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高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制

自动化学报 2022年第1期48卷 171-181页

作者：刘晓宇荀径高士根阴佳腾北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

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... 详细信息

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.

关键词：高速列车列车自动运行精确停车模型预测控制自触发控制

基于自适应模糊滑模的列车精确停车制动控制算法

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中国铁道科学 2019年第2期40卷 122-129页

作者：何之煜杨志杰吕旌阳中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所北京100081 北京邮电大学信息通信学院北京100876

针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控... 详细信息

针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控制理论,利用列车运行过程中的状态偏差,设计基于跟踪误差的等效控制器,以求解列车制动等效控制量;考虑外部扰动,基于优秀司机驾驶经验的模糊推理规则,设计切换控制器,以得到精确控制量。采用本文控制算法对列车制动过程进行仿真验证,并与传统的PID控制和基于指数趋近律的滑模控制进行对比。结果表明:在考虑附加阻力和外部扰动情况下,自适应模糊滑模控制器能够柔化非线性切换控制信号,削弱滑模控制固有的抖振现象,实现对参考轨迹的精确跟踪,并最终实现精确停车;即使在列车制动系统实际控制输出出现偏差时,设计的控制器仍能控制列车精确跟踪参考制动曲线。

关键词：自适应模糊滑模控制器精确停车制动模型抖振鲁棒性自动驾驶系统

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双重学习架构下城轨列车精确停车优化控制

双重学习架构下城轨列车精确停车优化控制

作者：俞若川北京交通大学

学位级别：硕士

随着我国开通城市轨道交通的城市、线路和车站数量快速增长,复杂环境下列车精确停车的实现面临线路情况和列车条件多变的挑战,精确停车功能调试的难度进一步加大。基于运行数据的学习类算法是解决上述问题的一种可行途径,以迭代学习控制... 详细信息

随着我国开通城市轨道交通的城市、线路和车站数量快速增长,复杂环境下列车精确停车的实现面临线路情况和列车条件多变的挑战,精确停车功能调试的难度进一步加大。基于运行数据的学习类算法是解决上述问题的一种可行途径,以迭代学习控制(Iterative Learning Control,ILC)为代表的一类自学习算法有可能替代PID等传统控制方法人工调参过程。传统ILC算法的收敛性依赖于相同初始条件(Identical Initial Condition,IIC),该条件限制了ILC的应用。现有基于迭代学习的停车控制算法常基于IIC的假设,否则也只能保证误差有界收敛,无法满足停车精度的要求。本文针对上述问题,利用列车实际运行数据,分析了停车过程初始状态分布情况,以迭代学习控制算法为基础,以解决停车过程ILC初值问题为目标,设计了相应的停车控制器。具体来讲,本文开展的工作如下:(1)从实际列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)通控数据中提取单车相同站间停车初始状态分布情况,引出停车过程状态偏移问题,并以传统P型ILC停车控制律为例,设计相应仿真场景,分析讨论了初态偏移类型对ILC收敛性的影响,为后续ILC控制器的设计奠定基础。(2)以自适应迭代学习控制(Adaptive Iterative Learning Control,AILC)为基础,结合现有误差轨迹跟踪的思想设计了AILC控制律,以解决停车过程初态偏移问题,并对算法的适用性进行分析。此外,考虑到精确停车控制目标与传统控制问题的区别,分析了当停车精度满足要求时误差衰减函数的形式。仿真过程表明算法的跟踪效果依赖于类型难以确定的衰减性态函数,可行性较低。(3)考虑到现有放宽初始条件方法在解决停车问题时可行性不高以及优化方法在解决ILC初值问题具有一定优势,将范数最优方法引入迭代学习停车控制器设计,将停车控制转化为有约束的速度跟踪问题,结合停车过程中列车位置校正原理,提出了点对点范数最优迭代学习停车控制方法。最后设计仿真算例验证了方法的有效性。(4)考虑到衰减性态函数的设计和范数最优方法的实现理论性较强,算法实现较为复杂,基于有界任意初态下ILC收敛情况的分析,提出了“机器学习划分类别+ILC控制停车”的双重学习架构,引入Canopy聚类方法并结合终端迭代学习控制提出了划分类的终端迭代学习停车控制方法(Partitioned Terminal Iterative Learning Control,PTILC)。严格的收敛性分析及相应的仿真试验验证了所提方法的有效性。通过上述研究,本文分析了现有ILC方法无法用于精确停车的关键制约因素,提出了解决精确停车控制中IIC问题的三套方案。并且,本文所提的PTILC算法满足城轨精确停车的一般要求,在±0.3m停车精度的基础上有50%的提升,算法实现较为简单,提升了其在实际工程中的可行性,对基于学习停车控制方法的实际应用具有理论支撑意义。图39幅,表6个,参考文献92篇。

关键词：城市轨道交通列车自动运行精确停车迭代学习控制初始状态偏移

基于自适应终端滑模控制的城轨列车精确停车算法

同方学位论文库评论

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铁道学报 2016年第2期38卷 56-63页

作者：王青元吴鹏冯晓云张彦栋西南交通大学电气工程学院四川成都610031

为研究城轨列车精确停车算法,本文深入分析列车自动停车过程,结合列车牵引计算模型和制动系统模型,提出城轨列车停车控制算法的设计目标,即在避免控制输入切换频繁的前提下实现高精度的速度跟踪效果。应用终端滑模控制原理设计列车停车... 详细信息

