（控制科学与工程专业论文）基于广义预测控制的机车制动控制研究与应用.pdf

摘要 为满足日益增长的货物运输需求，开行重载列车是提高铁路运输 能力的有效方法，由于列车编组增长、重量增大，列车制动成为首先 要解决的难题。为解决制动控制对象的非线性、时变性及制动系统中 数据传输时延给机车制动带来的问题，本文主要进行了以下的研究工 作： 利用t - s 模糊模型对具有非线性、时变性的控制对象一d k 2 型 机车制动系统的制动气缸进行建模，提出一种基于协同进化遗传算法 的参数优化机制，对获得的t - s 模型参数进行优化，在简化模型结构 的同时保证模型的辨识精度。 为实现对机车制动这一复杂非线性过程的精确控制，采用基于 t - s 模型的广义预测控制算法，在控制器模块和执行器模块中引入队 列机制，利用制动控制系统中的多步模型预测输出值与多步预测控制 增量，解决d k 一2 型机车制动系统中数据传输时延给控制带来的影响； 对e d f 调度算法中的相对截止期分区方法进行改进，根据系统中数 据帧的重要性，利用改进的e d f 调度算法进行调度，解决低优先级 数据帧实时性不高给系统带来的影响，提高系统的整体性能。 仿真试验和系统的实际运行效果验证论文提出方法的有效性。 关键词机车制动系统，t - s 模型，广义预测控制，e d f 调度算法 a bs t r a c t i no r d e rt om e e tt h e e v e r - i n c r e a s i n gd e m a n df o rt h er a i l w a y t r a n s p o r t a t i o n ，t h eo p e r a t i o no fh e a v y h a u lt r a i n si s a ne f f e c t i v ew a yt o i m p r o v et r a n s p o r tc a p a c i t y d u e t ot h el o n g e rt r a i nf o r m a t i o na n d i n c r e a s e dw e i g h to ft h et r a i n ，t r a i nb r a k i n gi st h ec h i e fp r o b l e mt ob e s o l v e df o rh e a v y h a u lt r a n s p o r t i no r d e rt os o l v et h ep r o b l e mm a d eb y n o n l i n e a r , t i m e v a r i a t i o n o fc o n t r o l l e d o b j e c t a n d d e l a y o fd a t a t r a n s m i s s i o ni nt h el o c o m o t i v eb r a k i n gs y s t e m t h em a i nr e s e a r c hw o r k s a r ea sf o l l o w s ： f o rt h em a i nc o n t r o l l e do b j e c to ft h es y s t e m - - b r a k e - c y l i n d e ro f d k - 2l o c o m o t i v eb r a k i n gs y s t e m ，w h i c hi sn o n li n e a ra n dt i m e - v a r i a t i o n ， am o d e l i n gm e t h o db a s e do nt - sf u z z ym o d e li sa d o p t e d a no p t i m i z a t i o n m e t h o db a s e do nc o - e v o l u t i o n a r y g e n e t i ca l g o r i t h mi sp r o p o s e d t o o p t i m i z ep a r a m e t e ro ft h ea c q u i r e dt - sm o d e l t h em e t h o dp r e d i g e s t s s t r u c t u r eo ft h em o d e la