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考虑安全约束的列车自动驾驶多质点非线性预测控制

贾超  
【摘要】:随着列车速度的提高及运行密度的增大,对列车驾驶的自动化水平提出了更高的要求,列车自动驾驶控制成为轨道交通领域的重点研究内容之一。目前,列车自动驾驶控制研究已经取得了显著进展,但现有成果未考虑列车牵引力与制动力产生的动态过程,不能准确的反映列车的动力学特性,而且,随着列车速度的大幅度提高,列车动力学模型的非线性特性更加明显,传统的线性模型已经不能满足高性能控制器的设计需求。此外,在现有列车自动驾驶控制器设计过程中,没有统筹考虑转矩环与速度位置环的控制问题,影响自动驾驶系统控制性能的进一步提升。本文研究了列车自动驾驶控制问题,首先,分析了列车牵引力与制动力产生的动态过程及空气动力学带来的非线性特性,在此基础上,针对列车模型中存在的不确定性及模型参数的未知和时变特性,建立了相应的列车非线性多质点动力学模型。然后,考虑轨道交通特有的安全约束,以速度-位移曲线跟踪性能、节能效果及乘客舒适度为控制目标,设计了列车自动驾驶速度环非线性预测控制器及转矩环模型预测直接转矩控制器,最后,给出了控制算法可行性与系统稳定性的理论证明。本文的主要研究内容及创新点如下:一、分析了列车牵引力和制动力产生的动态过程,并引入列车车厢类型及列车运行状态的整数变量,建立了列车非线性多质点动力学模型。然后,以目标电磁转矩和定子磁链跟踪为性能指标,设计了具有一拍延时补偿的转矩环单步模型预测直接转矩控制器。在此基础上,考虑轨道交通特有的防止列车撞车、脱轨、断钩等安全约束,以速度-位移曲线跟踪性能、节能效果及乘客舒适度为控制目标,设计了速度环非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统稳定的理论证明。二、分析了列车模型中存在的不确定性,并针对无速度传感器工况,基于区域极点配置理论提出了列车速度估计算法,建立了具有有界扰动的列车非线性多质点动力学模型。然后,设计了具有一拍延时补偿的转矩环多步模型预测直接转矩控制器,利用“死锁”预测法保证了控制算法的可行性,并分析了转矩环系统的收敛性。在此基础上,针对不确定有界扰动可能导致列车超速而不满足安全约束,采用约束收紧策略,设计了速度环鲁棒非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统稳定的理论证明。三、分析了列车模型参数未知且时变特性及模型中存在的不确定性,并针对无速度传感器且电机参数时变工况,基于区域极点配置理论提出了具有一定自由度的列车速度估计算法,建立了具有未知参数和有界扰动的列车非线性多质点动力学模型,为了提高预测模型精度,提出了列车参数自适应估计算法。然后,针对牵引电机模型中存在的不确定性,设计了具有一拍延时补偿的转矩环多步鲁棒模型预测直接转矩控制器,并分析了控制算法的可行性及转矩环系统的鲁棒稳定性。在此基础上,采用tube模型预测控制方法,设计了速度环自适应鲁棒非线性预测控制器,并给出了控制算法的可行性及闭环系统输入状态稳定的理论证明。


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