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基于模糊自适应控制的城轨列车牵引控制策略研究与仿真
| 论文题名： | 基于模糊自适应控制的城轨列车牵引控制策略研究与仿真 |
| 关键词： | 城轨列车;牵引控制;多目标优化;遗传算法;仿真分析 |
| 摘要： | 近些年，随着经济的蓬勃发展，对交通的需求量越来越大，为了缓解交通拥堵，建设绿色新型交通系统成为了轨道交通的发展方向，城轨列车也从传统的人工驾驶逐渐地转变为无人驾驶模式。城轨列车自动驾驶系统通过对列车牵引和制动进行控制，从而达到调节列车运行速度的目的，使列车能够自动安全，准点运行，同时提高列车运行的平稳性和舒适性。 实现列车自动安全、高效运行关键技术在于对速度目标曲线的优化和速度控制器的设计，在此背景下，论文的主要对列车自动驾驶系统(ATO)的结构、原理、可以实现的功能以及各个工况转换条件和原则、控制策略等性能进行了介绍，在此基础上，分析城轨列车的运行环境，以及列车运行牵引力、制动力、阻力等，针对城轨列车自动运行的特点，建立以节能性、舒适性、停车准时性、停车准位性为指标的多目标模型，应用均方差法求得各个指标的权重值，并利用遗传算法对所建立的多目标模型进行优化，在MATLAB环境下对某段线路仿真得到列车运行的目标曲线;通过应用经典的控制理论(PID)，建立PID速度控制器，并对目标曲线进行跟踪仿真，从仿真结果中，可以看出在列车运行工况转换时，PID控制的速度曲线会出现比较大的波动量，且恢复时间较长，达不到对目标曲线的预期跟踪效果，PID控制无法根据列车运行环境变化对控制参数进行调节，结合模糊推理和自适应控制策略，建立模糊自适应PID控制器，可以对列车运行速度的动态调整。 通过对目标曲线进行跟踪仿真，并对列车运行过程中能耗、舒适性、安全性、跟踪性、停车准确性、准时性的仿真结果进行分析，在考虑列车运行环境等干扰因素的条件下，模糊自适应PID速度控制器控制的列车运行曲线更加贴近目标曲线，速度-距离误差更小，具有较强的抗干扰能力，控制效果较为理想。 |
| 作者： | 王花 |
| 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： | 2018 |
| 正文语种： | 中文 |
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