sw e l la se n s u r e st h ea c c u r a c yo fm o d e l t oa c h i e v ea c c u r a t ec o n t r o lo ft h el o c o m o t i v eb r a k i n gc o u r s ew h i c h i sn o n l i n e a ra n dt i m e v a r i a t i o n ，ag 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 mb a s e do nt - sf u z z ym o d e li sp r o p o s e d q u e u i n gs t r a t e g yi s i n t r o d u c e di nt h ec o n t r o l l e rm o d u l ea n da c t u a t o rm o d u l e ，w h i c hu s e st h e m u l t i m o d e lp r e d i c t i v eo u t p u tv a l u ea n dm u l t i - - p r e d i c t i v ec o n t r o lv a l u et o s o l v et h ep r o b l e mo fc o n t r o lw h i c hi sm a d eb yd a t at r a n s m i s s i o nd e l a yi n d k - 2l o c o m o t i v eb r a k i n gs y s t e m ai m p r o v e dm e t h o di sp r o p o s e dt o c h a n g et h ed i v i s i o nw a yo ft h er e l a t i v e d e a d l i n ei ne d fs c h e d u l i n g a l g o r i t h m d a t af l a m e s a r es c h e d u l e di n d i v i d u a l l yb yt h e i m p r o v e d m e t h o da c c o r d i n gt ot h e i ri m p o r t a n c e ，w h i c hs o l v e st h ep r o b l e mw h i c hi s m a d eb yr e a l t i m ep e r f o r m a n c eo ft h el o wp r i o r i t yd a t af r a m e s t h e p e r f o r m a n c eo fw h o l es y s t e mi si m p r o v e d t h em e t h o dp r o p o s e di nt h ep a p e ri sp r o v e db yd i g i t a ls i m u l a t i o n a n dp r a c t i c a le f f e c to f b r a k i n gs y s t e m k e yw o r d sl o c o m o t i v eb r a k i n gs y s t e m ，t - sm o d e l ，g p c ，e d f s c h e d u l i n ga l g o r i t h m 硕i ：学位论文 图索| j 图索引 图2 1d k 2 型机车制动系统原理图8 图2 2 基于c a n 的制动系统结构示意图9 图2 3 容积室压力控制模型1 0 图2 4 容积室压力控制原理1 1 图2 5c a n 总线数据帧不同负载下的延时1 4 图2 - 6 容积室压力控制框图1 4 图2 7b a n g b a n g 控制机构图15 图3 1 种群代表的产生2 5 图3 2t - s 模型整体设计流程图2 9 图3 3 闸缸升压初始t - s 模型输出图3 0 图3 4 闸缸升压初始t - s 模型误差分布图3 0 图3 5 闸缸升压过程最终t - s 模型输出图3 1 图3 - 6 闸缸升压过程最终t - s 模型误差分布图3 2 图3 7 直接辨以所得模型输出分布图3 2 