列车网络化控制系统中控制与调度协同的研究

摘要

随着轨道交通高速、安全、舒适、智能化需求的不断提高，对列车控制功能的要求越来越高，系统结构也越来越复杂，网络化是高速列车控制系统发展的必然结果，现代列车控制系统也已发展成为基于网络的分布式列车控制系统。将计算机网络技术引入列车控制系统，系统结构简洁，功能强，自动化程度高，易于实现分布式控制;然而网络的引入，改变了牵引控制系统信息的传递方式，也改变了控制系统的静态和动态性能，会对列车控制系统的安全性及稳定性带来影响;同时，在新结构下，为保证控制的实时性、安全性、可靠性等，控制系统对网络的运行性能也提出了相应的要求。因此对列车网络化控制系统的实时通信调度策略及性能进行研究具有重要意义。
　　本文就列车网络化控制系统，在既定网络体系结构下，从控制和调度协同的角度，围绕如何提高和优化网络性能以适应控制对网络的要求展开研究和探讨，本论文完成的主要工作及获得的创新性成果如下:
　　(1)以周期负载均衡为目标的实时周期数据调度优化。在研究和分析MVB介质访问控制方法和传输时延的基础上，指出传统周期信息调度表构建方法存在一定的缺陷;给出了三种情况下MVB周期信息可调度的判定条件，以网络系统可调度为目标，以网络负载均衡性为优化对象，结合MVB周期通信模型，在不改变采样周期的情况下，提出了基于负载均衡的优化策略，仅通过优化各周期信息的初相来实现负载均衡，最后给出了基于预测域免疫遗传算法的求解方法。新算法提高系统实时性可靠性的同时，解决传统算法在负载较高时无法调度的情况;在相同网络资源情况下，支持服务更多控制子系统的数据传输，进而有利于系统控制性能的提升。
　　(2)以控制系统性能和带宽资源利用率为优化目标的调度策略。在分析网络时延、抖动对网络化控制系统性能影响的基础上，对与控制系统性能直接相关的MVB实时周期数据，修正了其介质分配方式，提出基于抖动的协同设计优化调度策略，在保证控制系统稳定性的前提下，兼顾传输抖动对控制闭环动态性能影响的同时，使子系统的网络资源占用率最低，解决了传统算法为减小抖动过度占用网络资源而导致调度失败的问题;最后给出了一种基于PBIL的EDA算法来求取相应最优解，同时完成了收敛性分析和数值仿真实验。
　　(3)双层结构列车网络协同控制系统(Train Networked Collaborative ControlSystem，TNCCS)的带宽调度优化模型。对于列车网络化控制系统这类复杂结构的控制系统，建立了基于双层结构的协同控制系统，在此基础上分析了其系统性能，并提出以参考控制信号平均敏感度作为影响因子设计控制子系统的效用函数，进而建立了以系统综合控制性能最优的带宽资源分配调度模型。
　　(4)以综合控制性能最优为目标的动态调度策略。针对带宽资源受限的列车网络化控制系统，利用博弈论中的非合作博弈理论来初步探讨TNCCS的网络资源分配问题，建立了一种带宽调度的非合作博弈模型，以期利用成熟的经济学理论来优化网络带宽调度，然后基于网络定价机制结合以参考控制信号平均敏感度评估系统性能的方法，设计了兼具控制、网络约束的多目标带宽调度优化方案，从而将网络控制系统的网络资源分配问题转换为非合作博弈竞争模型下的Nash均衡点求解问题。在此基础上，采用分布式估计算法得到此框架下的纳什均衡解，并进一步基于Nash均衡解提出一种自适应的带宽预留时间片调度方法;最后建立了基于TrueTime的TNCCS仿真模型，仿真结果表明了所提方法的有效性。
　　(5)建立了满足TNCS网络化控制系统测试需求的试验平台。以典型标准化动车组网段配置为原型设计并完成了列车控制网络UIC实验平台，其中列车控制网络采用半实物仿真的形式，建立了一个包含WTB和MVB两级总线、两个MVB子网段，以及关键网络设备的网络系统，在此基础上完成了平台组网实验，并且在平台扩展之后针对文中给出的实时调度策略进行测试与分析，分别验证了基于负载均衡模型的实时周期数据调度策略、基于抖动的协同设计优化策略以及基于网络定价和博弈模型的柔性调度策略的有效性。
　　最后，在总结全文研究内容的基础上，给出了论文研究过程中得到的思考和结论，提出了一些需要进一步深入研究的问题。

