检索结果-南通市图书馆

作者：王彪江西理工大学

学位级别：硕士

近年来,我国轨道交通事业一路高歌猛进,捷报频传。主要体现在客货运输总量大幅增长、铁路建设如火如荼、自主创新能力显著增强、铁路经济带飞速发展。同时,伴随人工智能、大数据、5G等新兴技术的崛起,人们期待通过铁路技术创新进一步保... 详细信息

近年来,我国轨道交通事业一路高歌猛进,捷报频传。主要体现在客货运输总量大幅增长、铁路建设如火如荼、自主创新能力显著增强、铁路经济带飞速发展。同时,伴随人工智能、大数据、5G等新兴技术的崛起,人们期待通过铁路技术创新进一步保障铁路运营安全、提高铁路运行效率、促进铁路节能减排,最终实现经济与社会的协同发展。列车节能运行优化与运行控制技术是保障铁路运营安全、提高铁路运行效率,推动铁路节能减排的关键要素。鉴于此,本文在总结梳理了列车能耗模型、节能优化方法和速度跟踪控制算法的基础上,针对列车目标速度曲线优化和速度跟踪控制算法设计,所开展的主要研究工作如下:(1)本文在优化完善列车动力学模型和牵引计算模型的基础上,围绕目标速度曲线的优化,分别基于自适应迭代算法、启发式遗传算法与混合整数线性规划方法进行了仿真实验和对比分析。(2)在已有研究成果和研究经验基础之上,本文为了弥补已有列车控制算法结构设计复杂、控制能量损耗高、复杂线路区间跟踪精度较低、参数和对象模型适应性较差、无法根本解决时滞问题的缺陷,论文提出了基于非线性自抗扰控制器(Nonlinear Active Disturbance Rejection Control,NLADRC)的列车速度跟踪控制系统仿真模型,旨在利用NLADRC跟踪精度高、处理不确定性范围广、抗干扰能力强、能量损耗小、模型依赖性低的性能优势,解决列车非线性、大时滞、多干扰、难建模、强耦合的速度跟踪控制问题。首先,建立列车的时滞控制模型,并依据列车时滞控制模型构建具有适应性的列车速度跟踪控制系统仿真模型;其次,构建基于NLADRC控制算法的速度跟踪控制器,并采用融合优秀经验的既有改进蜂群算法解决NLADRC参数众多、矛盾性强、范围广、内部规律复杂的问题;再次,针对传统自抗扰控制器处理延时干扰能力有限的问题,采用改进传统NLESO(Nonlinear Extended State Observer,NLESO)的方式,解决列车时滞(Time-Delay)控制问题;最后,以货运列车作为应用对象,进行了NLADRC控制效果的仿真验证,为了使NLADRC和非线性PID(Nonlinear PID,NPID)控制器、多模态模糊PID控制器(Multimodal Fuzzy PID,MM-FPID)公平比较,利用列车速度跟踪控制系统仿真模型具有适应不同控制器和列车控制模型的特点,在设置相同的仿真优化条件下,各控制器最佳参数均采用智能算法优化得到,对比验证了各控制器的控制效果。针对上述研究内容,通过仿真实验与对比分析,可以得出以下结论:首先,诸如自适应迭代算法和混合整数线性规划算法一类的轻量级优化方法,求解速度较快,适用于在线优化。可以用于构建列车辅助驾驶软件,给司机提供实时驾驶建议或者可以根据列车运行要求,实时更新目标速度曲线;其次,诸如遗传算法一类的智能算法往往不一而足,针对具体问题,需要调整参数、改进学习策略、混合算法以取长补短。适用于解决复杂、大规模的多目标协同优化问题;最后,采用文中构建的基于NLADRC的列车速度跟踪控制系统仿真模型不仅具有控制结构相对简单、控制能量损耗低、模型依赖性低的特点,而且基于智能算法优化后的改进NLADRC控制算法对解决列车的大滞后、难建模问题十分有效,能够在不同系统延时与复杂干扰的情况下,实现对目标速度数据的精确跟踪。相较于NPID控制算法和MM-FPID控制算法,其跟踪精度高、抗干扰能力强,鲁棒性更好。本文对于列车智能运行控制和效能提升领域的研究具有重要学术意义和实际应用价值。

关键词：目标速度曲线优化方法速度跟踪控制自抗扰控制智能算法

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基于自抗扰控制器的磁悬浮列车节能运行控制研究

基于自抗扰控制器的磁悬浮列车节能运行控制研究

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作者：陈昱圻江西理工大学

学位级别：硕士

磁悬浮列车具有零摩擦、少运维、爬坡能力强、智能化程度高等特点。进一步提高我国自主知识产权的磁悬浮相关技术,是促进磁悬浮技术推广应用、加快交通强国建设、构建现代化高品质综合立体运输网络的重要战略抓手,具有重大战略意义。本... 详细信息

