（交通信息工程及控制专业论文）广义预测控制算法在ATO系统中的应用与研究.pdf

西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 摘要 随着计算机，通信，智能控制等高科技技术的日新月异，以及人们对 列车运行速度、运营密度要求的不断提高，于是人们希望将这些高科技应 用列车运行控制中，研究并设计出安全、平稳、高速、自动运行并能准点 到站、精确定位停车的列车自动运行系统( a u t o m a t i ct r a i no p e r a t i o n ， a t o ) 。但列车运行过程极其复杂，列车运行速度受许多因素的影响，如线 路条件、自然环境条件、列车司机操纵的熟练程度等；而且在不同的工况 下，控制目标和控制策略也各不相同。因此，找到一种适合a t o 系统的算 法，并设计出一套合理、科学的a t o 系统是人们目前所关注的。 该论文首先研究、分析了列车运行系统的组成原理、功能及其操纵方 案；接着，通过比较几种不同的预测控制算法，以及在理论上对隐式广义 预测控制算法的研究，分析了广义预测控制算法在a t o 系统中应用的可行 性，并设计了基于隐式广义预测控制算法的a t o 系统速度控制器；然后， 结合列车运行的实际模型和隐式广义预测控制算法，设计出a t o 系统的仿 真程序软件，并对运行过程进行仿真；最后对仿真结果按不同的列车指标 逐一进行比较分析。 经分析发现，应用隐式广义预测控制算法的a t o 系统，能达到列车自 动运行的各运行指标，并且能合理地处理线路状况、风等因素的影响。而 且，该论文设计的基于广义预测控制算法的a t o 系统，可以应用在不同的 线路、列车编组等不同的情况下，具有较好的可移植性。 文中的一些研究和分析工作，希望对a t o 系统的设计及应用具有一定 的参考价值。 关键词：a t o ；预测控制算法；速度控制器 西南交通大学硕士研究生学位论文第页 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fh i g ht e c h n o l o g i e s ，s u c ha st h ec o m p u t e r , m e a n so fc o m m u n i c a t i o n s ，i n t e l l i g e n tc o n t r o lt e c h n o l o g ya n do t h e r h i g h - t e c h ，a n dt h ei n c r e a s i n gd e m a n do ft h et r a i nr u n n i n gs p e e da n d t h eo p e r a t i n gd e n s i t y , i ti sh o p e dt h a tw ec a na p p l yt h e s eh i g h t e c ht o t h et r a i nc o n t r o l ，t or e s e a r c ha n dd e s i g nt h ea u t o m a t i ct r a i no p e r a t i o n ( a t o ) s y s t e mw i t h as a f e ，s t a b l e ，h i g h s p e e da u t o m a t i co p e r a t i o n ， a r r i v a lp u n c t u a l i t ya n dp r e c i s es t o p p i n g h o w e v e r , t h ep r o c e s so ft r a i n r u n n i n gi se x t r e m e l yc o m p l e x ，f o ri tw a sa f f e c t e db ym a n yf a c t o r s ，s u c h a si i n ec o n d i t i o n s ，n a t u r a ic o n d i t i o n s ，t h ee x t e n to fd r i v e r s w h a t sm o r e ， t h ed i f f e r e n tc o n d i t i o n sn e e dd i f f e r e n tc o n t r o lo b j e c t i v e sa n dc o n t r o l s t r a t e g i e s t h e r e f o r e ，t of i n das u i t a b l ea n ds c i e n t i f i ca l g o r i t h mf o rt h e 舔qs y s t e mi sc u r r e n t l ym u c hf o c u s e d f i r s to fa l l ，t h et h e s i ss t u d i e sa n d a n a l y z e st h ec o m p o s i t i o n p r i n c i p l e s f u n c t i o n sa n do p e r a t i n gs t r a t e g i e so