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    基于自適應(yīng)滑??刂频某请H列車精確停車方法研究

    2023-11-10 02:01:08何興隆
    電氣化鐵道 2023年5期
    關(guān)鍵詞:控制算法滑模阻力

    何興隆

    0 引言

    城際軌道交通是一種大運量、快速準(zhǔn)時、節(jié)省能源、污染少、安全可靠的出行方式,在當(dāng)前的公共交通體系中扮演著重要的角色。近年來,列車自動運行系統(tǒng)(Automatic Train Operation,ATO)在理論研究和工程實際中都受到了廣泛關(guān)注,其能在保證列車運行安全的同時使乘客出行更加舒適[1-2]。其中,列車停車精度是衡量ATO系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一,其目標(biāo)是保證列車在設(shè)定的位置以設(shè)定的速度完成精確安全停車。列車停車控制算法不僅影響列車運行的安全性和穩(wěn)定性,還會對乘客上下車的便利性和舒適度產(chǎn)生影響。因此,列車精準(zhǔn)停車算法研究具有重要的理論意義和實踐意義[3]。

    為了使列車停車更加精確,列車停車控制系統(tǒng)常采用“制動曲線生成-跟蹤”的控制模式[4]。在該控制方式下,ATO系統(tǒng)先根據(jù)列車當(dāng)前位置、速度以及停車點位置等信息生成制動速度曲線,然后通過停車控制算法使列車實時跟蹤該制動曲線實現(xiàn)精確停車?,F(xiàn)有的ATO系統(tǒng)多采用PID控制(比例積分微分控制)[5]跟蹤預(yù)定的制動速度曲線,實現(xiàn)停車控制。PID控制在控制精度以及響應(yīng)時間上大致可滿足停車要求,但其控制算法在控制過程中調(diào)整次數(shù)較多,穩(wěn)態(tài)誤差較大,影響乘車舒適度。

    隨著對現(xiàn)代控制理論研究的不斷深入,一些現(xiàn)代控制算法被應(yīng)用到ATO系統(tǒng)中,如自適應(yīng)控制、模糊控制、滑??刂啤㈩A(yù)測控制等。文獻(xiàn)[6]針對列車模型參數(shù)變化情況,提出自適應(yīng)精確停車控制算法,并通過仿真驗證了所提算法的有效性。文獻(xiàn)[7]將模糊控制和預(yù)測控制相結(jié)合,提出了一種模糊預(yù)測控制算法。文獻(xiàn)[8]采用魯棒模型預(yù)測控制方法提高對外部干擾的魯棒性,引入自觸發(fā)控制策略,以進(jìn)一步減少控制輸出的頻繁切換,提高停車過程的舒適度。文獻(xiàn)[9]應(yīng)用自適應(yīng)終端滑??刂圃碓O(shè)計列車停車控制算法,并引入擾動觀測器,仿真結(jié)果表明算法具有良好的自適應(yīng)性和魯棒性。

    滑??刂埔蚱渚哂许憫?yīng)速度快、魯棒性強以及對擾動不敏感等優(yōu)點而在工業(yè)控制領(lǐng)域得到越來越廣泛的應(yīng)用。針對常規(guī)線性滑??刂品€(wěn)態(tài)性能較差的問題,本文提出一種基于自適應(yīng)滑模的控制器,用自適應(yīng)控制對滑模控制器的趨近律增益進(jìn)行自校正調(diào)節(jié),并將其應(yīng)用于ATO系統(tǒng)中精確停車控制,最后通過仿真驗證所設(shè)計的控制器具有良好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)特性。

    1 列車動力學(xué)模型

    在列車運行控制的理論研究和工程設(shè)計中,常根據(jù)研究問題的復(fù)雜度和需求對列車模型進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕?。單質(zhì)點模型是列車自動運行控制問題中最常用的模型,典型的單質(zhì)點列車動力學(xué)模型可表示為[10]

    式中:M為列車總質(zhì)量,t表示時間,v(t)為列車速度,F(xiàn)(t)為列車牽引力,B(t)為列車制動力,Rb(t)為列車基本運行阻力,Rc(t)為列車附加阻力,x(t)為列車的距離。

    基本運行阻力主要由空氣阻力和輪軸摩擦阻力組成,影響因素復(fù)雜,難以根據(jù)其機理建立模型,可用Davis公式表示:

    式中:m0、m1、m2為阻力系數(shù)。

    附加阻力主要由坡道阻力和曲線阻力組成,與列車位置相關(guān),實際控制方法設(shè)計時可以通過線路電子地圖等預(yù)先獲取到。

    制動過程會存在延時的現(xiàn)象,該過程可被近似描述為一階延時環(huán)節(jié),列車制動的數(shù)學(xué)模型可表示為[10]

