一种轨道车辆制动系统防滑控制方法

摘要

本发明涉及一种轨道车辆制动系统防滑控制方法，包括：步骤S1：基于负梯度迭代法的粘着在线估计得到黏着系数估计值；步骤S2：根据粘着系数估计值，基于最小二乘参数辨识法的最优滑移率辨识得到滑移率特性曲线；步骤S3：根据得到的滑移率特性曲线得到当前的滑移率特性曲线斜率，结合滑移率的微分确定当前控制策略。与现有技术相比，本发明能够在列车制动过程中有效的防止轮对发生滑行，而且提高黏着利用率，缩短制动距离。

说明书

技术领域

本发明涉及一种防滑控制方法，尤其是涉及一种轨道车辆制动系统防滑控制方法。

背景技术

对于粘着制动而言，车辆发生滑行主要是由于制动力超过粘着力造成的，因此控制制动力的大小即可实现防滑控制，也就是说根据粘着力的大小控制制动减速度就可以避免滑行，所以防滑控制主要是从控制制动力、改善和充分利用粘着着手。目前轨道车辆的制动系统在判断滑行时，采用了许多判据，主要依据的是速度差、减速度、蠕滑率、减速度微分等，其中采用速度差和减速度较为普遍。防滑控制系统根据速度差和减速度的变化，设置阈值控制制动力的变化来控制车轮的滑行。无论采用哪种判据，防止车轮滑行和充分利用粘着是防滑控制的主要目的。但有时，两种防滑控制系统采用相同的判据，防滑控制的效果却不相同，主要就是由于防滑判据参数的选取和制动力的控制过程不同造成的。

当前的防滑控制的参数主要是以逻辑门限值控制方确定的，这是一种比较简单有效的控制方法，只需要设定合适的门限值，一般为固定值，采用的主要滑行检测参数有：速度差：一般为10-15km/h，减速度:3-4m/s2，蠕滑率.：一般为15％。但这种采用固定阈值的方法有其不足之处，以速度差为例，如果速度差标准定的太低，会造成防滑系统误动作；但如果速度差标准定的太高，又会导致灵敏度降低(日本新干线一般取为15km/h)。如果按照高速范围制定速度差标准，低速时就不能保证正常的防滑作用。因此，速度差标准就不能是一个固定值，而应当是速度的函数。也就是说，以速度差为判据的阈值应是随列车速度的减小而逐渐减小，是随着列车速度减小而变化的下坡函数。制动过程中，随着速度的降低，粘着系数会越来越大，制动时车辆的减速度也会越来越大，减速度判据的阈值也应当是随着列车速度变化而变化的函数，不应是一固定值。蠕滑率是速度差和速度的函数，因此采用蠕滑率判据时阈值的选取也应当考虑速度变化的影响。因此，有必要对速度差、减速度、滑移率等常用判据的控制参数进行研究，也可以找出一种新型的防滑控制方法和其对应的判据。

中国专利CN 100410114 C，提出了多变量综合控制的机车车辆防滑控制方法，以控制量速度差、减速度和蠕滑率为基础，综合车辆速度、车辆速度及车辆计算速度的差值，设定最优控制函数，对粘着利用状况进行综合评估，得到综合指标值，从而根据综合指标值控制防滑阀增压、减压或保压，并通过控制防滑阀调节制动缸的压力来防止车轮滑行。该文献中所述实施方案是在现有判据基础上做最优控制，无法对当前粘着情况作出定量计算或感知。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种轨道车辆制动系统防滑控制方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种轨道车辆制动系统防滑控制方法，包括：

步骤S1：基于负梯度迭代法的粘着在线估计得到黏着系数估计值；

步骤S2：根据粘着系数估计值，基于最小二乘参数辨识法的最优滑移率辨识得到滑移率特性曲线；

步骤S3：根据得到的滑移率特性曲线得到当前的滑移率特性曲线斜率，结合滑移率的微分确定当前控制策略。

所述步骤S1具体包括：

步骤S11：实时获取当前时刻的制动系统施加的制动力K和轮对角速度ω；

步骤S12：获得轮轨间黏着力的估计值，并对轮轨间黏着力的估计值不断更新；

步骤S13：根据轮轨间黏着力和轴重计算得到黏着系数的估计值：

其中：μ为黏着系数，F_μ为轮轨间黏着力，Q为轴重，f为轮轨间摩擦因数，π为圆周率，k_A、k_S为调节参数，ε为应力梯度，s为滑移率，v_T为当前时刻的车轮平均速度。