ft h e 0s y s t e m s e c o n d l y ，b a s e do nc o m p a r i n ga n dc o n t r a s t i n gs e v e r a ld i f f e r e n tk i n d s o fp r e d i c t i v ec o n t r o la l g o r i t h m ，a sw e l la st h e o r e t i c a l l ys t u d y i n gi m p l i c i t g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l ( g p c ) a l g o r i t h m ，t h ef e a s i b i l i t yt oa p p l y t h ei m p l i c i tg p ca l g o r i t h mi nt h ea t os y s t e mi sa n a l y z e da n dt h e s p e e dc o n t r o l l e ro fa t os y s t e mb a s e do nt h ei m p l i c i tg p ci st h u s d e s i g n e d t h i r d l y , c o m b i n i n gt h ea c t u a lm o d e lo fr u n n i n gt r a i na n dt h e g p ca l g o r i t h m ，t h ea u t h o r d e s i g n st h e s i m u l a t i o ns o f t w a r ea n d s i m u l a t e st h eo p e r a t i o n p r o c e s s f i n a l l y , t h e a u t h o rc o m p a r e sa n d a n a l y z e st h ei n d i c a t o r so ft h et r a i no nb yo n e a c c o r d i n gt ot h ea n a l y s i s ，t h ea t os y s t e mc a na c h i e v et h ev a r i o u s p e r f o r m a n c ei n d i c a t o r sw h e nt h ei g p ci sa p p l i e dt o i t a n di tc a n a p p r o p r i a t e l yh a n d l et h ei n f l u e n c eo fl i n ec o n d i t i o n s ，w i n da n do t h e r f a c t o r s m o r e o v e r , t h ea t os y s t e md e s i g n e di n t h ep a p e rc a nb e a p p l i e di n d i f f e r e n tl i n ec o n d i t i o n sa n dt r a i nf o r m a t i o n s ，w h i c hh a v e b e t t e rp o r t a b i l i t y 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 i i 页 i ti sh o p e dt h a tt h ew o r ko fs t u d ya n da n a l y s i si nt h i sp a p e rc a nb e o fs o m er e f e r e n c ev a l u ef o rt h ed e s i g na n da p p l i c a t i o no fa t os y s t e m k e y w o r d s ：a t o ；g p ca l g o r i t h m ；s p e e dc o n t r o l l e r 西南交通大学曲南父遗大罕 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国 家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权西 南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影 印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。 本学位论文属于 1 保密口，在年解密后适用本授权书； 2 不保密d ，使用本授权书。 ( 请在以上方框内打“) 球 卫阻刁 立一 名 登 刺 w 导期她日i = i 口 冷 葡 誊讶， 轹女 隧 者 呵 作 p 一1 西南交通大学学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是在导师指导下独立进行研究工作所 得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体 已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体，均已在 文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 本学位论文的主要创新点如下： 论文结合列车运行( a t o ) 系统，应用隐式广义预测控制算法，设计了基 于隐式广义预测控制算法的a t o 系统速度控制器；然后，结合列车运行的实际 模型和隐式广义预测控制算法，设计出a t o 系统的仿真程序软件，并对运行过 程进行仿真；最后对仿真结果进行分析，经分析发现，应用隐式广义预测控制 算法的a t o 系统，能达到列车自动运行的各个运行指标，并且能合理地处理线 路状况、风等因素的影响。而且，该论文设计的基于广义预测控制算法的a t o 系统，可以应用在不同的线路、列车编组等不同的情况下，具有较好的可移植 性。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 页 1 1 论文研究的背景 第1 章绪论 轨道交通虽具有运能大、安全准时、乘坐舒适、节约能源等多方面的优点， 但随着社会经济的发展，列车运行速度的不断提高，人工驾驶已逐渐表现出它 的弊端。于是人们开始研究列车自动运行系统，并希望能找到一种合适的控制 算法，控制列车安全、高速、自动运行。 目前对列车自动运行控制算法的研究已相当普遍，尤其在国外许多国家已 使将智能控制算法应用在列车自动运行系统上，但在国内大部分投入使用的列 车自动运行系统，仍采用自适应p i d 控制或一般的p i d 控制算法。p i d 算法由 设定值与输出值的偏差按比例、积分和微分的线性组合构成的反馈控制律，实 现对速度进行控制。这种p i d 算法虽具有原理简单、可靠性高、易于实现、适 用面广等优点，但对于非线性、时变性系统，应用p i d 算法控制不能达到理想 的控制效果。而列车的运行过程是个非线性和时滞性运动，而且经常会因临 时限速、线路状况、风、列车质量等诸多因素的变化，影响列车速度。尤其是 在铁路上，线路、环境变化更加复杂，将p i d 这种需要事先给出公式的补偿参 数算法，应用在这样一个无法精确建立运动模型的系统，使系统控制缺乏一定 的灵活性口2 3 。而对模糊神经网络算法的研究发现，它虽然比p i d 算法有更强的 自学习能力，但它不能解释自己的推理过程，网络的收敛速度不高，对多输入 系统的处理也有一定的困难，而且一般情况下难以获得全局最优。 广义预测控制( 6 p c ) 算法是近年发展起来的一种新型计算机控制算法， 它通过对系统未来变化的预测、在线计算、滚动优化、反馈校正等过程，使系 统达到无差或最小误差的跟随，控制效果好、鲁棒性强，且适用于非线性、时 滞性、不易建立精确数学模型等比较复杂的工业生产过程，比p i d 算法具有更 小的超调量和更少的调节时间口4 1 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第2 页 1 2 国内外列车自动运行系统( a t o ) 算法研究现状 国内外对列车自动运行系统( a u t o m a t i ct r a i no p e r a t i o n ，a t o ) 算法的研 究已有一段漫长的历史。在这些研究过程中，曾出现过经典p i d 控制算法，改 进p i d 控制算法、智能控制算法、智能集成控制算法等。其中智能控制算法又 有模糊控制算法、专家系统控制算法、神经网络控制算法、预测控制算法等四 种，而且对这些算法都已经有相当多的实际应用。 1 9 8 4 年，日本首先成功地研发出一种基于模糊预测控制的智能化地铁列车 控制系统。该算法结合预测控制，很好地解决了单纯用模糊控制精度不高的缺 点，并于1 9 8 7 年顺利投入实际运营，成为预测控制在a t o 中成功应用的典范哺。 1 9 9 5 年，日本又把两级独立的模糊神经网络控制系统“t w o - d e g r e e - o f f f r e e d o mf u z z yn e u r a ln e t w o r kc o n t r o ls y s t e m 应用到a t o 系统中。 该控制系统能在运行前或运行中提取优化模糊规则，处理动态特性改变引起的 加速误差与以速度控制转换到位置控制时产生的动态信息，且减少模糊控制规 则的数量h 。8 3 。 1 9 9 7 年新加坡学者开始把遗传算法用于列车自动驾驶仿真中，根据各种情 况，在出发前便产生惰行的最合适点，以实现能耗最低阳1 。1 9 9 9 年，为调整模 糊隶属函数，优化列车运行控制，新加坡研究学者引入了收敛特性更快的 d e ( d i g e r e n t i a le v o l u t i o n ) 优化目标函数n 0 1 。 总体来说，国内对列车自动运行技术的研究开展相对较晚，虽然在许多的 线路上也使用了a t o 设备，但是这些设备和技术主要是从国外引进的。如2 0 世纪9 0 年代初，从英国w e s t i n g h o u s e 公司引进了一套a t o 设备，用在北京地 铁1 号线；上海地铁1 号线的a t o 设备，是从美国的g r s 公司引进的；广州地 铁1 号线，以及2 0 0 6 年6 月开通的北京地铁1 0 号线上采用的a t o 设备，则是 从德国的s i e m e n s 公司引进的，等等1 。 