专利汇可以提供一种高速列车多动力单元分布式控制方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种高速列车多动 力 单元分布式控制方法,包括如下步骤:S1:将高速列车多动力单元数量、列车参考速度运行曲线,列车限速信息,列车摩擦阻力系数等作为控制系统输入;S2:在每个 采样 控制周期,监测并得到列车各动力单元实时速度和位移反馈信息;S3:根据各动力单元实时速度和位移反馈信息,设计分布式控制方法,计算各动力单元的控制输出,并对列车进行控制;S4:重复步骤S2-S3,直到控制过程结束。本发明针对高速列车动车组采用多控制单元进行牵引和 制动 的特征,设计了面向动力分散式高速列车的分布式巡航控制方法,有效提高列车追踪 精度 和列车运行舒适性,并在一定程度上减少列车运行能耗。,下面是一种高速列车多动力单元分布式控制方法专利的具体信息内容。
1.一种高速列车多动力单元分布式控制方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1:将高速列车多动力单元数量、列车参考速度运行曲线,列车限速信息,列车摩擦阻力系数作为控制系统输入;
S2:在每个采样控制周期,监测并得到列车各动力单元实时速度和位移反馈信息;
S3:根据各动力单元实时速度和位移反馈信息,设计分布式控制方法,计算各动力单元的控制输出,并对列车进行控制,所述分布式控制方法步骤包括:
S31:建立基于多质点的高速列车动态运行模型;
S32:设定预测控制时域,在设定预测控制时域内,根据高速列车动态运行模型、控制系统约束和控制目标,以各动力单元的控制力为控制变量,形成优化控制问题;
S33:基于对偶分解理论,对所形成优化控制问题进行分解,其中每个动力单元作为一个子系统;将原优化控制问题转换为求解一系列小规模子优化控制问题;
S34:基于二次规划方法求解小规模子优化控制问题,得出每个动力单元控制力,并将其作用于列车运行控制系统;
S4:重复步骤S2-S3,直到控制过程结束。
2.如权利要求1所述的高速列车多动力单元分布式控制方法,其特征在于,步骤S31所述的建立基于多质点的高速列车动态运行模型,具体包括如下步骤:
S311:考虑高速列车动车组有n个动力单元;设定mi为动力单元i的质量,xi为动力单元i和动力单元i+1之间的相对位移,vi为动力单元i的速度,则具有n个动力单元的高速列车运行控制模型建立如下:
其中,ui为动力单元i的控制力,fi表示动力单元i和动力单元i+1之间的相互作用力,c0+c1vi为动力单元的轮轨阻力, 为风阻力,所述风阻力仅作用于第一个动力单元,gi为动力单元i的其他阻力,所述其他阻力包括:弯道阻力、坡度阻力;此外,对于动力单元i和动力单元i+1之间的相互作用力fi,将其表示为关于动力单元i和动力单元i+1之间相对位移xi的线性函数,即fi=kxi,其中,k为给定的一个常数;
S312:对于高速列车运行控制系统,列车控制是在采样周期内进行反馈信息采样,并进行控制;采样周期选取0.1秒;采用高速列车运动控制的离散动态模型进行控制设计;
具有n个动力单元的高速列车运行控制模型的离散动态形式建立如下:
其中,t代表采样时间点,d表示采样周期;
S313:巡航速度及平衡点处的控制力:
考虑高速列车的巡航速度为vr,在平衡状态下,各动力单元的速度满足
并且不同动力单元间的相对位移为零 平衡状态下
的控制力满足:
其中, 表示动力单元i在平衡状态下的控制力;
S314:偏差动力学模型
令:
根据高速列车运行控制模型的离散动态形式,得到具有n个动力单元的高速列车运行控制的偏差动力学模型,如式(7)所示状态方程:
3.如权利要求2所述的高速列车多动力单元分布式控制方法,其特征在于,步骤S32所述的在设定预测控制时域内,根据高速列车动态运行模型、控制系统约束和控制目标,以各动力单元的控制力为控制变量,形成优化控制问题,包括如下步骤:
