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基于模型预测控制的高速列车精确停车方法研究

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基于模型预测控制的高速列车精确停车方法研究

作者：刘晓宇北京交通大学

学位级别：硕士

高速列车自动运行控制(Automatic Train Operation,ATO)系统是进一步提升高速列车高效性、舒适性和节能的技术手段之一。列车自动停车控制是ATO的一项核心功能,其目标是保证列车在预定位置安全、精确停车,同时保证停车过程的乘客舒适度... 详细信息

高速列车自动运行控制(Automatic Train Operation,ATO)系统是进一步提升高速列车高效性、舒适性和节能的技术手段之一。列车自动停车控制是ATO的一项核心功能,其目标是保证列车在预定位置安全、精确停车,同时保证停车过程的乘客舒适度。随着站台屏蔽门在高速铁路系统中的应用,为保证乘客在装有屏蔽门的站台上下车不受影响,对高速列车的停车精度提出了明确的要求。本文针对高速列车停车过程的特点,研究了高速列车停车控制模型,并进一步研究了基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的高速列车精确停车方法。面向提高停车过程的舒适度和复杂环境下停车控制方法的控制效果,对列车停车控制算法进行相应改进,使得算法能够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,同时算法的性能仍能得到一定的保证。具体来讲,本文开展了以下研究工作:1.确定了高速列车精确停车控制模型,并提出了相应的辨识算法。基于实际运行数据,将高速列车停车过程描述为单质点时延模型。将基于Picard迭代的参数辨识方法扩展到时延系统中,该方法的收敛性由Banach不动点原理保证,在采集数据满足持续激励条件下,可以对列车制动过程进行有效辨识。2.针对高速列车停车过程特点,提出了基于MPC的高速列车精确停车控制算法。通过分析高速列车停车控制过程的机理,将停车控制过程凝练为约束条件下的速度跟踪控制问题。在外部阻力干扰已知的情况下,将MPC引入到列车停车控制问题中,设计了高速列车精确停车预测控制算法,并对算法的性能进行分析。3.为克服列车停车过程中复杂外部环境的干扰和提高舒适度,提出了改进的MPC精确停车控制方法。采用鲁棒模型预测控制(Robust Model Predictive Control,RMPC)方法以提高算法在复杂外部环境下的抗干扰能力。进一步引入自触发机制,提出了基于鲁棒自触发模型预测控制(Robust Self-Triggered Model Predictive Control,RSMPC)的停车控制算法,以抑制控制输出的频繁切换。理论分析结果保证了算法的性能。基于实际运行数据的仿真结果表明:相比于传统的控制方法,该方法能够有效减少控制输出的切换次数,且可以实现高速列车停车精度(±50cm)的要求。

关键词：高速列车列车自动运行精确停车制动模型模型预测控制

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无人驾驶城轨车辆精确停车控制策略研究

无人驾驶城轨车辆精确停车控制策略研究

作者：韦腾舟兰州交通大学

学位级别：硕士

为了满足城市轨道交通系统快速、高效、准时、环保、人工成本低等要求,以车辆自动驾驶系统(Automatic train operation简称ATO)为控制核心的无人驾驶城市轨道交通系统成为各国专家研究的主要对象。ATO的成功运用使地面控制中心与城轨车... 详细信息

为了满足城市轨道交通系统快速、高效、准时、环保、人工成本低等要求,以车辆自动驾驶系统(Automatic train operation简称ATO)为控制核心的无人驾驶城市轨道交通系统成为各国专家研究的主要对象。ATO的成功运用使地面控制中心与城轨车辆间能够实时地进行数据采集,状态监测和控制,从而保证城轨车辆在最优状态下运行,较大程度地提高了城市轨道车辆的平均速度、停车准确性、运行能耗、旅客舒适度等多项指标,使得无人驾驶城轨车辆成为未来城市轨道交通系统的发展方向。在ATO模式下,研究无人驾驶城轨车辆的精确停车问题,不仅可以提高城轨车辆的停车精度,在改善列车安全性,保障列车运行时间,提高运营效率和准点率等方面也具有实际应用价值。首先,本文分析了在车辆自动驾驶系统(ATO)模式下,城市轨道车辆的牵引特性和制动特性及其计算方法,并分析了城轨车辆所受到的基本阻力和附加阻力,进而探究影响其精确停车的主要因素。然后建立了车辆动力学模型,为接下来行驶误差的预测和精确停车算法的建立打下了基础。其次,介绍了时间序列自回归模型。对预测对象的样本数据进行了白噪声检验和平稳性检验。然后,确定了时间序列模型的类型。之后,通过计算自相关系数和偏自相关系数确定模型阶数。进而通过最大似然估计法,计算出了模型参数,并通过模型进行了有效性检验和显著性检验,仿真结果证明模型建立的可行性和有效性。再次,介绍了无人驾驶城轨车辆精确停车算法及其控制策略的应用。首先进行建模假设和前提准备。然后,建立了若干种制动策略和目标函数,并根据城轨车辆系统的限速要求为目标函数建立了罚函数。最后,将不同的制动算法结合在一起,实现了城轨车辆的控制策略研究。最后,对无人驾驶城市轨道车辆的制动阶段在定值惩罚因子和变量惩罚因子两种条件下进行了仿真,并且分为:相同制动距离不同初速度;相同初速度不同制动距离和不同制动距离不同初速度三种情况进行分析。通过仿真结果,给出了不同形式惩罚因子条件下的最优迭代惩罚因子和最优进站状态。仿真结果得出了车辆制动进站的较优运行状态和停车算法的最优迭代参数,证明算法和控制策略合理有效。