图4 1d k 2 型机车制动系统控制算法结构框图3 6 图4 2 带队列机制的容积室压力闭环控制框图4 0 图4 3 没有新的采样数据到来的情况4 l 图4 4 没有新控制信号到来的情况4 3 图4 5 新控制信号到来的情况4 4 图4 6 一般情况下的队列机制4 4 图4 7 本文所提算法的仿真流程图4 6 图4 8b a n g - b a n g 控制的仿真结果4 7 图4 9p i d 算法的仿真结果4 8 图4 1 0 模糊p i d 算法的仿真结果4 8 图4 1 l 本文所提算法的仿真结果4 9 图4 1 2 平均划分相对截止期5 0 图4 1 3 按指数划分相对截止期5 3 图4 1 4 指数分区时x 计算示意图5 3 图4 15 调度算法示意图5 6 图4 1 6 压力曲线监控界面5 7 图4 17 大闸制动压力曲线5 7 图4 18 小闸制动压力曲线5 8 图4 一1 9 紧急制动压力曲线5 8 图4 2 0 阶段缓解压力盐线5 9 硕i ：学位论文 表索弓 表索引 表3 一l 二进制染色体反编码后的变现型2 2 表3 2 隶属度参数染色体2 3 表3 3 输入变量种群染色体2 3 表3 4 染色体之问的合并2 3 表3 5 协同进化算法参数配置表3 0 表3 - 6 闸缸升压t - s 模型进化过程中模糊模型的比较3 l 表3 7 闸缸升压最终t - s 模型各条规则的中心向量3 1 表3 8 闸缸升压最终t - s 模型各条规则的方差3 1 表4 1 帧类型信息表5 5 6 7 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。 作者签名：必上 日期：塑! 星年月旦日 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 作者签名：j 救 导师签名纽日期：建竺臣1 年上月丝日 硕1 j 学位论文 第一章绪论 第一章绪论弟一早三百下匕 随着我国铁路运输的发展，高速和重载对机车制动系统提出了更新更高的要 求。减少列车的制动冲动，缩短制动距离，充分利用动力制动以减少基础制动装 置的磨损，提高制动系统可靠性和安全性，实现制动系统的故障检测，诊断，显 示与报警等功能，已经成为未来机车制动系统的发展方向。 本文考虑机车制动过程中的非线性、时变性和制动系统中的数据传输时延给 制动控制带来的影响，提出机车制动的控制策略，提高机车制动的控制精度，减 少制动距离，使机车制动系统具有较好的稳定性，保证列车的行车安全。 1 1 课题的研究背景和意义 1 课题研究的背景 大秦铁路作为我国第一条专门的单元重载列车线路【l 】，从2 0 0 2 年丌始，每 年运量都以1 0 的增幅上升，预计到2 0 0 8 年，将达到3 5 亿吨，因此重载货物 列车的丌行是未来铁路货物运输的发展方向。从1 9 8 9 年大秦线j 下式开通运营以 来，迄今己历时十余年，开行了力- 列以上的5 0 0 0 1 0 0 0 0 t 级重载列车。其中大秦 线重载列车上装置了在国内最先进的制动系统( 包括动力制动，1 0 3 或1 2 0 阀， 高摩合成闸瓦) ，为保证重载列车的安全运行发挥了重要作用【2 】。 铁道部已经将丌行2 万吨重载列车作为既有政策。然而丌行万吨级的重载列 车也带来了一系列的问题【3 】： ( 1 ) 由于空气制动波速无法超过3 0 0 m s ，列车制动的同步性越来越差，重 载列车在常用、紧急制动时的列车纵向冲动急剧增大，将造成严重的断钩、脱轨 事故。 ( 2 ) 重载列车在长大下坡道上、由于没有阶段缓解作用，再充气时间过长， 容易造成列车失控，再充风问题将严重影响着长大重载列车在长大坡道上的运用 安全。 ( 3 ) 制动距离越来越长。 列车编组加长，列车总重增加，将对列车制动系统带来一系列问题，有些问 题还影响着长大重载列车在长大坡道上的运用安全。可以说长大重载列车重点应 解决的是列车制动后再充风及列车制动同步问题。我国目前机车上广泛使用的 j z 7 ，d k 1 制动机是普通的空气制动机，难以实现上述目标【4 】。 解决列车制动，缓解时纵向冲动问题的最有效方法是采用电空制动机。随着 形if ：学位论义第一章 绪论 电子技术和微机控制技术的广泛应用，从2 0 世纪8 0 年代起，国外机车制动机在 原机车电空制动机基础上又进行了大幅度的改进，广泛采用微机控制技术，使之 更适应于现代社会的发展。