我国在引进国外技术的同时，也在不断地吸收消化国外的a t o 技术，并寻 找合适算法，自主研发a t o 系统。 1 9 9 5 年，中科院自动化所把一种新型的联想记忆神经网络应用于列车的自 动停车，该技术以滚动优化的方式实现了基于联想记忆神经网络的长程预测控 制n 】。 西南交通大学硕士研究生学位论文第3 页 1 9 9 6 年，铁道科学研究院提出了基于直接模糊神经控制的方法应用在列车 自动运行控制上n 幻。 1 9 9 8 年，国内院校用模糊控制的b p 网络实现站问运行控制，用基于遗传 算法的模糊神经网络实现列车定位停车控制，仿真后取得了令人较为满意的结 果。 近年来，在西南交大和北京交大，也都有开始研究将模糊预测控制算，遗 传算法等智能算法应用在a t o 系统中口j r l 5 1 。 1 3 论文研究目的与意义 列车运行过程极其复杂，其运行速度受许多因素的影响，如线路条件、环 境条件等。在不同的工况下，其控制目标和控制策略也各不相同。列车自动运 行系统( a u t o m a t i ct r a i no p e r a t i o n ，a t o ) ，需在不同的工况和环境下，实现 自动控制列车加速、减速，保证列车运行的安全性、平稳性、准时性和提高乘 客乘车的舒适性，适当时候还要考虑节约能源。因此a t o 速度控制算法已经成 为列车自动控制系统( a u t o m a t i ct r a i nc o n t r o l ，a t c ) 的关键技术之一n 制。 为寻找一种适用于过程对象复杂，对象的结构、参数、环境等的不确定， 难建立精确模型，而且还具有时滞性的a t o 系统的算法，克服a t o 系统本身的 复杂性，实现对列车运行过程中提出的各项指标。本文主要对隐式广义预测控 制算法在a t o 系统的应用进行研究与探讨，所做工作为研究a t o 系统的最优控 制提供一定的参考依据。 1 4 论文主要研究的内容 本文通过对列车自动运行系统的分析，和对隐式广义预测控制算法的研 究，将隐式广义预测控制算法应用于列车自动运行系统中，并设计了a t o 系统 仿真程序。分析仿真结果后，表明列车自动运行系统采用广义预测控制算法的 可行性。本论文分5 章对研究工作进行了论述。 第一章为绪论。说明了论文的研究背景，总结了国内外对列车自动运行系 统算法的研究情况；阐述了研究的目的和意义；最后对论文的结构和研究内容 进行了说明。 西南交通大学硕士研究生学位论文第4 页 第二章列车自动运行系统的学习和研究。首先介绍了列车自动运行系统的 组成及功能；根据实际操纵的约束和工况转换原则，分析在列车运行过程中， 如何在保证安全、平稳运行的前提下达到正点性和节能性指标，并分析列车运 行过程中可能遇到的不同线路情况及限速情况，得到列车正点操纵策略和节能 操纵策略。 第三章隐式广度预测控制算法的研究及应用。通过对广义预测控制与其他 的预测控制算法的比较，分析了广义预测控制算法在a t o 系统中应用的可行性； 从理论上分析了广义预测控制算法的预测模型，滚动优化及在线辩识与校正， 并在此基础上，研究了隐式广义预测控制算法原理，节约了在线预测的计算时 间；最后将隐式广义预测控制算法应用在a t o 系统中，设计了a t o 系统的速度 控制器。 第四章设计基于隐式广义预测控制算法的a t o 仿真系统。通过对前两章的 研究和总结，逐一设计了a t o 仿真系统的各模块。这些模块包括对列车运动模 型的确定，为仿真提供了实际模型；根据列车运行的特点，及安全要求，分析 了算法参数的选择原则，并确定了算法参数；根据列车牵引计算，得到速度与 位移，速度与时间的关系，然后结合第二章的操纵策略，生成速度控制器所需 的目标曲线；建立了线路模型，作为速度控制器的干扰项；最后综合利用m a t l a b 和v c 的优点，采用两种软件相结合的方法，对a t o 系统进行软件设计、仿真。 第五章a t o 系统仿真及分析。将第四章中设计的a t o 系统进行仿真，将仿 真结果与列车各项指标进行比较分析，分析隐式广义预测控制算法在a t o 系统 中应用的可行性。经分析表明，应用隐式广义预测控制算法后，列车在保证安 全、正点运行的前提下，达到了其它各项运行指标。 结论及展望部分主要对论文的研究工作进行了总结，并提出今后研究的方 向。 西南交通大学硕士研究生学位论文第5 页 第2 章列车自动运行系统的研究 a t o 系统算法研究的难度，主要是列车运行过程的复杂性引起的，并且同 时要受到临时限速、临时停车、线路坡道、机车状况等诸多因素的制约和影响。 因此，要研究列车自动运行控制算法，首先要研究列车自动运行系统。 2 1 列车自动运行系统组成原理 列车自动运行系统( a t o ) 是列车自动控制系统的一个非安全子系统，它 需要与a t c 的另外两个子系统一起协调合作，即列车自动防护系统( a u t o m a t i c t r a i np r o t e c t i o n ：a t p ) 和调度集中系统( c e n t r a l i z e dt r a f f i cc o n t r o l s y s t e m ：c t c ) 。