关键词：城轨车辆精确停车自回归预测模型控制策略多目标约束优化

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基于LQR的列车精确停车控制算法研究

基于LQR的列车精确停车控制算法研究

作者：贺广宇北京交通大学

学位级别：硕士

为了满足城市轨道交通系统高效率和高密度的要求,列车自动驾驶系统(ATO)能代替有经验的司机完成自动驾驶列车的任务,利用地面信息实现对列车牵引和制动的控制,使列车经常处于最优运行状态。停车精度是ATO系统的一项重要性能指标,通常要... 详细信息

为了满足城市轨道交通系统高效率和高密度的要求,列车自动驾驶系统(ATO)能代替有经验的司机完成自动驾驶列车的任务,利用地面信息实现对列车牵引和制动的控制,使列车经常处于最优运行状态。停车精度是ATO系统的一项重要性能指标,通常要求为±30cm,停车位置不准确将影响乘客的上下车,尤其是在带有屏蔽门的月台,其次还有可能影响列车与地面的通信。为了实现精确停车,其核心是能够进行精确的速度控制,而列车运行系统是一个复杂的非线性动力学系统,其走行特性的不稳定性造成了速度控制的困难。为此,本文在系统分析及总结已有研究成果的基础上,结合了车辆动力学模型、系统辨识理论和线性二次型最优控制理论,设计出基于线性二次型最优调节器(LQR)的精确停车控制算法,改善ATO系统的速度控制能力,达到停车精度为±30cm的性能指标要求。论文的研究内容主要包括以下几个方面:1、研究了列车的牵引特性和制动特性,分析了列车基本阻力和附加阻力的影响因素,采用单质点模型,考虑动力伺服系统对列车运动特性的影响,建立了车辆动力学模型。2、分析大连快轨三号线的实验数据,采用最小二乘法,对其车辆的基本阻力参数、牵引制动参数和动力伺服系统参数进行了辨识,建立了大连轻轨车辆模型,并通过仿真验证了模型的准确性。3、在大连轻轨车辆模型的基础上,分析ATO系统的结构和影响因素,根据系统性能指标设计精确停车PID控制器,并将最优控制跟踪问题转化为最优调节器问题,提出了基于LQR的精确停车控制算法。4、对基于LQR的精确停车控制算法进行了仿真验证。在相同条件下,将LQR控制器和优化后的PID控制器性能进行对比,仿真结果表明LQR控制器的跟踪性能优于PID控制算法,且制动档位切换量少于PID控制器,停车精度达到+/-30cm的性能指标;分析了线路条件、测速误差、系统时滞和加权矩阵对LQR控制器性能的影响,得到不同影响因素下的速度控制精度、制动档位切换特性和停车精度。实验室仿真验证结果表明,当测速误差不超过0.5km/h,系统时滞为0.6s,线路坡度值为-1时,取加权阵R=1,Q≥1000,基于LQR的精确停车控制算法的停车精度达到+/-30cm的性能指标,为开发出实用化的ATO系统奠定了理论基础。

关键词：列车自动驾驶精确停车车辆动力学模型系统辨识最优控制

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基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法

基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法

作者：胡芳芳南京理工大学

学位级别：硕士

城市轨道交通作为公共交通体系的重要组成部分,是立体城市建设的主体成分,是解决城市交通拥堵的有效措施。对城轨列车运行时分的精准控制保障了列车运行的安全性、准点性与高效性,有助于更好地执行行车调度计划,进而提高城轨交通服务水... 详细信息