国外高速或重载列车和机车均采用微机控制的数字或 模拟电空制动机，其基本原理均为采用微机控制电空比例阀( 或称为e p 阀) ，使 制动机的压力控制更加精确。微机控制的电空制动机除了具有一般电空制动动作 响应迅速，控制灵活，控制作用一致等优点外，由于采用微机控制技术，弥补了 单一空气制动的不足，使得制动系统的功能和效率更加完善【5 】。 由中国南车集团株洲电力机车厂联合中南大学几家单位一起开发的新一代 机车制动机d k 2 型机车制动机，其中中南大学负责开发d k - 2 型机车制动机中 最重要的控制部分一机车制动控制单元。采用微机控制技术，弥补了单一空气制 动的不足。 2 研究的意义 机车制动系统是通过对容积室压力的控制来实现机车制动的，由于容积室压 力的非线性、时变特点以及制动系统内部数据传输时延的存在给重载机车的精确 制动控制带来了困难，同时由于c a n 总线在实时性上的不足，造成了制动系统 整体稳定性的下降。本文针对上述问题，对d k 2 型机车制动系统的精确制动与 系统整体性能的优化进行了深入的分析与研究，并提出解决的方法，对荤载机车 的安全行驶有着实际意义。 1 2 国内外研究现状 1 机车制动系统的研究现状 随着电子技术及微机控制技术的广泛应用，从2 0 世纪8 0 年代起，国外机车 制动机在原机车电空制动机基础上又进行了大幅度的改进，广泛采用微机控制技 术，使之更适应于现代社会的发展。目前美国、加拿大、南非、澳大利亚等铁路 重载运输发达国家普遍采用e c p ( 电控空气制动系统) 技术来解决重载列车的制动 控制问题。采用e c p 技术对降低列车间纵向作用力、缩短制动距离、防止断钩 与脱轨事故，加速列车的周转率和节约能源等方面都能取得巨大经济效益【6 】。 美国西屋公司( w a b c o ) 开发的w a b c oe p i c3 1 0 2 制动机上采用了电空联 合控制系统( e p i c ) ，实现了纯空气制动向电子逻辑控制制动机的过渡【7 1 。纽约空 气制动公司( n y a b ) 生产了另外一种基于网络制动控制系统c c b i i ，c c b i i 制动系 统提供了所有相关的制动控制功能，包括自动制动、单独制动、机车单独制动机 的缓解，以及列车编组中的机车制动功能。日本新干线高速电动车组【8 】采用f f 本 n a b c o 公司生产的直通式电空制动系统。采用数字式电气指令直通式电空制动， 基本上是控制导线控制；采用均衡制动控制，即每辆车各自进行独立的制动力运 2 硕一i ：学位论文 第一章绪论 算和电力、空气制动力分配。德国i c e 高速列车【9 】采用的制动系统是克诺尔公司 生产的微处理机控制的模拟式电气指令自动电空制动系统。该类型制动系统的特 点是通过控制e p 电空控制单元控制列车管充气或减压，控制分配阀动作，达到 制动与缓解作用。法国t g v a 型高速动车组【lo j 的制动系统也是采用微机控制的 模拟式电气指令自动电空制动系统，可采用网络控制以微处理器作为控制中心， 控制整列车的电气制动( 电阻制动) 和空气制动的有机匹配，电气指令通过e p 单 元，制动由空气完成。 2 非线性复杂系统控制研究现状 重载机车的制动控制是一个复杂的非线性控制问题，而针对非线性过程控制 的研究一直是控制界的研究热点，2 0 世纪7 0 年代后期，在美、法等国的工业过 程领域内出现了一类新型计算机控制算法，如动态矩阵控制、模型算法控制。这 类算法以对象的阶跃或脉冲响应为模型，采用滚动推移的方法在线的对过程实现 优化控制，在复杂的工业过程中显现出良好的控制性能。1 9 7 8 年，r i c h a l e t 等首 次详细阐述了这类算法产生的动因、机理及其在工业过程中的应用效果。从此， 预测控制作为这类新型控制算法的统一名称，便开始出现在控制领域中【1 1 1 。从 1 9 8 4 年起，每年的美国控制年会( a c c ) 上都有关于预测控制的专题组，关于预测 控制及其应用的参考文献越来越多地出现在各种控制杂志和会议上【l 引。特别在控 制界，已把预测控制作为当前过程控制的发展方向之一。 近年来，已有不少学者致力于非线性模型预测控制的研究，并取得了可喜的 成果【1 3 - 1 6 】。模型预测控隹jj ( m o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l ，m p c ) 的核心特征是利用过程 模型预测对象的未来行为。在每个控制周期，通过计算一系列控制作用来优化对 象的未来行为，并把优化得到的控制序列的第一个输出信号作用于过程，在下一 个控制周期重复所有的计算过程。