这三个子系统通过信息交换网络构成闭环系统，实现地面控 制与车上控制结合、现地控制与中央控制结合，构成一个以安全设备为基础， 集行车指挥、运行调整以及列车驾驶自动化等功能为一体的列车自动控制 ( a t c ) 系统口 。a t o 系统组成原理如图2 1 所示n 8 。 划雷达 图2 - 1a t o 系统组成原理 在列车运行过程中，控制列车的运行速度是列车安全运行的基本保障。在 图2 - 1 中，a t p 系统具有速度检测、超速防护和车门控制等功能，并向h t o 提 供限速等相关信息，使列车的运行速度始终低于防护速度。一旦超速就采取相 应的制动，保证a t o 系统安全运行。在联锁区，a t p 必须保证列车只在已经锁 西南交通大学硕士研究生学位论文第6 页 闭的线路上运行；如果发生两列或多列车竞争使用同一区段，a t p 则要保证同 一时刻只有一列列车占用该区段，避免多列车同时在同一轨道运行而发生相 撞，或者列车进入其他轨道线路而发生其它事故。 a t o 系统能代替人工驾驶，在有司机监控下，智能地驾驶列车，包括列车 平稳地启动、加速至目标速度；根据a t p 的限速要求自动调整列车速度，平稳 地停在车站准确的位置；使列车能在a t p 的控制下，自动打开、关闭车门；在 整个运行过程中都要接受c t c 的监督，指挥。由于使用a t 0 系统，可以提高列 车的运行速度，使列车可以在高速下平稳地运行，从而减少列车区间运行时间， 在同一线路上可以增加列车的班次，提高线路的运营密度。 c t c 系统负责指挥、控制和监督线路中所有列车的运行情况。包括行车计 划自动调整与下达，调度命令与阶段计划的下达，列车进路的控制，车次号跟 踪、运行图编制以及调整等。在系统或设备故障时需监控人员的人工介入，提 高了系统的运行效率n 射。 2 2 列车自动运行系统功能 列车自动运行系统( a t o ) 根据线路数据、目标速度，目标距离等信息， 生成一目标速度曲线。由速度控制器跟随产生的目标速度曲线控制列车运行， 不仅保证列车的安全、准时到站与定点停车，还要提高运行效率和乘客舒适度， 有时还要考虑减少能耗，从而实现高质、高速的自动运行。具体来说，列车自 动驾驶就是要完成列车的启动、站台出发，区间的巡航运行( 包括牵引一惰行 巡航和匀速巡航) 、临时限速、临时停车，以及进站停车等过程。将a t 0 系统 的功能细分，主要包括以下几项n 7 1 2 0 3 ： 1 打开、关闭车门 控制列车车门和站台屏蔽门的打开和关闭操作。 a t o 系统得到a t p 子系统发送来的开、关车门和站台屏蔽( 安全) 门控制信 息后，发送站台屏蔽( 安全) 门的开、关门命令。 2 从车站出发 列车由停止状态开始启动，并加速运行到目标速度。 在a t 0 系统得到允许列车运行的缓解信号后，启动列车运行；否则，即使 西南交通大学硕士研究生学位论文第7 页 按( 拨) 启动按钮，启动命令无效，列车仍然处在制动停车状态。 列车启动后，a t o 根据预定的目标速度，并考虑列车运行的平稳性，获得 合适的牵引力，使列车加速运行。 3 区间自动运行 当列车加速到目标速度后，a t o 系统将控制列车进入巡航运行( 牵引一惰行 巡航或匀速巡航运行) 阶段，根据a t p 的限速和c t c 系统发送的命令，调整列 车运行速度，并保证列车速度始终在a t p 的限速范围内运行。尤其是在进入不 同的限速区时，要保证列车速度不超速的同时，也要考虑避免列车以低速运行 在高限速区而造成资源浪费。 当列车接收到前行车的位置，或前方轨道区段占用情况时，a t o 系统将从 前行车位置或前方轨道位置倒推计算列车停车起始点。当列车运行到停车起点 处时，对列车实行制动，在安全的停车点之前完成停车，区间临时停车对于停 车精度要求低于车站的定点停车。当列车接收到新的移动授权时，a t o 系统自 动重新启动列车。 a t o 与a t p 配合调节速度。当列车进入临时性限速区间，接收到a t p 系统 传送来的限速信息后，根据需要判断是否重新生成目标曲线，并控制列车跟随 目标曲线运行。对于长期的限速区间，可事先将数据输入到a t o 系统，并在一 开始生成目标曲线时，就考虑该限速要求，减少目标曲线的生成频率，使列车 能更平稳地跟随目标曲线运行。 4 进站停车控制 列车到站后，需精确地停在规定的位置。 以车站停车点作为目标点，通过使用安装在车站内、预定位置的列车定位 系统，并根据列车的实际运行速度，计算列车停车起始点。当实际的位置与目 标曲线中的位置误差偏大时，就更新目标曲线，使a t o 系统采用最合适的速度， 准确、平稳地停在规定的位置，达到5 0 c m 以内的停车精度。 如果列车超过了停车点过多，a t p 准许在手动驾驶模式下，在后退距离范 围由司机驾驶列车退行。 另外a t o 系统还有记录，诊断，以及利用定位系统实现车地通信等功能。 将a t o 的功能模块用图表示如图2 2 所示拉。 西南交通大学硕士研究生学位论文第8 页 2 3 列车自动运行策略 图2 - 2a t o 系统功能模块图 由于给定的列车运行时分总是多于目标区间上的最少运行时间，所以存在 着无穷多满足运行时分要求的列车操纵策略。不同操纵策略在列车能耗、乘客 舒适性等方面的表现各不相同。但是司机个人的操纵水平参差不齐，而且人工 驾驶列车时对列车的速度有很大的限制。因此列车自动运行过程中，要在高速 运行的前提下，尽可能地找到在给定运行区间、运行时分和列车编组条件下， 满足安全、正点、平稳等约束条件的最优操纵策略。 