城市轨道交通作为公共交通体系的重要组成部分,是立体城市建设的主体成分,是解决城市交通拥堵的有效措施。对城轨列车运行时分的精准控制保障了列车运行的安全性、准点性与高效性,有助于更好地执行行车调度计划,进而提高城轨交通服务水平,改善城轨交通网络的运行效率。列车的运行过程具有不确定性,传统的PID（Proportional、Integral and Differential）控制存在自身的局限性,对于变化的工况不能及时作出适应性调整,单一的控制算法难以应对复杂的运行环境。针对传统列车停车控制方法的弊端,本文以城轨列车的精确停车需求为出发点,将数理统计、理论与模型仿真相结合,提出了一种基于神经网络的城轨列车精确停车控制方法。论文首先根据不同的运行线路情况与列车运行工况,详细地分析了运行过程中列车所受的牵引力、制动力与阻力,揭示了列车的运行规律,构建了列车的动力学模型,为论文提供了理论依据与数据支撑。其次,论文在现有的PID控制基础上进行优化改进,将神经网络与PID控制相结合,提出了一种新的控制方法;从系统辨识的角度出发,将列车制动模型转化为抽象数学模型,利用MATLAB/Simulink进行模型仿真,仿真结果表明,相对于现有的PID控制算法,基于BP（Back Propagation）神经网络的PID精确停车控制算法具备自学习、自适应的能力,增强了控制系统的抗干扰性,提高了列车运行的实时控制精度。论文针对列车运行控制系统中的不确定性,基于灰色预测理论,与神经网络PID控制方法结合,提出了一种调节预测误差的自适应预测控制方法,建立了灰色预测神经网络PID控制仿真模型,仿真结果表明灰色预测神经网络PID控制方法能够实现较好的精确停车控制,对列车运行策略的确定具有良好的支撑与借鉴作用。

关键词：精确停车列车制动控制列车运动模型 BP神经网络灰色预测

一种新型浅层轨道交通精确停车的智能控制研究

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一种新型浅层轨道交通精确停车的智能控制研究

作者：刘舒畅上海师范大学

学位级别：硕士

随着我国经济的蓬勃发展,城市规模的迅速扩大,交通拥挤现象越来越普遍,特别是大城市对交通系统的要求越来越高。目前市面上的地铁、轻轨、有轨电车、单轨、磁悬浮等主流轨道交通系统,虽然可以满足大运输量、方便快速以及安全准时的要求... 详细信息

随着我国经济的蓬勃发展,城市规模的迅速扩大,交通拥挤现象越来越普遍,特别是大城市对交通系统的要求越来越高。目前市面上的地铁、轻轨、有轨电车、单轨、磁悬浮等主流轨道交通系统,虽然可以满足大运输量、方便快速以及安全准时的要求,但对于中心城区、旅游景点等人流密集区域,仍存在各自的局限性。另外,目前对于城市轨道交通的列车停车精度的要求越来越高。停车位置的精准度将会影响乘客上下车体验以及交通运输的效率。速度控制作为精确停车的关键技术,在列车复杂的动力学系统中运行特性表现极不稳定,这使得速度控制成为一大难题。针对上述问题,本文提出了一种适用于人流密集区域使用的新型浅层轨道交通系统,并利用基于粒函数的模糊控制算法进行浅层轨道窄体列车的精确停车控制。本文首先将模糊控制理论与粒函数概念相结合形成模糊粒函数算法。该模糊粒函数算法不仅解决了模糊控制规则爆炸的问题,而且省去了模糊化和去模糊化,简化了控制过程。然后提出了一种新型浅层轨道交通系统。该系统在不改变原有交通系统的前提下,在地下浅层加入轨道交通,使其方便的应用在人口密集的中心城区、旅游观光区等区域。这种轨道交通系统既提高了出行效率,又不需占用路面资源,降低了交通拥堵的风险,是一种绿色、节能、环保的新型轨道交通系统。最后,基于新型浅层轨道交通系统建立窄体列车模型,利用PID控制理论和模糊粒函数控制理论,分别设计了PID精确停车控制器和模糊粒函数精确停车控制器。并利用Simulink建立仿真模型,对列车速度进行追踪控制。仿真结果显示,PID控制器不仅停车误差较大,不能满足停车精度指标(±30cm),而且速度追踪较慢、速度控制最大偏差较大,极大地影响了乘客的舒适度。在相同的条件下,模糊粒函数停车精度在±30cm以内,可以满足停车精度指标。另外模糊粒函数的速度追踪曲线最大偏差较低、波动较小、跟踪较快。可以得出模糊粒函数的跟踪性能优于PID控制器,停车精度较高。接着进一步仿真了性能较优的模糊粒函数在不同阶数下的速度追踪曲线。结果表明,5阶粒函数速度控制最大偏差小于3阶粒函数速度控制最大偏差;5阶粒函数跟踪速度-时间曲线比3阶粒函数快,且跟踪效果较好,停车精度更高。