由于非线性系统非常复杂，不同的系统非线性 可用特定形式的非线性模型来描述。因此，非线性模型预测控制的研究，实际上 是针对不同的非线性模型，进行非线性预测控制器设计方法的研究，主要可以分 为以下几个方面：模型建立、控制算法、稳定性和收敛性等。 预测控制与传统的最优控制有很大不同，它采用启发式优化的概念，允许设 计者自由地选择性能指标的形式。因此，对于同一被控对象，如果性能指标中采 用不同的时域参数、权矩阵，就可能导致完全不同的控制效果。这一方面为设计 控制系统增加了自由度，但同时却又使缺乏设计经验的人不知从何做起。在过去 的几十年里，研究者们对参数的选择原则及参数对控制系统性能的定性影响做了 大量的工作。 在控制算法研究方面，国内外学者针对控制模型进行了大量的研究工作。j u 等【1 7 】人推荐了一种模型预测控制算法，它不需要在线反复计算和在线的矩阵求逆 颈r l ：学毯论文第一帮绪论 计算，减少了在线计算量，简化了计算，这种算法应用于热电厂锅炉过热蒸汽的 仿真研究，被涯鬻有很离的效率。在上述殴部分论文中提溅采耀新型算法，避免 了求解逆矩阵，但从这些论文的推导过程进行分析，这些算法并没有从根本上解 决避免求解逆矩阵这一问题，般还是需要求逆阵，或在矩阵求逆过程中省略伴 随短阵，减少计算量，但还需要计算n 阶行列式，工作量仍然很大，没有放根本 上勰决计算量过大的阀题。 o r d y s 1 8 】等提出一种基于状念空间的广义预测控制算法。n a k a n o 等1 1 9 人提出 了一种基于广义预测控铡对p i d 参数迸彳亍调整的算法，并对其进行了数字仿真试 验。彭辉等【2 0 】针对各类控制预 鬟| | 算法中需求逆矩阵赡普遍情形，栗蠲矩阵分解方 法，推导出一种可适用于预测控制算法的逆矩阵在线递推求解算法。卢绍良f 2 l l 等针对参数未知的系统，提出了一种新型的模型预测控制直接算法，该方法避免 求解逆矩阵。 另外，还有一些学者在算法研究方磷也对传统算法进行了改进f 2 2 埘】。在算法 研究方面，在保证稳定性、鲁棒性祭件下，力求简练、快速减少占时占空比以及 控制质量研究等是主要研究方向。r i c h a r d s 、a r t h u r 、王伟等学者在该研究领域 作鸯了突瘵贡激。 3 。模糊建模的础究现状 在基于模型的预测控制中，建模是该类控制算法的基础。通常意义上的建模 示在基予对实际系统褥透彻深入了解的基础上，剩用微分方程等数学表达式的组 合来实现对实际系统匏数学描述，我翻称这类方法得到的模型为“是趸子 模型。 但实际系统往往具有非线性，高度不确定性，特征时变性，使得人们很难精确的 了解实际系统，并对其进行描述。因此。“自匣子 模型仅仅适用于线性系统， 对于非线性系统鹣“鑫爱子”澎式的建模，只麓通过局部线形纯等方法实现。与 “鑫匣子 模型相对应的是“黑厦子 模型，这种模型是基础于实际系统采样数 据，利用函数近似的方法来实现对系统的描述，这种模型的最大缺陷是模型的结 构参数不能与实际系统的结构参数没有彳壬何屋景关系，神经网络模型就是典型的 “黑匣子”模塑。第三释模型必“灰器子抒模型，它结合了“妇巨予搿模型与“黑 匣子 模型两者的特性，对于实际系统已知部分，可以采用“自厦予”模型，薅 对于未知部分则采用“黑陌子 模型，模糊模型则是一类典型的“扶匣予”模型。 大量的工程实践证明，对于某些复杂的实际系统采用传统的梳理f 物理学， 纯学等的定理建模方法尼乎无法得到其数学模型“露巨予”，即使勉强建立起来， 也是一个高阶非线性时变得微分方程组，并且忽略了很多因素，并假设了诸多前 提条件，使得此模型失去初始的建模意义。在实际系统中，当对象很复杂时，人 们对系统控割精度的要求就越来越离，鞠诧对于复杂的实际系统，我们有时候不 4 硕i ：学位论文第一章绪论 能采用传统的机理建模方法，而需要采用其他方法实现建模。 六十年代后期，由z a d e h 所创立的模糊集理论为解决复杂系统的建模问题带 来了光明与希望，基于模糊集的建模，可以将专家的定性知识与输入输出数据的 定量知识结合，解决复杂系统中大量的模糊，不确定信息，并提出i f t h e n 规 则集建立模糊模型，并以此为基础设计模糊系统，1 9 8 5 年t a k a g i 和s u g e n o 2 5 】 首先提出了t - s 模糊模型，已有的研究证明了t - s 模糊模型是非线性系统建模的 有效途径。