基于自适应控制的列车自动运行仿真研究

摘要

列车自动驾驶系统的关键是运行控制算法，通过控制算法实时调整列车运行速度，保证列车按预先计划安全运行。设计合理有效的列车控制算法可减少停车误差，提高运行的舒适性，实现节能等。同时高精度的速度和位置跟踪对列车的安全可靠运行至关重要。
　　本论文探讨列车在外界阻力扰动下的自动运行控制问题，针对列车质量及各种阻力系数的不确定性，提出了基于模型参考自适应控制和自校正控制相结合的自适应控制算法。
　　论文首先通过研究列车运动的牵引制动规律和相关不确定性变量，建立了采用微分方程描述的列车动力学模型。然后在此基础上设计基于最小二乘估计的不确定参数辨识算法。论文根据参数的时变特性，采用带遗忘因子的最小二乘估计递推算法来实时辨识不确定参数，辨识结果通过自校正环节反馈到自适应控制器，从而提高列车模型和自适应控制的精度。自适应控制器的设计采取模型参考自适应控制算法，基于Lyapunov函数设计自适应律和控制律，可以有效保障系统的渐近稳定。
　　论文最后采用Simulink进行了控制系统的仿真设计，对被控对象的建模和自适应控制算法采用系统函数(S-Function)实现，通过在理想和非理想运行轨线的速度位置跟踪，验证了本论文所设计的自适应控制算法能有效地克服时变参数的扰动对列车运行性能的影响，从而实现高精度的列车运行轨迹跟踪控制。

目录

声明

致谢

摘要

1 引言

1．1 论文研究背景及意义

1．2 列车自动运行系统简介

1．3 列车运行控制算法研究现状

1．4 研究内容及论文结构

2 列车动力学模型

2．1 列车牵引力与制动力

2．2 列车运行阻力分析

2．2．1 列车基本阻力分析

2．2．2 列车附加阻力分析

2．2．3 单位基本阻力

2．3 列车动力学模型

2．3．1 单质点列车模型

2．3．2 多质点列车模型

2．3．3 列车动力学模型

2．4 本章小结

3 列车基本阻力参数辨识

3．1 参数辨识理论

3．1．1 系统辨识理论

3．1．2 最小二乘估计

3．2 列车参数辨识准备

3．2．1 参数辨识模型

3．2．2 模型离散化

3．2．3 列车数据输入输出

3．3 最小二乘法参数辨识

3．3．1 批处理最小二乘法

3．3．2 递推最小二乘法

3．3．3 带遗忘因子的递推最小二乘法

3．4 本章小结

4 自适应控制理论及控制器设计

4．1 自适应控制的基本思想

4．2 自适应控制的历史及发展

4．3 模型参考自适应控制理论

4．3．1 模型参考自适应控制的特点

4．3．2 模型参考自适应控制的结构

4．3．3 模型参考自适应控制的数学描述

4．3．4 模型参考自适应控制设计

4．4 非线性系统模型参考自适应控制

4．4．1 非线性系统状态空间描述

4．4．2 非线性系统模型参考自适应控制

4．5 自校正调节控制器

4．6 本章小结

5 自适应控制器设计和仿真

5．1 仿真准备

5．1．1 仿真工具Simulink

5．1．2 CRH3型列车仿真技术参数

5．1．3 CRH3型列车的牵引和制动特性

5．1．4 理想速度轨线的设计

5．2 自适应控制器设计

5．2．1 列车运动模型状态空间描述

5．2．2 参考模型的选取

5．2．3 控制律的选取

5．2．4 自适应律的生成

5．2．5 自校正控制部分

5．2．6 系统仿真图

5．3 跟踪收敛性分析

5．3．1 对理想速度轨线的追踪能力

5．3．2 对非理想速度轨线的追踪能力

5．3．3 跟踪收敛分析结论

5．4 本章小结

6 结论和展望

6．1 结论

6．2 展望

参考文献

作者简历

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