所述步骤S12具体为求解微分方程获得轮轨间黏着力的估计值，所述微分方程为：

其中：为轮轨间黏着力的估计值，p为控制增益常数，λ为系统常数，R_w为轮对半径，I_w为轮对转动惯量，ω为当前时刻的轮对角速度，为轮对角速度的预测值。

所述轮对角速度的预测值为：

其中：t为当前时刻，为闸瓦与踏面间滑动摩擦系数，r为积分变量，ω(0)为初时刻角速度。

所述应力梯度具体为：

其中：G为轮轨接触剪切刚度，a、b分别为椭圆接触斑的长短半轴，C_jj为合并的Kalker常数，λ为系统常数。

所述步骤S2具体包括：

步骤S21：根据将ds/dt作为输入，dμ/dt作为输出，斜率k为需要辨识的过程；

步骤S22：构造用于表示实际输出值与估计输出值累次误差的平方和的函数

其中：为斜率k的预测值，L为数据长度；

步骤S23：求解并改写为递推形式：

其中，K(t)＝P(t-1)s(t)[s²(t)P(t-1)+1]^-1，P(t)＝[1-K(t)s(t)]P(t-1)，P(·)为K(t)t时刻斜率k的矩阵，P(t)为中间变量矩阵，与K(t)同型。

所述步骤S3具体为：

若k＜0且ds＞0，则判断为滑行，防滑阀立即动作，排风阀打开、保压阀关闭使得制动缸压力减小；

若ds＜0，则排风阀关闭、保压阀关闭制动缸压力停止下降，呈保压状态；

若k＞-0.01且ds＜0，则排风阀关闭、保压阀打开向制动缸充风，回复滑行前正常制动状态。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

1)能够在列车制动过程中有效的防止轮对发生滑行，而且提高黏着利用率，缩短制动距离。

2)使得当轮对角速度的估计值逼近真实值，黏着力的估计值也同时逼近真实值，进而实现黏着系数的在线估计。

3)采用变换为递推计算式的方式，既减少了计算量，加快计算速度，同时能够实现在线参数识别。

附图说明

图1为本发明的主要步骤流程示意图；

图2为制动状态下轮对受力分析示意图；

图3为滑移率特性曲线的示意图；

图4为控制策略示意图；

图5为基于黏着估计的最优防滑控制算法下的实际利用黏着随车速、滑移率的变化关系曲线示意图；

图6为现行防滑控制算法的实际利用黏着随车速、滑移率的变化关系曲线示意图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

一种轨道车辆制动系统防滑控制方法，如图1所示，包括：

步骤S1：基于负梯度迭代法的粘着在线估计得到黏着系数估计值，具体包括：

步骤S11：实时获取当前时刻的制动系统施加的制动力K和轮对角速度ω；

步骤S12：获得轮轨间黏着力的估计值，并对轮轨间黏着力的估计值不断更新，S12：具体为求解微分方程获得轮轨间黏着力的估计值，微分方程为：

其中：为轮轨间黏着力的估计值，p为控制增益常数，λ为系统常数，R_w为轮对半径，I_w为轮对转动惯量，ω为当前时刻的轮对角速度，为轮对角速度的预测值，其中轮对角速度的预测值为：

其中：t为当前时刻，为闸瓦与踏面间滑动摩擦系数，r为积分变量，ω(0)为初时刻角速度。

步骤S13：根据轮轨间黏着力和轴重计算得到黏着系数的估计值：

其中：μ为黏着系数，F_μ为轮轨间黏着力，Q为轴重，f为轮轨间摩擦因数，π为圆周率，k_A、k_S为调节参数，ε为应力梯度，s为滑移率，v_T为当前时刻的车轮平均速度，应力梯度具体为：

其中：G为轮轨接触剪切刚度，a、b分别为椭圆接触斑的长短半轴，C_jj为合并的Kalker常数，λ为系统常数。

步骤S2：根据粘着系数估计值，基于最小二乘参数辨识法的最优滑移率辨识得到滑移率特性曲线，具体包括：

步骤S21：根据将ds/dt作为输入，dμ/dt作为输出，斜率k为需要辨识的过程；

步骤S22：构造用于表示实际输出值与估计输出值累次误差的平方和的函数

其中：为斜率k的预测值，L为数据长度；

步骤S23：求解并改写为递推形式：

其中，K(t)＝P(t-1)s(t)[s²(t)P(t-1)+1]^-1，P(t)＝[1-K(t)s(t)]P(t-1)，P(·)为K(t)t时刻斜率k的矩阵，P(t)为中间变量矩阵，与K(t)同型。