磁悬浮列车具有零摩擦、少运维、爬坡能力强、智能化程度高等特点。进一步提高我国自主知识产权的磁悬浮相关技术,是促进磁悬浮技术推广应用、加快交通强国建设、构建现代化高品质综合立体运输网络的重要战略抓手,具有重大战略意义。本文针对磁悬浮列车速度跟踪控制算法设计中存在的问题,开展如下研究工作:（1）通过数据拟合的方法修正磁悬浮列车牵引特性曲线,并梳理总结、优化完善磁悬浮列车动力学模型、阻力模型和牵引计算模型,为仿真分析和相关领域的学术研究提供研究基础。（2）在已有研究成果的基础之上,按照模块化设计的思路,基于自抗扰控制理论设计了列车速度跟踪控制系统仿真模型。首先,基于自抗扰控制算法构建速度跟踪控制器;其次,针对自抗扰控制器存在的参数众多、范围广、内部变化规律复杂等问题,选用粒子群算法进行参数搜索寻优,采用自适应权重方法对粒子群算法的惯性权重系数进行改进,以达到较好的搜索效果;最后,将本文设计的基于粒子群算法优化参数的自抗扰控制算法、PID控制算法和基于人工蜂群算法优化参数的自抗扰控制算法进行控制效果的比较和研究。通过仿真实验分析可得,本文设计的磁悬浮列车速度跟踪控制系统仿真模型简单实用;基于自抗扰控制算法的列车速度跟踪控制算法具有模型依赖性低、抗扰性能强、跟踪精度高的优势;结合改进粒子群算法优化自抗扰控制器参数的方法,进一步提升整个控制系统稳定性、快速性和节能性。本文对磁悬浮列车节能运行控制研究具有重大工程应用价值。本文所述的自抗扰控制算法不仅适用于磁悬浮列车速度跟踪控制,对于其他速度跟踪控制和运动控制也具有比较好的参考借鉴价值。

关键词：磁悬浮列车目标速度曲线速度跟踪控制自抗扰控制改进粒子群算法

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高速列车ATO多目标优化的控制策略研究

高速列车ATO多目标优化的控制策略研究

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作者：祁正升兰州交通大学

学位级别：硕士

随着高速铁路的飞速发展,传统的人工驾驶与列车自动防护系统相结合的运输机制已经无法在保证列车行车安全的同时兼顾运输效率。基于此,列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation,ATO)应用而生,并且已经成为当下研究的热点。ATO系统... 详细信息

随着高速铁路的飞速发展,传统的人工驾驶与列车自动防护系统相结合的运输机制已经无法在保证列车行车安全的同时兼顾运输效率。基于此,列车自动驾驶系统(Automatic Train Operation,ATO)应用而生,并且已经成为当下研究的热点。ATO系统不仅可以有效地提升运输效率、保证运输安全,还可以提高舒适性、能耗、准时性等指标。因此,开展列车自动驾驶技术的研究具有重要的社会意义和经济价值。在列车ATO系统控制策略方面,现有研究大多都集中在降低能耗方面,目标比较单一;并且忽略了分相区的存在和对列车运行产生的影响,与实际情况不符。本文以能耗性、舒适性、准时性等指标建立目标函数,将列车惰行过分相区纳入约束条件当中,建立多目标优化模型。在此基础上,使用基于差分变异的生物地理学算法进行多目标优化求解,生成优化后的目标速度曲线。在列车ATO系统控制算法方面,本文引入云模型智能控制,云模型推理可以不依靠精确的数学模型就可以实现对于复杂非线性系统的控制,能够保留被控对象及环境中的不确定因素,对系统状态参数变化的适应性和鲁棒性较强。本文的工作主要从以下几个方面展开:(1)首先对ATO系统的工作原理、结构等展开了深入分析。根据ATO系统的控制原理将高速列车运行过程的优化分为目标速度曲线的优化和目标速度曲线的追踪两部分。为便于对目标速度曲线的优化,对ATO系统性能建立相应的评价指标,对列车的工况转换和控制策略进行分析。(2)其次,对列车进行受力分析和建模,引入刚性多质点模型。根据建立的评价指标及分相区等约束条件建立多目标优化模型。结合实际的线路数据和列车参数,使用基于差分变异的生物地理学算法进行求解。仿真结果表明,在混合控制策略下,与单一的节时控制策略相比,优化后的目标速度曲线能够充分利用时间裕量,尽可能使用惰行替代需要制动的距离,进一步地减少运行所需的能耗,其中舒适度提升了39.24%,能耗降低了3.5653%。(3)最后,设计基于二维复合云模型PID速度控制器,对目标速度曲线进行追踪,并且设置PID控制器、模糊PID控制器进行对比。仿真结果表明,二维复合云模型PID控制器对于目标速度曲线的追踪效果更好,控制效果更优。

关键词：列车自动驾驶多目标优化分相区目标速度曲线云模型

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基于最优预见控制的高速列车速度控制器研究

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测控技术 2019年第3期38卷 144-148页

作者：李相儒米根锁兰州交通大学自动化与电气工程学院甘肃兰州730070

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... 详细信息

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。

关键词：高速列车自动驾驶速度控制器最优预见控制目标速度曲线

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