性离散系统控制的有效性。     

一类非线性MIMO系统的间接自适应模糊鲁棒控制

针对一类模型未知的非线性MIMO系统,将自适应控制、H∞控制与模糊逻辑逼近方法结合到一起,应用"主导输入"的概念,提出了一种间接自适应模糊鲁棒控制设计方法.该方法确保了闭环系统全局稳定,并获得了H∞跟踪性能指标,使外部干扰、模糊逻辑逼近误差和输入对输出的交叉耦合对跟踪误差的影响可衰减到给定的水平.     

灰色预测PID控制的气缸运动系统设计

为了提高气缸运行的平稳性,提出了一种基于灰色预测PID控制方法.给出了灰色预测PID控制结构,设计了灰色预测PID控制器,并在灰色预测理论所形成新误差序列的基础上,导出了校正PID参数表达式;接着,对输出预测进行滤波处理,以消除预测值偏高的不足;然后,搭建了气缸运动控制实验系统并进行了测试实验.结果表明:相对于常规PID控制,灰色预测PID控制的气缸运行过程中速度超调量由22.1％降至7.8％;速度波动范围由±6.2％降至±2.1％.采用灰色预测PID控制的气缸运行过程中速度超调和振荡问题有了明显改善,满足了大多数场合的应用要求.     

通用测试转台控制系统的设计与研究

设计并研制了一款针对弹舱测试的通用型测试转台,并针对其在测试不同负载过程中所出现的系统振荡、系统响应时间长等问题进行了深入研究。提出了一种模糊自适应PID控制方法,以误差和误差变化率ec作为输入,利用模糊规则在线对PID参数进行修正以满足不同负载下的e和ec对PID参数自整定的需求,从而消除系统振荡并提高系统响应速度。通过进行系统建模及仿真,对比不同负载下的普通PID控制与模糊自适应PID控制的控制效果。由仿真分析可知,相对于普通PID控制,模糊自适应PID控制可以及时识别到负载的变化,从而相应地调节系统的PID参数,使系统保持一定的响应速度。     

Optimal control of rail transportation associated automatic train operation based on fuzzy control algorithm and PID algorithm

Rail transportation develops rapidly in recent years, which has made great contribution to the solution of urban traffic jam and promoted the coordinated development of urban economy and environment. Automatic train operation (ATO) system can transform artificial train work into automatic train work. Therefore, the optimal control of ATO system is of great significance to the improvement of operation efficiency of rail transportation and the reduction of labor strength of train drivers. The regulation of train speed is the key of ATO system operation, and PID control algorithm is a common control algorithm. Train automatic drive can be realized through repeatedly debugging parameters through a large amount of experiments using the traditional PID control algorithm; however, it wastes time and energy and is complicated to operate. This study made optimal control on rail transportation associated ATO using fuzzy control algorithm in combination with PID control algorithm to make up for deficiencies, with the intention of achieving the control on the train start and speed, direction adjustment and accurate control of train parking and cruising.     

网络控制系统Smith Fuzzy PID控制器的设计

针对网络控制系统中普遍存在的时延问题,提出了一种将模糊自适应算法和Smith预估补偿算法与常规PID控制器相结合的智能控制策略。该方法充分利用了Smith预估控制算法对带时延系统的良好控制能力,同时利用模糊推理算法实现对PID参数的在线自整定,进一步改善PID控制器的性能。仿真结果表明,基于该智能控制器的网络控制系统克服了传统PID控制超调量大及常规Smith预估补偿过分依赖于被控对象精确数学模型的缺陷,可以有效降低时延对系统性能的不利影响,使被控对象具有良好的动、静态特性。     

一种自调节灰色预测PID控制器

为提高传统PID控制的性能及扩大其适用范围,提出一种结合传统PID控制、灰色预测和全程快速非线性跟踪．微分器的自调节灰色预测PID控制器。利用灰色预测对系统的输出偏差和预测偏差进行合成形成一个综合偏差,用来代替传统PID控制中的实际偏差项。这样控制器既有预测系统未来行为的功能,又能根据预测模型精度自动调节控制器参数,能有效减小预测误差对系统的不利影响。同时用非线性跟踪．微分器代替差分法来提取微分信号,提高了微分信号的品质。仿真结果表明,与传统PID控制器相比,该控制器可获得更为优良的动态性能。     

