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基于改进遗传算法的城轨列车ATO牵引控制策略研究
| 论文题名： | 基于改进遗传算法的城轨列车ATO牵引控制策略研究 |
| 关键词： | 城轨列车;自动运行系统;牵引控制;遗传算法;速度控制器 |
| 摘要： | 随着我国城市轨道交通建设快速发展，列车运行速度不断提高，传统的人工驾驶很难满足列车运行控制需求。在这种情形下，列车自动运行系统(ATO)应运而生，其能够代替司机控制列车运行，克服人工驾驶列车时存在的舒适性差、运行效率低、列车晚点以及安全性不足等缺点，使列车在列车自动防护系统(ATP)限速下自动运行。目前，关于ATO系统牵引控制策略的研究主要集中在列车节能方面上，但是列车运行过程是一个集舒适性、节能性、停车精准性、准时性以及安全性等性能评价指标于一体的多目标优化控制问题。对此，本文在充分考虑列车运行各性能评价指标的前提下，设计了一套ATO系统多目标牵引控制策略，主要研究内容如下: 首先，对ATO系统与ATP系统、列车自动监控系统(ATS)以及列车自动控制系统(ATC)之间的相互关系、ATO系统结构及功能和ATO系统的性能评价指标等进行了详细阐述，并分析了列车运行的工况选择及转换原则，列车运行限速处理策略以及列车运行优化操纵原则; 其次，以舒适性、节能性、停车精准性以及准时性等列车运行性能评价指标为基础建立了ATO系统多目标优化模型，并利用余弦相似性，以列车平均旅行速度为阀值，根据专家评价的比例标度，求解列车运行性能评价指标低速度以及较高速度运行两个阶段的最优权重系数值。利用混沌优化Tent映射对变权重遗传算法初始种群进行赋值，以某城市轨道交通6号线一段实际线路数据为基础，采用改进的遗传算法对ATO系统多目标优化模型进行优化求解，生成列车自动运行目标曲线; 最后，再对模糊控制与PID控制理论分析研究的基础之上，设计列车模糊自整定PID速度控制器，在MATLAB Simulink中建立列车速度控制器的仿真模型，对所生成列车自动运行目标曲线进行仿真跟踪，仿真结果与PID控制算法相比，模糊自整定PID速度控制器不但能满足ATO系统各项性能评价指标的要求，而且能够对列车进行更好的控制，提高了ATO系统的适应能力和鲁棒性，从而验证了模糊自整定PID控制算法在ATO系统中应用的可行性。 |
| 作者： | 郝帅 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 祁文哲;孟建军;耿杰 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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