为研究城轨列车精确停车算法,本文深入分析列车自动停车过程,结合列车牵引计算模型和制动系统模型,提出城轨列车停车控制算法的设计目标,即在避免控制输入切换频繁的前提下实现高精度的速度跟踪效果。应用终端滑模控制原理设计列车停车控制算法,并引入参数自适应机制,增强控制系统的自适应性。引入扰动观测器,进一步增强系统的抗干扰能力。仿真结果表明,基于扰动观测器的自适应终端滑模控制停车算法表现出良好的鲁棒性和自适应性。在系统模型具备参数不确定性和外部扰动的情况下,控制系统都能保证高精度的停车,提高了乘坐的舒适性。

关键词：列车自动驾驶自适应终端滑模控制跟踪控制精确停车扰动观测器

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城轨列车精确停车智能控制算法研究与仿真

计算机工程与应用 2019年第23期55卷 257-264页

作者：孟建军刘震兰州交通大学机电技术研究所兰州730070 兰州交通大学机电工程学院兰州730070 甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心兰州730070

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... 详细信息

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。

关键词：精确停车遗传算法模糊PID 预测模糊PID

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城轨列车自适应精确停车控制算法研究

铁道学报 2012年第4期34卷 64-68页

作者：罗仁士王义惠于振宇唐涛北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室北京100044

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。本文根据城轨列车的制动模型设计自适应控制器,对列车进行精确停车控制。此控制器可以针对模型参数未知和由于设备老化或环境所造成列车制动模型参数变化的情况进行自适应调整,使列车可... 详细信息

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。本文根据城轨列车的制动模型设计自适应控制器,对列车进行精确停车控制。此控制器可以针对模型参数未知和由于设备老化或环境所造成列车制动模型参数变化的情况进行自适应调整,使列车可以精确跟踪理想停车曲线,达到既定的停车要求。理论分析和仿真结果验证了所提出的自适应算法的有效性。

关键词：城轨列车精确停车自适应控制 ATO

基于自适应滑模控制的城际列车精确停车方法研究

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电气化铁道 2023年第5期34卷 74-77页

作者：何兴隆广东珠三角城际轨道交通有限公司

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。针对城际轨道列车精确停车的需求,分析列车自动停车过程、列车动力学模型以及制动模型,在此基础上提出采用自适应滑模控制器来提高停车精度和列车运行舒适性;应用滑模控制原理设计列车... 详细信息

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。针对城际轨道列车精确停车的需求,分析列车自动停车过程、列车动力学模型以及制动模型,在此基础上提出采用自适应滑模控制器来提高停车精度和列车运行舒适性;应用滑模控制原理设计列车停车控制算法,并对滑模控制中的趋近律增益进行自适应调节,以提高系统响应速度及改善稳态精度。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的停车算法表现出良好的鲁棒性和自适应性,该控制器使列车能够精确地跟踪停车目标曲线,并改善列车的停车精度和运行舒适性。

关键词：精确停车滑模控制自适应控制列车自动驾驶

基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法研究

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科技与创新 2023年第6期 15-19页

作者：王杰胜中铁第一勘察设计院集团有限公司陕西西安710000

停车精度是评价列车自动驾驶系统的重要指标之一。为提高列车的停车精度,结合列车制动系统模型,针对列车在制动过程中由于外界扰动及模型参数变化造成停车不精准的问题,提出了一种将粒子群PID控制器和Smith控制器相结合的方法。通过粒子... 详细信息

停车精度是评价列车自动驾驶系统的重要指标之一。为提高列车的停车精度,结合列车制动系统模型,针对列车在制动过程中由于外界扰动及模型参数变化造成停车不精准的问题,提出了一种将粒子群PID控制器和Smith控制器相结合的方法。通过粒子群PID控制器实现对列车理想制动曲线的追踪,再通过引入Smith控制器实现对系统时滞的补偿,降低系统时延,从而实现精确停车。采用MATLAB软件对该控制器进行验证分析,仿真结果表明,基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法,不仅可以实现对理想制动曲线的精确跟踪,达到停车的高精度要求,同时系统结构简单,有较强的鲁棒性与适应性。

关键词：列车制动模型精确停车粒子群PID控制器 Smith控制器

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地铁列车精确停车算法研究

城市轨道交通研究 2021年第1期24卷 56-59页

作者：何浩洋王昊南京恩瑞特实业有限公司南京211106 国睿科技股份有限公司南京211106

地铁列车停车精度是列车自动驾驶系统性能的重要指标。结合车辆参数、列车冲击、电空转换等性能建立了列车制动模型,并提出了利用在线识别的方式对每一列车的空气制动参数进行自学习,解决了不同列车因空气制动变化导致的制动异常问题,... 详细信息

地铁列车停车精度是列车自动驾驶系统性能的重要指标。结合车辆参数、列车冲击、电空转换等性能建立了列车制动模型,并提出了利用在线识别的方式对每一列车的空气制动参数进行自学习,解决了不同列车因空气制动变化导致的制动异常问题,可较好地提高列车自动驾驶舒适性和精确停车模型的鲁棒性。通过仿真和实际工程项目结果分析,所提出的制动模型可保证列车的停车精度达到±0.25 m。

关键词：地铁列车精确停车算法