关键词：新型轨道交通系统精确停车模糊控制粒函数

CTCS-2级列控系统ATO精确停车功能的研究

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CTCS-2级列控系统ATO精确停车功能的研究

作者：赵东旭兰州交通大学

学位级别：硕士

珠三角城际铁路运营组织模式、运营速度、车辆选型等既不同于客运专线制式,也不同于城市轨道交通制式,它是将客运专线与城市轨道交通相结合的新型区域轨道交通,具有高速度、高密度、跨线运行的特点,它对信号系统提出了新的要求,C2+ATO... 详细信息

珠三角城际铁路运营组织模式、运营速度、车辆选型等既不同于客运专线制式,也不同于城市轨道交通制式,它是将客运专线与城市轨道交通相结合的新型区域轨道交通,具有高速度、高密度、跨线运行的特点,它对信号系统提出了新的要求,C2+ATO信号系统正是基于此提出的,即在CTCS-2级列控系统架构的基础上增加ATO功能。C2+ATO的技术方案是开创性的,国内外均无在干线铁路上实现ATO功能的先例,因此需要深入研究其技术方案。在站内的精确停车是C2+ATO系统的一项重要功能,如果停车位置不精确将影响旅客乘降以及运输效率。本文的目的是构建合理的C2+ATO精确停车方案,选取合适的精确停车控制算法,满足±30cm的停车精度要求。本文首先构建C2+ATO信号系统,阐述其系统结构、设备组成、系统接口、主要功能等,并在此基础上设计C2+ATO精确停车方案。而后分别研究CRH6型动车组的牵引特性、制动特性、列车基本阻力、列车附加阻力,进行相关的牵引计算,建立CRH6型动车组的单质点列车模型。根据经典控制理论和模糊控制理论,分别设计精确停车PID控制器和模糊PID控制器。最后应用Simulink搭建仿真模型,验证C2+ATO精确停车方案是否符合珠三角城际铁路的要求。Simulink仿真结果表明,采用PID控制器停车误差是-77cm,模糊PID控制器停车误差是-26cm,模糊PID控制器对于目标曲线的追踪效果优于PID控制器,因此选用模糊PID作为精确停车控制算法。随后采用不同的应答器布置方案,停车误差分别为-26cm、-84cm、107cm,说明C2+ATO中至少需要两组精确停车定位应答器,本文的精确停车方案可以满足±30cm的精度要求。在2‰下坡道、5‰下坡道、3‰上坡道的线路条件下,停车误差分别为92cm、194cm、-85cm,说明线路坡度对于停车精度有很大的影响,坡度越大,停车误差越大。最后,多次采样的结果表明采用本文所设计的精确停车方案及模糊PID控制器,列车停车精度离散度为13.3%,满足15%的离散度性能指标。综合以上仿真结果可以得出结论：本文所设计的C2+ATO精确停车方案以及模糊PID控制器能够满足珠三角城际铁路对于精确停车的要求。

关键词： CTCS-2 ATO 动车组精确停车模糊PID

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城轨列车精确停车算法研究

城轨列车精确停车算法研究

作者：吴鹏西南交通大学

学位级别：硕士

精确停车是城轨列车自动驾驶系统的关键技术之一,其精度通常要求在±30厘米之内。精确停车能保证城轨交通系统的高效率运行。若列车停站不准确,不仅影响乘客的上下车,而且会造成列车晚点等诸多问题。因此,研究城轨列车精确停车算法具有... 详细信息

精确停车是城轨列车自动驾驶系统的关键技术之一,其精度通常要求在±30厘米之内。精确停车能保证城轨交通系统的高效率运行。若列车停站不准确,不仅影响乘客的上下车,而且会造成列车晚点等诸多问题。因此,研究城轨列车精确停车算法具有重要意义。本文以城轨列车为控制对象,基于列车自动驾驶系统的关键技术,深入分析列车的自动停车过程。利用Pade近似方法处理具有延时滞后的制动系统模型;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。基于列车制动系统模型,应用终端滑模控制原理设计列车停车控制算法。为增强列车停车控制系统的自适应性,引入参数自适应机制,设计了自适应终端滑模控制停车算法。将滑模控制中的符号函数替换为饱和函数,以防止控制系统产生抖振效应,由此确保列车运行过程中乘客的舒适性。在自适应终端滑模控制停车算法的基础上进一步分析不同线路扰动对控制效果的影响。基于自适应终端滑模控制框架,引入扰动观测器,并将观测器的扰动观测值作为自适应终端滑模控制中扰动估计值,增强了系统的鲁棒性。本文利用Matlab搭建仿真平台,以验证控制算法的正确性和有效性。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和乘客的舒适性。