2 3 1 列车运行工况盟r 2 铂 列车运行过程中各种条件不断变化，列车需要根据这些变化的条件转换运 行工况。当列车在相同的环境，不同的运行工况时，相应运行时分和能耗大小 都不同，因此，合理地安排列车运行工况非常重要。为此，在考虑操纵方案前， 先研究一下列车运行工况及其转换的原则。 1 列车运行工况 列车运行工况主要有三种，即牵引工况、制动工况、惰行工况。 1 ) 牵引工况 一般地，列车在以下三种情况中需要使用牵引工况： a ) 启动过程； b ) 从较低限速地段过渡到较高限速地段的加速过程： 西南交通大学硕士研究生学位论文第9 页 c ) 在非增速坡道上克服运行阻力过程。 以上三种情况只是使用牵引工况的必要条件，是否使用牵引工况还需要结 合具体运行条件综合考虑。使用牵引工况时，作用在列车上的力主要有机车牵 引力、列车运行的基本阻力，有时还有坡道、曲线、隧道等原因引起的附加力。 此时列车的能耗主要由用来克服阻力的列车牵引力产生的能耗，以及机车运行 时的自耗。 2 ) 制动工况 当前方限速远低于列车当前运行速度或需要停车时，列车应进行减速制 动。当线路限速条件几乎不变，紧贴限速运行的提速列车受线路条件影响导致 可能发生超速情况时，需要进行调速制动，以保证列车安全运行。 使用制动工况时，作用在列车上的力主要有制动力、列车运行基本阻力， 有时有坡道等引起的附加力。此时列车的能耗主要发生在产生制动力所需的能 耗，以及机车运行时的自耗。 3 ) 惰行工况 牵引和制动工况问进行相互转换时，出于对平稳操纵的考虑，以及机车构 造的限制，需要在惰行工况过渡一段时间。另外，电力机车过电分相时，也将 使用惰行工况。惰行工况时，作用在列车上的力主要有列车运行的基本阻力， 有时还有坡道的附加力。此时列车的能耗主要发生在机车运行时的自耗。 2 工况转换原则 列车运行无论采用人工驾驶还是自动驾驶，列车的工况转换必须满足一定 的规则。工况转换原则如表2 - 1 所示： 表2 - 1 工况转换原则 待转换工况 当前工况 牵引惰行制动 牵引o - 惰行 、100 制动 0o o ：无需转换；：可以转换；：禁止转换 另外，列车在进行工况转换时，列车转换到一个新的状态后，必须在此工 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 0 页 况下保持一段时间，才能转到其它运行工况。如考虑节能，当机车从一种状态 向下一个状态转换时，在允许转换的状态中，优先选择加速度最大的运行状态。 2 3 2 正点操纵策略 列车需严格按照列车时刻表运行，因此自动运行系统必须保证列车在给定 的运行时间内到站、停车。一般列车给定的运行时间，比列车采用最大能力运 行的时间多，因此，可以首先得到列车最大能力运行情况下的操纵方案，然后 在此基础上逐步实现正点。最大能力操纵方案就是列车在运行过程中，若是处 于牵引工况和制动工况，则按允许的最大加、减速度运行，当列车达到最大允 许速度后，则保持匀速运行防矧。 设规定的列车运行时间兀，最大能力操纵所需时间k ，其差值称为富余 时间，则 疋= 1 - , 一k ( 2 1 ) 当z = 0 时，说明列车是按最大能力操纵运行，刚好能够满足运行时分的 要求。为避免晚点列车应按照最大能力操纵方案运行，这种情况一般较少见。 由于运行途中有临时停车等原因，使列车的总的运行时间增加，且达到 c 0 时，表明如果列车按照最大能力操纵方案运行，就会提早到达目 的地，在实际列车运行中，这种情况也需要避免。此时，可以对多余时间按节 能、平稳运行的原则进行合理分配，使得最大能力操纵方案向正点方案进一步 靠近。如：在进入下坡道前，提前进行惰行，以达到在下坡道过程中运行时， 无需要转到制动工况；用较小的加、减速，使列车能平稳地进入不同的限速区。 2 3 3 节能操纵策略 根据前节内容可知，能保证列车正点到站的速度控制曲线不止一条，但是 在当今能源紧张的现实面前，如何才能保证列车既安全，又正点，还节能的运 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 1 页 行是铁路运输生产关注的问题。 由2 3 1 节分析可知，列车在惰行时既没有牵引力也没有制动力，能量消 耗等于其自耗，因此是列车运行能耗最小的工况。当列车保持匀速运行时，列 车的能耗就等于克服阻力所需的能耗及机车自耗。在许多情况下增加惰行时 间，或保持列车匀速运行，能达到减少能量损耗的目的。因此尽可能增加列车 运行过程中的惰行时间，或者在整个运行过程中保持列车运行的匀速性，减少 不必要的制动和加速，是节能操纵方案所采用的节能手段瞄矧。 以下分别从不同的列车运行状态分析节能操纵方案汹1 。 1 启动阶段 在启动或从低限速区进入高限速区的加速运行时，列车处于牵引工况，列 车的能耗表现在：第一，提高列车的动能；第二，克服运行过程中的阻力。此 时，应以能够达到的最大加速度加速运行，减小加速过程中的基本阻力，从而 减少能耗，但在启动初期时，机车主控手柄位应尽量低，缓慢拉伸列车，到尾 部移动后，再逐渐提高主控手柄位陇驯。 2 区间运行阶段 列车在区间运行阶段，尽量多地增加惰行时间而使列车采用惰行一牵引巡 航方式，或使列车处于匀速巡航，实现节能。 如果列车是采用匀速巡航，则列车在区间运行过程中除了在不同的限速区 间转换时，需要改变速度外，其余时间就尽可能地保持匀速运行状态。 