非线性系统的模糊免疫PSD控制与仿真

针对模糊免疫PID控制算法中微分与积分增益不能根据系统特性自动调整的问题,提出了一种模糊免疫PSD(Proportional Summation Derivative)控制算法。该方法将自适应PSD算法与模糊免疫PID算法相结合,利用自适应PSD控制算法根据过程误差的几何特性建立的PSD控制规律,使得模糊免疫PID控制算法中的微分和积分增益可以随比例增益的变化而自适应调整,从而进一步提高控制算法的自适应性能。仿真实验表明,采用该算法可以提高非线性、时变系统的控制性能,并能减少参数调整的工作量。     

模糊Smith智能温度控制器的设计与仿真

结合模糊PID控制与模糊自适应Smith预估控制的优点,提出了模糊Smith智能控制方法。用模糊控制方法设计了改进型Smith预估器的滤波时间常数,并制定了其整定规则和参数的模糊自适应调整机构。仿真研究表明,模糊Smith智能控制能改善参数时变的纯滞后系统的控制性能,提高系统控制时的鲁棒性与自适应性。     

基于FUZZY-PID直流调速系统的仿真与分析

针对常规PID在直流调速系统中控制参数难以整定等问题,在对直流调速系统建模的基础上,以偏差e和偏差变化率ec作为输入,找出常规PID的三个参数与e和ec之间的模糊关系,在运行中通过检测e和ec,根据模糊推理原理来对三个参数在线修改,从而满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求,以此设计了一种基于模糊控制原理的PID控制器,并对采用FUZZY-PID控制的直流调速系统的动态过程进行仿真分析.仿真结果表明:采用FUZZY-PID控制策略的直流调速系统响应快、超调较小、鲁棒性强,较传统PID控制具有更好的动、静态特性,这说明了这种控制策略的正确性和有效性.     

基于二维结构熵的CBTC系统信息安全风险评估方法

随着计算机技术、通信技术和控制技术在城市轨道交通列车运行控制系统中的应用，城市轨道交通的自动化和信息化程度不断提升.然而，基于通信的列车运行控制（Communication-based train control，CBTC）技术采用的通用计算机设备和通信技术带来的信息安全漏洞，给CBTC系统带来了日益严峻的信息安全风险，因此，对CBTC系统的信息安全风险进行量化、动态评估具有重要意义.本文根据设备及通信链路的差异性构建了CBTC网络拓扑模型，结合信息安全风险下线路列车运行性能变化导致的运能损失，采用综合表征信息域和物理域特征的二维结构信息熵对CBTC系统信息安全风险进行建模分析.最后，基于城市轨道交通列控系统半实物仿真平台对评估方法进行验证，表明所提方法对CBTC系统信息安全量化评估的有效性和准确性.     

基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统

网络控制系统中存在着时延、丢包、网络干扰等问题。针对网络控制系统中存在恶化系统的控制性能,甚至导致系统不稳定的因素,提出了一种基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统,它能根据系统的实际输出与期望输出误差,利用自适应模糊控制和神经网络自学习的原理进行控制参数的自行调整,以符合控制系统的实际要求,同时,分析了网络延时,丢包率及网络干扰因素对系统性能的影响。利用TrueTime工具箱建立了包含自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的仿真模型,并将其分别与基于常规PID控制器的网络控制系统和基于模糊参数PID控制器的网络控制系统进行了比较。实验结果表明,在相同的网络环境下,基于自适应模糊神经网络控制器的网络控制系统的控制效果比基于常规的PID控制器和基于模糊参数PID控制器的要好,且具有较好的抗干扰能力和鲁棒性能。     

模糊预测-PID复合控制在高速列车制动中的应用

为解决高速列车的快速、准确、舒适停车问题,分析并建立了列车制动的牵引力模型;综合考虑列车制动过程中舒适度因素的影响,提出了带有舒适度约束条件的模糊预测-PID复合控制方法。该控制方法结合了模糊预测控制以及模糊PID控制的优点,使列车制动过程的控制没有死角,控制状况始终处于最优。在制动距离较大情况下采用模糊预测控制修正控制量,优化制动力,使制动过程满足舒适度要求;在距离较近的情况下,采用模糊PID实现列车的准确停车。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。