S321:控制系统约束
在列车控制算法设计时,需要考虑限制约束;
所述限制约束包括:动力单元间相对位移约束、动力单元运行速度约束、动力单元的控制力约束;
所述动力单元间相对位移约束为:
其等价于:
其中,x为动力单元间最小相对位移,为动力单元间最大相对位移;
所述动力单元运行速度约束为:
其等价于:
其中,v为每个动力单元间最小速度,为每个动力单元最大速度;
所述动力单元的控制力约束为:
其等价于:
其中,u为每个动力单元间最小控制力,为每个动力单元最大控制力;
式(8)-(13)合称为相关约束条件;
S322:控制目标函数
在采样时刻t0和给定预测控制时域tf,考虑下面的控制目标函数:
其中,pi、qi和ri是给定的常数值;
第一项 表示列车不同动力单元间相对位移偏差量,第二项 表示列车不同动力单元的速度偏差量;前两个项的最小化意味着减小不同动力单元间相对位移偏差量和速度偏差量,以提高列车运行的舒适性和追踪精度;第三项 表示控制力的偏差量,最小化意味着减小列车控制成本,减低能耗;在实际设计中,选择不同的常数pi、qi和ri来实现追踪效率和节能目标之间的权衡;
S323:优化控制模型
通过所述控制目标函数(14)、状态方程(7)以及相关约束条件(8)-(13),在采样时刻t0和给定预测控制时域tf内,将高速列车运行控制问题转换为解决以下最优控制问题:
4.如权利要求3所述的高速列车多动力单元分布式控制方法,其特征在于,步骤S33所述的将原优化控制问题转换为求解一系列小规模子优化控制问题,具体包括如下步骤:
对于优化控制问题,为了处理耦合约束,基于对偶分解方法,引入拉格朗日乘子将耦合约束松弛到式(15)中的函数;
步骤S323中的最优控制问题的拉格朗日函数构造如下:
其中:λi和μi是拉格朗日乘子,
然后,根据对偶理论,整个优化控制问题等价于其对偶问题:
根据上式,拉格朗日乘子λi和μi被固定,整个优化控制问题被分成n个子优化控制问题,其中第i个子问题如下所示;
对于i=1,得到:
对于i=2,...,n-1,得到:
对于i=n,得到:
上述子问题是一个二次规划问题,通过已有算法进行有效求解,所述算法包括:内点算法,对于拉格朗日乘子通过次梯度方法进行更新;整个分布式控制算法流程如下:
根据对偶分解方法,高速列车动车组多动力单元的巡航控制问题分解为求解每个动力单元的控制问题。
5.如权利要求1所述的高速列车多动力单元分布式控制方法,其特征在于,步骤S34所述的基于二次规划方法求解小规模子优化控制问题,得出每个动力单元控制力,并将其作用于列车运行控制系统,每个动力单元控制力以分布式进行求解,具体包括如下步骤:
步骤S341在采样时刻t0,测量获得列车各动力单元状态反馈信息 和
步骤S342在预测范围tf中,迭代优化过程如下所示:
1)设置迭代次数s=1和初始给定拉格朗日乘数λi=0和μi=0
2)对于迭代次数s,拉格朗日乘子λi(s)和μi(s),通过二次规划方法并行求解n个子优化控制问题;
3)用次梯度法更新拉格朗日乘子,表示公式如下:
其中,c表示给定的一个更新步长,di(s)和fi(s)是搜索方向,由下式给出:
其中, 和 是从步骤s获得的;
4)执行下一次迭代次数s+1,并重复2)~3)直到终止条件,所述终止条件为,设置ε>0,当||di(s)||2<ε且||fi(s)||2<ε时,终止迭代;
步骤S343将计算得到的控制力ui(t0)作用于各动力单元对整个列车进行控制;
步骤S344对于每个动力单元i,根据下一采样时刻t0+1的测量值,重复步骤S341-S343,直到控制过程结束。
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