目录

声明

致谢

摘要

1 绪论

1．1 研究背景及意义

1．2 列车网络化控制系统的基本问题

1．2．1 网络分类与通信协议

1．2．2 网络诱导时延

1．2．3 数据包丢失

1．3 列车网络化控制系统的研究策略及其现状

1．3．1 从保证QoC角度出发的控制问题

1．3．2 从保证QoS角度出发的调度问题

1．3．3 兼顾QoC和QoS的控制与调度综合研究

1．4 论文整体结构与内容

2 基于负载均衡模型的实时周期数据调度优化

2．1 引言

2．2 问题描述

2．2．1 MVB介质访问控制方法

2．2．2 MVB传输时延分析

2．2．3 传统周期信息调度表构建方法

2．3 主要结果

2．3．1 MVB周期通信模型

2．3．2 MVB周期信息可调度性分析

2．3．3 基于负载均衡的优化模型

2．3．4 基于预测域的免疫遗传算法

2．4 数值仿真及分析

2．4．1 算例可调度性分析

2．4．2 数值仿真与结果分析

2．5 本章小结

3 基于抖动的协同设计优化算法

3．1 引言

3．2 问题描述

3．2．1 采样周期与控制性能关系的分析

3．2．2 网络控制系统的稳定性分析

3．2．3 最大允许闭环时延

3．2．4 传输抖动

3．3 主要结果

3．3．1 MVB介质分配方式修正

3．3．2 基于抖动的协同设计优化模型

3．3．3 基于PBIL的EDA算法设计

3．3．4 收敛性分析

3．4 数值仿真及结果分析

3．4．1 数值仿真

3．4．2 结果分析

3．5 本章小结

4 基于网络定价和博弈模型的柔性调度策略

4．1 引言

4．2 问题描述

4．2．1 双层结构的列车网络协同控制系统

4．2．2 电机控制系统建模

4．2．3 TNCCS性能分析

4．2．4 博弈论基础

4．3 主要结果

4．3．1 基于网络定价体系的博弈建模

4．3．2 网络定价非合作博弈中Nash均衡的描述

4．3．3 调度策略中Nash均衡的存在性和唯一性

4．3．4 基于EDA算法的Nash均衡点求解

4．3．5 基于Nash均衡点的调度算法设计

4．4 基于TrueTime的网络控制系统仿真

4．4．1 TrueTime工具箱简介

4．4．2 基于TrueTime的TNCCS仿真模型

4．4．3 参数设置及评价指标

4．4．4 结果分析

4．5 本章小结

5 基于TCN网络设备的半实物仿真平台

5．1 引言

5．2 UIC实验平台总体设计

5．2．1 列车网络控制系统组成

5．2．2 总体设计

5．3 列车控制网络平台功能模块设计

5．3．1 UIC网关设计

5．3．2 VCU／RIOM设计

5．3．3 多功能MVB2USB协议转换设备设计

5．4 平台组网实验

5．4．1 列车控制网络实验平台

5．4．2 MVB互联实验

5．4．3 WTB互联实验

5．5 基于半实物仿真平台的实验与测试

5．5．1 基于负载均衡模型的实时周期数据调度优化测试

5．5．2 基于抖动的协同设计优化测试

5．5．3 基于网络定价博弈模型的柔性调度策略测试

5．6 本章小结

6 总结与展望

6．1 论文主要研究成果与结论

6．2 研究展望

参考文献

作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果

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