t - s 模糊建模的研究已经成为了学术界的研究热点：x i e 2 6 l 对非线性 系统建立t - s 模糊模型，并用正交最小二乘法( o l s ) 对模糊规则的后件参数进行 辨识，然后在每一个采样点对系统进行局部动态线性化，根据得到的线性模型， 利用广义预测控制方法得到当前时刻系统的控制输入，克服了模型切换时的抖颤 现象，再加上预测控制本身的鲁棒性，使得这种方法能够对复杂的非线性过程实 施有效地控制。r o u b o s 2 1 7 】针对多输入多输出约束非线性系统，利用t - s 模型进行 建模，然后利用分支定界法( b & b ) 优化搜索控制输入，并成功应用于多变量液位 系统，获得了较好的控制效果。a b o n y i 2 8 j 对单值后件模糊模型进行工作点线性化， 将非线性系统转化为线性时变系统，并利用多步预测控制策略构成了模糊预测控 制。刘忠信【2 9 】采用基于模型的局部递推最小二乘法对模糊规则后件参数进行辨 识，然后用一步预测控制的方法进行控制。王寅【3 0 】提出了一种新的t - s 模糊模型 的非线性预测控制策略。t - s 模型用于描述对象的非线性特性，通过将模糊模型 的输出反馈回来作为模型输入，构成了模糊多步预报器，从而将模糊预报器中的 非线性优化问题转化为线性二次优化问题，进一步证明了这种模糊预测控制策略 在闭环稳定、无模型失配、稳念值满足幅值约束条件时，闭环系统无稳态跟踪误 差。l i u 3 1 】针对一类具有严重非线性的复杂被控对象，提出一种基于在线模糊建 模和离散优化的非线性预测控制算法。算法由两部分组成：第一部分采用模糊聚 类和线性辫识方法在线建立系统的t - s 模糊预测模型；第二部分基于分支定界法 对控制量进行离散寻优，从而实现对象的非线性预测控制。 通过前面的分析可以看出，机车制动是列车安全行驶的关键技术，要对这一 复杂的非线性过程实现精确的制动，就必须深入分析机车制动系统的工作原理， 建立起制动对象的精确模型，运用先进的非线性控制方法对其进行控制，这样就 可以为列车的安全行驶提供有力的保障。 1 3 论文的研究内容和方法 本文将通过对机车制动过程的分析与研究，在考虑制动系统自身特点的基础 上，从以下几个方面内容完成机车制动控制的研究。 ( 1 ) 制动控制对象的t - s 模糊模型建立 5 颁l ：学位论义 第一章绪论 机车制动的主要控制对象一制动气赶，具有菲线性、时变性的特点，具有模 糊不确定性。藤t o s 模糊模型本质上是一种非线性模型，易于表达复杂系统的动 态特系国内。其结论部分采用线性方程式来描述，因而便于采用传统的控制策略， 设计相关的控制器和对控制系统进行分析。本文首先分析制动控制对象的特点， 在此基础上建立t - s 模糊模型，并对模型的参数进行优化，在保证模型辨识精度 的同时简化模型结构。 ( 2 ) 基于广义预测控制的机车制动控制算法 机车制动控制过程是一复杂的非线性控制过程，而广义预测控制作为一种在 复杂工业过程中广泛应用的先进控制方法，对复杂的非线性过程有良好的控毒i 特 性。本文采用基于t - s 模型的广义预测控制算法对机车制动进行精确的控制，消 除制动系统中数据传输时延给制动控制带来的影响。 够) 制动系统中数据传输任务的优化 针对d k 2 型机车制动系统中数据传输实时性不高的情况，利用e d f 调度 算法对数据传输任务进行调度，消除系统中低优先级数据帧实时性不高给系统带 来的影响，提高系统的整体性能。 1 4 论文总体结构 论文的后续章节如下： 第二章分析d k 2 型机车制动系统的组成及工作原理，阐述了机车制动过重 中的控制滩点。 第三章利用t - s 模型对机车制动系统进行建模，提出一种基于协同进化遗传 算法的参数优化机制。 第四章研究基于t - s 模型的广义预测控制算法，并将其与队列机制结合解决 数据传输时延带来的问题，利用改进的e d f 调度算法对系统中的数据传输任务 进行合理的调度。 第五章论文的工作总结与展望。 6 硕i j 学位论义第一二章d k 2 型机下制动系统的制动过程分析 第二章d k - 2 型机车制动系统的制动过程分析 重载列车由于列车编组与牵引重量的增加，对列车的制动控制系统提出了更 高的要求，而目前我国机车上广泛使用的j z 7 ，d k 1 型制动机，无论在制动精 度与制动速度上都难以满足重载列车的要求，d k 一2 型机车制动系统正是在这种 背景下产生的。本章首先对d k - 2 型机车制动系统的结构和工作原理进行分析， 阐述了制动系统中容积室压力的控制过程及控制难点，并提出解决方案。 