步骤S3：根据得到的滑移率特性曲线得到当前的滑移率特性曲线斜率，结合滑移率的微分确定当前控制策略，具体为：

若k＜0且ds＞0，则判断为滑行，防滑阀立即动作，排风阀打开、保压阀关闭使得制动缸压力减小；

若ds＜0，则排风阀关闭、保压阀关闭制动缸压力停止下降，呈保压状态；

若k＞-0.01且ds＜0，则排风阀关闭、保压阀打开向制动缸充风，回复滑行前正常制动状态。

本发明轨道车辆制动减速度闭环控制方法的核心在于总扰动估计值的获得，原理如下：

图2为制动状态下轮对受力分析，可得车体平动和轮对转动的微分方程分别为：

式中：a_T为制动过程中的列车加速度；v_T车速；m为八分之一车辆模型的质量，m＝m_c+m_w，m_c为八分之一车体质量，m_w为轮对质量；F_μ为轮轨黏着力；ω为轮对制动过程中轮对转动角速度；I_w为轮对转动惯量；F_b为制动力，K为闸瓦对踏面的压紧力，为摩擦副之间的摩擦系数。由制动动力学方程可知通过制动系统施加的制动力F_b和实时采集得到的轮对角速度进行轮轨黏着力F_τ的在线估计。

式(2)中的角减速度项是通过测量角速度并求微分得到的，但这样做容易使得测量噪声放大，为了避开求轮对角减速度的同时又能将式(2)化作线性化处理，用一阶滤波器对式(2)进行滤波后再进行拉氏变换，可得：

对上式再进行卷积运算，可将式(2)化作以下的线性化参数形式：

则轮对角速度的估计误差为：

为使ε最小，沿ε^Tε下降最快的方向(负梯度方向)进行迭代运算：

由此使得当轮对角速度的估计值逼近真实值时，黏着力的估计值也同时逼近真实值，进而实现黏着系数的在线估计。

由粘着系数与滑移率特性曲线可知，曲线的斜率为

当斜率大于零时，轮轨还未达到粘着最高点。当斜率等于零时，轮轨间粘着力为最大值，此时对应的滑移率即为最佳滑移率。当斜率小于零时，此时车轮处于滑行状态，如图3所示。因此可以将特性曲线的斜率作为最佳滑移率识别的对象。

式(7)可以改写为：

式中将ds/dt作为输入，dμ/dt作为输出，斜率k即为需要辨识的过程。

设k的估计值为则在t时刻的实际输出值为μ(t)，估计输出值为

构造如下函数：

其中L为数据长度，该函数表示实际输出值与估计输出值累次误差的平方和。如果该函数越小则说明建立的过程模型k越接近实际模型k。使的值即是所要求的过程k。此方法称为最小二乘参数辨识方法。

求解可得

式中：μ_L＝[μ(1),μ(2),…,μ(L)]

但是上式的求解需要获得一批输入和输出的数据，才能求得估计值随之数据的增加，上式中的矩阵维数也会增加。这会导致计算速度变慢。因此需要将式变换为递推计算式，这样既能够减少计算量，加快计算速度，同时能够实现在线参数识别。

因此将式(10)改写为递推形式：

式中：

在实现了粘着在线估计到最优滑移率识别后，参考现有滑行检测判据给出基于粘着估计的最优滑移率防滑控制策略，如下表：

其中A点为阶段缓解，B点为保压，C点为再粘着，k为粘着系数与滑移率曲线斜率，ds为滑移率的微分。空气制动最优滑移率防滑控制策略控制过程如图4所示。

当某一轮对运动状态符合A点所对应的k＜0且ds＞0的条件，则判断为滑行，防滑阀立即动作，排风阀打开、保压阀关闭使得制动缸压力减小，缓解因制动力过大而产生的滑行；车轮滑移率变化满足B点所对应的ds＜0的条件，排风阀关闭、保压阀关闭制动缸压力停止下降，呈保压状态；此时，车轮速度继续降低至滑移率满足C点所对应的k＞-0.01且ds＜0的条件，排风阀关闭、保压阀打开向制动缸充风，回复滑行前正常制动状态。

将理想防滑器的平均利用黏着作为基准，实际防滑器的平均利用黏着μ₀与其比较，定义以下的黏着利用率η对实际的防滑控制器的防滑性能进行评价：

式中：v₀为制动初速度；和分别为实际防滑器和理想防滑器制动防滑过程中的获得平均减速度；S和S₀分别为实际防滑器和理想防滑器制动防滑过程中的制动距离。

图5为基于黏着估计的最优防滑控制算法下的实际利用黏着随车速、滑移率的变化关系曲线，当初速度为v₀＝250km/h，制动距离为S₁＝4722m，其黏着利用率为

图6为上表所示的现行防滑控制算法的实际利用黏着随车速、滑移率的变化关系曲线，当初速度为v₀＝250km/h，制动距离为S₁＝5267m，其黏着利用率为

可见基于黏着估计的最优防滑控制算法与当前的防滑控制策略相比，不但能防止轮对发生滑行，而且黏着利用率更高，因而制动距离更短。