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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高速磁浮列车精确停车控制研究

高速磁浮列车精确停车控制研究

作者：张鹏举北京交通大学

学位级别：硕士

停车精度是影响高速磁浮交通系统运营效率的重要技术指标之一。尽管轮轨列车精确停车控制取得了较丰富的研究成果,但是,高速磁悬浮列车在牵引、定位、制动等方面与轮轨列车存在巨大差异,轮轨列车的研究成果不能直接应用于高速磁浮列车,... 详细信息

停车精度是影响高速磁浮交通系统运营效率的重要技术指标之一。尽管轮轨列车精确停车控制取得了较丰富的研究成果,但是,高速磁悬浮列车在牵引、定位、制动等方面与轮轨列车存在巨大差异,轮轨列车的研究成果不能直接应用于高速磁浮列车,因此,研究高速磁浮列车的精确停车控制具有重要的理论意义及应用价值。本文借鉴轮轨列车的研究成果,针对磁悬浮列车特点,设计了高速磁浮列车精确停车制动控制器。首先,针对高速磁浮的特点,建立了高速磁浮列车的动力学模型;然后,基于列车制动过程具有重复性的特点,分别设计了高速磁浮列车精确停车P型迭代学习控制器及最优终端迭代学习控制器,并对算法进行了改进优化,通过仿真对比得到更高的停车精度;最后,搭建了牵引控制仿真平台,并完成了测试验证。论文主要内容如下:(1)针对高速磁浮列车的技术特征,无轮轨接触摩擦、同步直线电机牵引、新增电磁涡流阻力、新增车载直线发电机运行阻力、采用车载涡流制动和落车滑撬摩擦制动,建立了高速磁浮列车的动力学模型,在此基础上,通过二次拟合得到了适用于不同列车编组的动力学模型;(2)借鉴轮轨列车停车控制的研究成果,针对高速磁浮列车目标制动曲线的追踪问题,提出了一种改进的迭代学习控制算法,通过优化下一次迭代的系统输入计算方式,降低了起始制动位置存在波动对停车精度的影响,在此基础上,设计了高速磁浮列车精确停车的一、二阶P型迭代学习控制器,并通过仿真对比验证了改进算法的有效性;(3)基于制动力恒定的假设,只考虑停车过程的初始状态和终端状态,设计了高速磁浮列车最优终端迭代学习精确停车控制器,给出了在起始制动位置存在有界波动时停车误差为有界的理论证明,为降低起始制动位置存在波动对停车精度的影响对算法进行改进,通过仿真对比验证了改进算法的有效性;(4)针对某高速磁浮列车仿真试验线,搭建了一套牵引控制仿真平台,编制了精确停车控制算法软件功能模块,并应用于牵引控制仿真系统软件,验证了本文设计的高速磁浮列车精确停车控制器的有效性。图79幅,表6个,参考文献86篇。

关键词：高速磁浮列车精确停车迭代学习控制仿真平台测试验证

上海轨道交通1号线01A02型列车ATO模式精确停车研究

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电力机车与城轨车辆 2020年第6期43卷 27-31,35页

作者：齐增强朱飞崔清岩南京中车浦镇海泰制动设备有限公司江苏南京210028

结合上海轨道交通1号线01A02型列车空气制动系统的升级替换,文章从影响精确停车的因素、制动系统性能参数优化等方面进行分析,对车辆的制动性能进行测试与确认,实现了车辆在ATO模式下的精确停车功能。针对首次ATO对门效果欠佳,分析原因... 详细信息

结合上海轨道交通1号线01A02型列车空气制动系统的升级替换,文章从影响精确停车的因素、制动系统性能参数优化等方面进行分析,对车辆的制动性能进行测试与确认,实现了车辆在ATO模式下的精确停车功能。针对首次ATO对门效果欠佳,分析原因并提出了优化方案,经测试证明停车精度改善效果明显。

关键词：空气制动系统参数优化列车自动驾驶精确停车