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智能算法在无人驾驶城轨列车牵引控制中的应用研究
| 论文题名： | 智能算法在无人驾驶城轨列车牵引控制中的应用研究 |
| 关键词： | 城轨列车;ATO速度控制器;滑模自适应鲁棒控制;单向耦合 |
| 摘要： | 城轨列车在许多城市已经成为解决交通拥堵的方式之一，城轨列车ATO控制也随着传统的人工驾驶要逐步过渡到完全无人驾驶系统，以提高运行效能。设计高效率ATO控制系统，在不同的环境下保证列车运行平稳、安全，而且可以提高列车的停车精度、乘客舒适度和正点概率，还能够节约能耗，增加客流高峰时段的发车频次。城轨列车的数学建模方法、运行距离、速度目标曲线的优化、ATO速度控制器的跟踪精度，都会对上述性能指标有直接影响。因此，本文将从上述几个方面展开，主要内容如下: (1)介绍了ATO和相关各系统之间的关系，ATO速度控制器的工作原理和列车安全、平稳运行所要达到的性能指标。并分析了列车在不同牵引工况下的受力分析，建立了列车运行的单质点模型。 (2)分析了列车能耗的组成、依据列车运行的单质点模型、工况转换原则，建立了以最小化列车牵引能耗的目标函数作为遗传算法求解的适应度函数，以列车运行工况转换点的距离位置作为染色体个体进行编码，用遗传算法对目标曲线进行了节能方面的优化。 (3)依据滑模控制的方法和原理，搭建了ATO速度控制器。针对列车运行拥有精确的控制模型时，且在没有干扰的条件下、平直线路为基础进行数值仿真，其列车追踪位置、追踪速度都与目标位置、速度相吻合，结果表明跟踪效果良好。 (4)实际的列车控制模型难以精确建模，而且运行过程中存在不确定性和内外界干扰。针对以上情况，依据鲁棒控制原理和自适应控制原理，分别搭建了基于滑模鲁棒和滑模自适应鲁棒的ATO速度控制器。仿真结果表明，确定的外界干扰下，采用基于滑模鲁棒方法的速度控制器对目标的追踪效果要好于基于滑模方法的追踪效果。在不确定性的干扰下，采用基于滑模自适应鲁棒方法的ATO速度控制器可以满足列车运行的基本要求，保证列车能够准确停车、正点到站和较好的乘坐舒适度。 (5)本文对列车运行过程的纵向、垂向相互之间的关系进行了初步探讨，通过建立列车6-DOF城轨车辆垂向振动模型和纵向动力学模型，仿真结果表明列车纵垂向运行关系的单向耦合性比较微弱。 |
| 作者： | 银铭 |
| 专业： | 车辆工程 |
| 导师： | 孟建军 |
| 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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