    式中:ac(t)表示由制動系統(tǒng)產(chǎn)生的加速度;at(t)為目標(biāo)加速度;ar(t)表示列車運行阻力產(chǎn)生的加速度,其值可表示為ar(t) = [Rb(t) +Rc(t)]/M;τ和Td分別表示時間常數(shù)和時延。

    由于延時環(huán)節(jié)不便于計算,可采用帕德逼近來處理式(3)中的延時環(huán)節(jié),將ac(t)改寫為

    式中:λ為采用帕德逼近時引入的常數(shù)。λ與Td的關(guān)系如下:

    式中:s為拉普拉斯算子。

    目標(biāo)加速度通過ATO的控制指令產(chǎn)生,在列車停車控制過程中,可近似作為線性函數(shù)處理,即

    式中:c為固定系數(shù),u(t)為控制指令計算式。

    綜上所述,列車制動模型可由圖1表示。

    圖1 列車制動模型

    2 自適應(yīng)滑??刂破?/h2>

    列車停車控制過程的動態(tài)模型可以用以下狀態(tài)空間方程表示:

    定義誤差狀態(tài)方程為

    式中:e1為列車位置誤差,e2為列車速度誤差,xr為列車參考位置,vr為列車參考速度。

    列車停車過程中,需要對參考位置和參考速度進(jìn)行準(zhǔn)確的跟蹤,滑模函數(shù)定義為[9]

    對式(9)求導(dǎo)得

    式中:c1為滑模面系數(shù)。

    滑模趨近率采用等速趨近率:

    式中:ξ為趨近律系數(shù)。

    根據(jù)式(7)可得:

    聯(lián)立式(10)、式(11)和式(12)可得ATO精確停車系統(tǒng)控制律為

    由于列車附加阻力Rc是有界的,因此其一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)均有界。另外,運行基本阻力Rb也有界,令

    則有Q≤Qmax,則可將式(13)改寫為

    在實際的滑??刂浦?,通常選擇較大的ξ來保證系統(tǒng)有較快的響應(yīng)速度以及較好的系統(tǒng)穩(wěn)定性,但這樣會惡化系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)性能,產(chǎn)生較大的抖振。為了加快系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)速度,同時保證系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)精度,設(shè)計了關(guān)于ξ的自適應(yīng)律:

    將上述自適應(yīng)律與滑??刂葡嘟Y(jié)合,則基于自適應(yīng)滑模的ATO精確停車系統(tǒng)控制律可表示為

    3 仿真分析

    為了驗證所提出的自適應(yīng)滑模停車算法的有效性,在MATLAB/Simulink環(huán)境中搭建列車停車系統(tǒng)仿真模型,分別使用PID控制和自適應(yīng)滑??刂茖ν\囆阅苓M(jìn)行仿真驗證。列車運行基本參數(shù)如表1所示。

    表1 列車運行基本參數(shù)

    制動曲線跟蹤性能對比情況如圖2所示:列車開始制動時,由于制動系統(tǒng)中機電裝置具有延時性,列車無法立即跟隨參考制動曲線;經(jīng)過控制器作用后,速度逐漸趨于跟隨參考制動曲線。從仿真結(jié)果可以看出,自適應(yīng)滑??刂瓶梢愿斓馗檯⒖妓俣惹€,且最終達(dá)到高精度的停車效果。PID控制雖然也能跟蹤參考速度,但其響應(yīng)速度較慢,并且最終停車位置存在較大的誤差。列車速度誤差曲線如圖3所示,可以看出,自適應(yīng)滑??刂破髟诳刂七^程中速度誤差更小。

    圖2 速度曲線跟蹤性能對比

    圖3 速度誤差曲線

    兩種控制器的目標(biāo)加速度曲線如圖4所示,PID控制在調(diào)節(jié)目標(biāo)加速度時需要較長時間,整個過程中加速度變化較大。而本文所提出的自適應(yīng)滑??刂?,加速度僅在剛開始制動時有較大變化,然后迅速趨于穩(wěn)定,加速度變化較為平穩(wěn),可保證列車較高的舒適度。

    圖4 目標(biāo)加速度曲線

    4 結(jié)語

    本文提出了一種基于自適應(yīng)滑模控制的列車精確停車控制方法。結(jié)合列車制動系統(tǒng)模型,在線性滑??刂破鞯幕A(chǔ)上,為改善系統(tǒng)動態(tài)響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)誤差,采用自適應(yīng)控制對趨近增益進(jìn)行校正,并通過仿真驗證了算法的有效性。通過與傳統(tǒng)的PID控制方法進(jìn)行比較分析,基于自適應(yīng)滑??氐闹仆\囁惴ú粌H能提供快速穩(wěn)定的速度跟蹤以及較高的停車精度,而且在停車過程中能保證列車較高的平穩(wěn)性和舒適度。

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