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基于模糊-PID的ATO系统速度控制算法的研究
| 论文题名： | 基于模糊-PID的ATO系统速度控制算法的研究 |
| 关键词： | 城市轨道交通;列车自动驾驶系统;仿真系统;速度控制算法 |
| 摘要： | 随着我国城乡化建设的大力推进，中国城市化进程加快，不同类型的轨道交通进入并行发展时期，呈现多元化的发展趋势，轨道交通成为促进城市经济和环境协调发展的重要因素。列车自动驾驶(ATO)系统是提高轨道交通运行效率、降低司机劳动强度的有效途径。现有ATO系统车辆模型简单，且列车运行环境复杂多样，难以得到精确的空间数学模型，使得列车控制策略特性变化大，因而提高ATO系统的控制性能显得至关重要。传统的PID控制算法是经过进行大量实验调试反复调整PID参数实现自动驾驶，该方法人工操纵复杂，费时费力，难以满足系统的实时性要求。 针对上述问题，本文基于模糊-PID控制算法对ATO系统速度控制系统进行了研究。论文主要研究内容如下： 首先，针对车辆模型涉及参数多，运算数据量大，以及模拟的列车运行环境复杂多变，难以建立精确的空间数学模型等问题，提出简化车辆模型、线路数据以及电机等参数，并通过数据结构实现各参数之间直接调用的方案。采用线性坡道模型对列车运行过程进行受力分析，描述列车牵引、制动特性，建立相关牵引力学模型。 其次，研究列车自动驾驶系统的结构、功能、运行策略以及工况选择原则等，为满足列车精确停车、准时性、节能、舒适性等指标的要求，建立定点停车模型、定时停车模型、节能模型和舒适性模型；基于模糊-PID控制的ATO系统速度控制算法，实现对列车牵引、制动等运行状态的合理规划控制，基于卡斯柯公司上海地铁1号线的调试结果，分别用PID控制系统和模糊-PID控制系统对其目标速度曲线进行跟踪控制的仿真计算，验证该算法的可行性。 最后，运用Visual C++6.0集成开发环境，对地铁列车牵引力学仿真系统进行开发，完成功能设计、结构设计、界面设计、数据库设计等工作，建立车辆模型、运行模型和控制算法等类模块，结合数值计算的定时间步长迭代方法，构建地铁列车牵引力学仿真系统，以深圳地铁1号线的车辆模型和线路参数为模拟对象，实现目标速度曲线的优化求解和跟踪速度曲线的优化仿真，验证系统的有效性。 |
| 作者： | 陈优 |
| 专业： | 动力工程 |
| 导师： | 罗显光 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 湘潭大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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