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城轨列车自动驾驶控制算法及其实现
| 论文题名： | 城轨列车自动驾驶控制算法及其实现 |
| 关键词： | 城轨列车;自动驾驶系统;控制算法;模型模拟 |
| 摘要： | 轨道交通系统作为城市综合交通不可或缺的一部分，面临着不断增长的城市人口压力及交通需求，亟待更加先进的自动化交通管理方式。列车自动驾驶系统作为轨道交通自动化的重要组成部分，能够保证列车在安全、准点运行的前提下，自动控制列车运行，并具备良好的节能效果。列车自动驾驶是未来城市轨道交通发展的必然趋势，它的研究有着重要意义。 列车自动驾驶系统(ATO)的主要工作原理是:ATO算法首先考虑列车运行过程中的约束规则和列车的优化操纵原则，离线生成列车优化操纵曲线;在此基础上，采用在线控制算法使列车按照优化操纵曲线运行。为此，本文首先建立了列车牵引计算模型，并介绍列车优化操纵的策略，确定了全新的地铁舒适性评价标准，然后提出了将模糊与预测控制相结合，用于解决列车运行的实时控制问题，最后搭建了嵌入式ATO车载平台。 受嵌入式平台的CPU限制，ATO控制算法应具备计算量小、实时性高的特点。因此，本文针对预测控制在线优化存在计算量大的缺点，采用模糊控制规则对其进行改进。ATO控制算法以舒适性和精确停车为目标，采用动态矩阵预测方法，建立列车运行预测模型和预测反馈控制环节;同时设计了合理的隶属度函数和模糊控制规则，搭建了基于预测控制和模糊控制相结合的列车运行控制流程图。在此基础上，对该ATO控制算法进行了编程实现，并选取西安地铁二号线完成了仿真验证，通过与常规PID控制器的对比，舒适性和停车指标有较大的改善。 最后，基于WinCE操作系统，用C++语言进行了编程，将该算法移植到嵌入式系统中，完成了嵌入式ATO车载平台的初步搭建;同时基于HLA/RTI，将ATO车载平台接入列车运行综合仿真平台，进行分布式联合仿真，实现了对ATO车载平台以及列车运行环境的模拟。 结果表明:模糊预测控制能较好地改善列车的停车精度和舒适性指标，使列车运行过程得到优化;初步实现的嵌入式ATO车载平台能与列车综合仿真平台联调运行，实现了预期功能，为实验室未来车载平台的完善，列车群优化控制提供了良好的铺垫。 |
| 作者： | 董选勇 |
| 专业： | 电力电子与电力传动 |
| 导师： | 冯晓云 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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