当列车采用惰行一巡航方式时，进入目标速度一定范围唯：后，则要 考虑列车在不同线路条件下，工况间的转换策略。即要列车满足节能运行，也 要避免列车尾部超速而引起的危险，或列车运行在过低速度而造成的能耗浪费 的情况。如图2 - 3 所示瑚3 。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 2 页 v i 州h ) b h ， a 一，d g 、j 、| | il 卜j j 。、l。? 。| | 。 。j 、。一? j 。 | 、i 一i 二_ 、 | cf。 图2 3列车工况转换模式 当列车从牵引工况加速度到攻。时，列车即由牵引工况转入惰行工况，如图 2 - 3 中的a 点，为牵引一惰行控制点。a 点开始惰行后，根据线路情况惰行可 能有三种情况： 1 ) 平直线路 若a 点后是平直线路，惰行速度曲线如a c 段所示，当速度等于：时，c 点为惰行一牵引控制点，列车在c 点转入牵引工况，速度沿c d 上升。 2 ) 短下坡道 若a 点后是一段下坡路，列车在a 点后速度会继续增加后，其速度达到k 2 位于b 点时，则需转入制动工况，b 点为惰行一制动控制点，此时列车实施制 动。开始制动以后，为防止列车频繁的在惰行、制动间更换，将制动工况的结 束条件确定为等于，。这样，列车以制动工况运行到速度。位于e 点时，再 转为惰行，e 点为制动一惰行控制点，即图2 3 中b e 部分。以此过程中，如 果列车运行时间允许，在进入下坡道前可提前进入惰行运行，以达到在下坡的 过程中无需采用制动。 e 点后为平直线路，列车在惰行工况下，速度继续下降，当速度下降到： 位于f 点时，再实施牵引策略，f 点为惰行一牵引控制点，速度曲线将沿f g 上升。 3 ) 长下坡道 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 3 页 若a 点后是长下坡道，a b e 部分的处理策略与短下坡道相同，但是e 点之后，由于线路仍是下坡道，列车转入惰行工况后，速度仍然又开始在增加， 速度曲线沿e h 回升。 当列车达到d 、g 、h 点后，重新按1 ) 、2 ) 、3 ) 的情况判断、决定下一时 刻的运行工况。 综合以上的分析，不同工况间转换的速度控制点为： 在牵引工况下，如果列车速度大于咋，时，则结束惰行，转为惰行工况，吃。 为牵引一惰行控制点。 在惰行工况下，如果列车速度大于唯：，则结束惰行，转为制动工况，k ： 为惰行一制动控制点。 在制动工况下，当列车速度等于：时，则结束制动，转为惰行工况， 为制动一惰行控制点。 在惰行工况下，如果列车速度低于：，则结束惰行，转为牵引工况，： 为惰行一牵引控制点。 在此运行阶段，列车运行速度还要注意消除过低速度。当列车运行在限速 变化的区间时，为了维持进入限制速度区间前的高速度运行，而又必须遵循列 车运行转换过程中的“状态保持规则”，结果有可能导致速度过低，如图2 4 。 此时需要调整进入限制速度区间前的列车运行速度，以便消除过低的速度，经 调整后列车运行速度状况如图2 - 5 所示3 。 目标速度 图2 - 4限速降低时出现过低速度 图2 5 消除过低速度 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 4 页 3 停车制动阶段 当列车进入停车阶段，一般采用两次制动方式。即在当前点列车以最大减 速实施首次制动；当列车速度低于进站限速时，则进入惰行工况，同时利用定 点停车算法进行检测；当列车满足停车制动条件时，再次使用最大的制动减速 度制动，使列车准确的停于目标位置点。 综上可知，为了实现列车的节能运行应尽量减小列车运行速度的不均匀 性，以可能的最大加速度启动，保证途中运行时速度的平稳性，以可能的最大 制动力停车。 结合列车运行计划，在保证列车正点运行的情况下，适当采用节能操纵方 案，调整列车的速度，找到一种最佳的操纵方案。 2 4 本章小结 本章首先学习了列车自动运行系统的组成原理和功能；其次分析了列车运 行的不同工况，以及在不同工况转换的原则；然后对于列车运行过程的全局考 虑、研究，总结了在保证列车安全、准时的前提下，在不同的限速情况，或线 路情况时，列车所能采用的操纵策略。 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 5 页 第3 章广义预测控制算法及其在a t o 系统中的应用 目前所说的预测控制，既包括来自工业过程的模型预测控制( m o d e l a l g o r i t h m i cc o n t r o l ，m a c ) 算法、动态矩阵预测控制( d y n a m i cm a t r i xc o n t r o l ， d m c ) 算法，也包括来自适应控制的广义预测控制( g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v e c o n t r o l ，g p c ) 算法等。它们主要都是采用了多步预测、滚动优化和反馈校正 等控制策略，最终实现最小误差或零误差的跟踪口。目前已有学者研究将m a c 和d m c 算法应用在a t o 系统中，本文则研究隐式g p c 算法在a t o 系统中的应用。 3 。1 几种预测控制算法的比较 预测控制算法都是基于辨识模型，且都有自校正的预测控制功能，但它们 又各自有不同的特点，决定了各种算法的不同应用范围。 ( 1 ) 预测模型不同。m a c 算法是基于脉冲响应模型，动态矩阵控制( d m c ) 是基于阶跃响应模型，它们都是基于非参数化模型作为预测模型，并附加一个 误差预测模型，共同保证对未来输出做出较准确的预测；广义预测控制( g p c ) 是基于c a r i m a ( c o n t r o l l e da u t o r e g r e s s i v ei n t e g r a t e dm o v i n g a v e r a g e 受控自回归积分滑动平均模型) 模型，引进自适应系统中的在线递推估计模型 参数，不断地通过输入输出信息在线修正，来修改模型参数，及时克服和弥补 时变所引起的预测模型输出误差增大趋势，从而得到较准确的预测，因此预测 误差比前两者小聆3 ，对对象模型的精确度要求不高。 ( 2 ) 处理模型失配或干扰时采用的策略不同。m a c 和d m c 采用误差校正修 正预测值的策略，主要通过事先选择误差校正系数，即增加滤波器的零点抑干 扰或者增加其极点改善鲁棒性，但这两者是用同一设计参数，使得系统难以兼 顾同时处理好模型失配和干扰问题；在g p c 中，采用不同的反馈机制分别解决 干扰和模型失配，如它是通过增加滤波器f ( z - 1 ) 的零点来抑制干扰，通过模型 的在线辨识和自校正来纠正模型失配，因此g p c 综合的控制效果更好口羽。 ( 3 ) 应用对象不同。m a c 算法虽然简单，但是它不适用于有时滞或非最小 相位特性的对象；d m c 算法，算法要求模型的动态响应必须是光滑的，测量噪 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 6 页 声和干扰必须滤去，否则会影响控制质量甚至造成不稳定，因此它对系统对象 的无干扰要求高；g p c 算法在保持最小方差自校正控制的在线辨识、输出预测、 最小方差控制的基础上，吸取了d m c 和m a c 中的滚动优化的策略，采用的c a r i m a 模型来描述受到随机干扰的对象，而且把优化方差从一个时间扩展到一段时 域，利用丢番图方程求解出多步预测优化代替了一步预测优化，对于过程参数 慢时变的系统，易于在线估计参数，即使对时滞估计不当或时滞发生变化，仍 能从整体优化中得到合理的控制，使g p c 算法具有较强的鲁棒性，且是最具有 代表性的预测控制算法之一泓潘3 。 综合以上分析，广义预测控制算法保持了从自适应发展来的优点，具有较 好的自适应、自校正能力、较强的鲁棒性以及对模型精确性要求不高的优点， 并且能应用于时滞和非线性对象。而列车自动运行( a t o ) 系统是一个具有非 线性和时滞性的系统，而且很难精确建立列车运动模型。因此广义预测控制算 法具有在a t o 系统中应用的潜力，能克服a t o 系统自身的复杂性。 3 2 广义预测控制算法原理 广义预测控制算法，基于c a r i m a 预测模型，利用长时段的二次优化性能 指标，结合滚动优化、在线辨识和反馈校正机制，来克服受控对象建模误差和 结构、参数与环境等不确定性干扰的影响，使控制器具有较强的鲁棒性和对模 型要求低等特点，并有更广泛的适用范围。这个算法可克服广义最小方差( 需 要试凑控制量的加权系数) 、极点配置( 对阶的不确定性十分敏感) 等自适应 算法中存在的缺点。 3 2 1 预测模型 预测模型是描述系统动态行为的基础模型，它具有预测的功能，即能够根 据系统的历史数据和未来输入，预测系统未来输出值。g p c 采用c a r i m a 模型作 为预测模型，使系统在稳态时能无差跟踪设定值，即使在有阶跃扰动情况下也 是无差跟踪。参考文献 3 6 ，c a r i m a 模型的离散差分方程可以写成： a ( z 一1 ) y ( k ) = b ( z 一) u ( k - 1 ) + c ( z 一) 善( j | ) ( 3 1 ) 西南交通大学硕士研究生学位论文第1 7 页 式中a ( z 1 ) ，b ( z 。1 ) ，c ( z 。1 ) 是后移算子z “的多项式，= 1 一z 1 差分算 子；y ( k ) 、“( 七) 和善( 露) 分别表示输出、输入和均值为零的白噪声序列。若系统 时滞d 大于零，则b ( z 1 ) 多项式的前d 一1 项等于零。c l a r k e 等人在推导广义预 测控制时，为了简单起见，令c ( z1 ) = 1 。 3 2 2 滚动优化 预测控制是通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。它采用有限 时段的滚动优化，在每一采样时刻，优化性能指标只涉及到从该时刻起未来有 限的时间，而到下一采样时刻，这一优化时段同时向前推移。因此，预测控制 不是用一个对全局相同的优化性能指标。不同时刻优化性能指标的相对形式是 相同的，但其绝对形式，即所包含的时间区域则是不同的。因此，在预测控制 中，优化不是一次离线进行，而是反复在线进行，这也是预测控制区别于传统 意义下的离散最优控制的根本点。 1 目标函数 广义预测控制的任务是使被控对象的输出y ( 七+ ，) 尽可能地靠近目标曲线 的设计值y r ( k + j ) 。但是，为使输出的跟随性更加平滑，常常对输入的目标曲 线进行了柔化控制，使输出不直接跟踪目标曲线，而是跟踪式3 2 所示的参考 轨线。 w