[发明专利]一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法及系统。该方法包括利用高速列车的多质点模型确定所述高速列车的实际状态量；利用所述高速列车的参考模型确定所述高速列车的目标状态量；根据所述实际状态量和所述目标状态量确定跟踪误差；根据所述跟踪误差确定自适应率；根据所述自适应率确定自适应控制器；根据所述自适应控制器控制所述高速列车。本发明实现了高速列车的高精度跟踪控制。

技术领域

本发明涉及高速列车运行过程的建模与跟踪控制领域，特别是涉及一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法及系统。

背景技术

进入新世纪以来，中国高速铁路发展迅猛，并取得了举世瞩目的成就，而目前高速铁路发展正处于转型期，智能化将是一个必然趋势。将人工智能、智能控制等先进技术应用于高速铁路发展，实现高速列车自动驾驶，自动实现高速列车启动、牵引、惰性、制动等基本驾驶功能。不断更新发展高速列车自动驾驶相关技术，在高速列车精确建模和有效控制的基础上，实现速度和位移精准跟踪是当今研究重点内容。

高速列车模型的精确建立是研究高速列车自动驾驶的首要环节，但在高速列车实际运行过程中，存在多变量、多约束等问题，使高速列车建模具有一定难度。然而，众多研究者在不影响高速列车性能研究基础上，对高速列车模型简化并尝试多种建模方法，如：数据建模、动态特性建模、ANFIS模型等不同建模方法，在模型建立 的基础上设计控制策略从而达到高速列车预期性能，但本质上，以上建模均是一种单质点建模，对于分散式动力的复杂高速列车，不足以描述相邻车厢内部作用力关系。

对于实现高速列车跟踪的具体控制方法研究已有很多，例如：PID控制、模糊控制、神经控制、预测控制等算法，但都有自身缺陷，PID控制不利于平稳运行，停车精度不高；模糊控制较依赖于实际经验和模型的建立，不能实现高精度跟踪；神经网络控制稳定性较差、学习速度较慢；预测控制计算量小、算法策略简单，但系统稳定性不强，不适于高速列车稳定运行。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法及系统，实现高速列车的高精度跟踪控制。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于多质点模型的高速列车自适应控制方法，包括：

利用高速列车的多质点模型确定所述高速列车的实际状态量；所述实际状态量包括实际运行速度和实际位移；所述多质点模型用于输出实际状态量；

利用所述高速列车的参考模型确定所述高速列车的目标状态量；所述目标状态量包括：目标运行速度和目标位移；所述参考模型用于输出目标状态量；

根据所述实际状态量和所述目标状态量确定跟踪误差；

根据所述跟踪误差确定自适应率；

根据所述自适应率确定自适应控制器；

根据所述自适应控制器控制所述高速列车。

可选的，所述利用高速列车的多质点模型确定所述高速列车的实际状态量，具体包括：

利用公式构建高速列车的多质点模型；

利用公式将所述多质点模型转换为所述多质点模型的状态空间描述；

利用公式和对所述多质点模型的状态空间描述进行参数化；

其中，为第节车厢的控制输入信号，即牵引力或制动力，为运行阻力，为车间作用力，为高速列车车厢质量，为实际运行速度，为实际位移，为车钩系统的弹性系数，为车钩系统的阻尼系数，、分别为第节、第+1节车厢的实时运行速度，、分别为第节、第+1节车厢的实时位移，、和为第节车厢的基本阻力的系数，为所述高速列车的中间车厢的编号，为所述高速列车所有车厢的编号，；，为所述高速列车的阻力的非线性部分，，为高速列车的系统参数矩阵，为所述高速列车的状态量变量，为所述高速列车的控制输入信号，，为常值矩阵，为常值矩阵，为的转置。

可选的，所述利用所述高速列车的参考模型确定所述高速列车的目标状态量，具体包括：