[发明专利]基于事件触发PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法和系统

说明书

本发明公开了一种基于事件触发PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法和系统，属于城轨列车运行控制技术领域，包括建立列车启动时基本阻力为零的单质点运动仿真模型；采集列车的实际运动状态，根据单质点运动仿真模型中对应采样时间点的期望运动状态，获取运动状态差值；判断运动状态差值是否满足触发控制更新条件，若满足，则根据运动状态差值的绝对值大小和所述运动状态差值的变化率，判断是否触发控制状态更新。本发明降低了控制器的计算次数和负担，降低了故障率，有利于提高硬件的使用寿命；保证了列车车载控制系统两个更新时刻之间的最小间隔存在一个下界，不会产生ZENO现象。

技术领域

本发明涉及城轨列车运行控制技术领域，具体涉及一种基于事件触发PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法和系统。

背景技术

城轨列车自动驾驶(ATO)系统的控制算法是列车自动驾驶技术的核心，但是，在城轨列车运行过程中大多采取PID(Proportion-Integration-Differentiation)的速度控制方式，由于列车在运行过程中，运行环境不断变化同时存在着一定干扰，使用PID控制会使列车曲线追踪会产生了一些不必要的震荡，列车控制器控制切换频繁，从而降低了乘客乘车的舒适性、能耗和控制器的寿命。

事件触发控制作为区别时间触发控制的一种控制理论，系统控制信号的计算和网络中信息的传送不是按照固定时间间隔驱动的，而是由特定的“事件”所驱动，在保持一个良好控制性能的前提下，降低了控制的计算次数。ATO系统需要不断根据当前列车的状态信息，计算下一时刻的列车控制动作，列车的控制计算量非常庞大，尤其是在当前地铁发展迅速，地铁网络的不断扩大和列车发车效率的不断提高下，在这种背景下，将事件触发控制引入到ATO控制算法中，对于减少整个地铁网络中每一辆列车控制器的计算次数和负荷具有一定的意义。

以往学者提到的事件触发大多停留在理论中，通过证明事件触发的间隔存在下限，以避免出现Zeno现象(在事件触发控制中，若任意两次相邻的触发时间间隔非常短，可能会导致无限多事件的触发)，然而在实际列车运行过程中传感器的采样间隔存在着下限，无法保证事件触发的最小间隔大于等于传感器的下限，同时若两次相邻事件触发间隔不是传感器采样间隔下限的整数倍，传感器不能及时将列车状态信息传递给列车控制器，会大大降低控制的实时性和准确性，因此相关理论不能应用于实际列车运行控制过程中。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能够根据列车的运行状态实时调整控制动作，降低了列车控制器的计算复杂度、能耗以及故障率的基于事件触发PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法和系统，以解决上述背景技术中存在的技术问题。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案：

一方面，本发明提供一种基于事件触发PID控制的列车速度曲线跟踪控制方法，该方法包括如下步骤：

步骤S110：建立列车启动时基本阻力为零的单质点运动仿真模型；

步骤S120：采集列车的实际运动状态，根据所述单质点运动仿真模型中对应采样时间点的期望运动状态，获取运动状态差值；

步骤S130：判断所述运动状态差值是否满足触发控制更新条件，若满足，则进入步骤S140，否则，维持原控制状态；

步骤S140：根据所述运动状态差值的绝对值大小和所述运动状态差值的变化率，判断是否触发控制状态更新。

进一步的，所述步骤S110具体包括：

根据列车运动过程中的受力情况和牛顿第二定律，建立基于时间的列车启动时基本阻力为零的单质点运动仿真模型为：