2 1d k 2 型机车制动系统 d k 一2 型机车制动系统借鉴国外的成功经验，采用微机控制技术，弥补了单 一空气制动的不足，其技术特点具体表现为以下几个方面： ( 1 ) 采用微机控制机车高速电空阀，运用先进的智能p w m 控制技术，使制 动机的压力控制更加精确。缩短了制动与缓解的反应时间，减少了制动冲动，空 走时间的减少也相应地缩短了制动距离。确保了列车在任何时候、任何行驶速度 都能保证规定的列车| 、h j 距，这为运行重载列车提供了安全保证。 ( 2 ) 由于微机的强大功能，能为机车制动机与机车其它系统的配合创造出一 个很好的基础平台，特别是机车、列车的空气制动与机车动力制动的混合。 ( 3 ) 制动系统能对自身进行自检，一旦发现故障，能迅速判断原因并自动导 向安全处理。故障诊断系统能准确帮助维修人员找出故障部件，避免不必要的损 失，并能对运行中出现的故障进行记录，方便维修人员解决故障。监控系统能实 时显示机车制动机的状态，帮助操作人员进行各种操作。 ( 4 ) 制动系统内部数据传输都采用c a n 通讯，大大地减少了连线数，提高 了信号的抗干扰能力，同时m v b 接口，实现机车制动机信息化及与列车网络沟 通的要求。 ( 5 ) 由于电力机车的继电器触点控制具有许多特殊性，因此硬件输出电路采 用m o s f e t 作为功率放大器件来代替中间继电器，且具有过流保护功能，提高 了系统的可靠性。 2 1 1 机车制动系统的组成 制动系统主要由显示屏( l c d m ) 、制动控制器( e b v ) 、d k 一1 制动屏( 含 逻辑控制单元) 、制动控制单元( b c u ) 、中继接口模块( r i m ) 、均衡风缸e p 控制、e p 控制切换阀等部件构成，具体结构如图2 1 所示。 7 颂一l ：学位论文 第二审d k 一2 墅班车裁动系统的铡动避程分褥 一p 品示器 1 f 制动摔制器i l c d m i e b v f 、 k 一7、kk 7 ，j 一一节一、| ， ， 、一 d k 1 制动柜 一 制动控制黎鲮攀惩 _ 0 ( 禽逻辑豁螽单元) l ， 厂、 、一_ 一7 l 传感器组 、一1 。 产衡黔俺p e p e p 、 一 、甭l l 砸臀、 均衡、闸缸、! 挣制 i 0 晶m ， 控制 j 切换阕 。一”夕 图2 1d k - 2 型机车制动系统原理图 显示屏( l c d m ) 是司机和电空制动系统之间主要接口，用于支持如系统设 置、信息报告以及诊断等功能。 制动控制器( e b v ) 包括自动制动( 大闸) 和单独制动手柄( 小闸) ，司机 通过操作大、小闸处于不网的位置时，发崽不同的制动信号。当手橇位置处于制 动区时，由小到大进行变化时，e b v 的位移传感器输出4 ”- - 2 0 m a 的电流。当电 气部分完全失效的情况下，制动控制器具有机械的快速排出列车管压力的功能。 制动控制器为司机提供自动制动，单独制动和紧急制动( 制动和缓解) 的功能， 对机车进行单独缓解的工作，对整个列车进行常用和紧急等作用。 制动控制单元b c u 根据e b v 指令控制闸缸和均衡风缸的充排风，实现机车 及车辆的制动、保压和缓解。b c u 接受指令并通过控制闸缸、均衡风缸e p 控制 部分一起完成对均衡风缸压力的阚环控制。b c u 同时负责机车制动机与 l o c o t r o l 的通讯，并预留空电联合制动接口。 d k 1 制动屏只用来作为冗余备份，与原d k 1 制动屏相比增加了用于控制 和显示用的传感器组和列车管流量检测模块。 中继接口模块( r l m ) 用于制动系统与整车控制系统的接口控制，如擞砂、 动力制动切除、监控常用制动、监控紧急制动等。此外，列车管、均衡风缸、制 动缸通过压力变化末推动闸瓦制动，中立阀、电磁阀等丌闭实现空气管路的逻辑 控制。d k - 2 型机车制动系统的数据传输是通过c a n 总线完成的，为了更好的 分析制动系统的工作原理，图2 2 给出了基于c a n 总线的制动系统结构示意图。 8 硕i ：学位论文第一二章d k 2 型机车制动系统的制动过程分析 开关量输出开关量输入p w m 信号 处理模块处理模块控制模块 嚣嚣c a n ， j e j 微处理器模拟量输出模拟帚输入 模块处理模块处理模块 线 图2 2 基于c a n 的制动系统结构示意图 ( 1 ) 微处理器模块 整个制动系统的中央处理单元，它接收各种模拟量、数字量，按照程序对各 输入信号进行判断、计算，输出控制指令来完成控制、自检、故障诊断等。 ( 2 ) p w m 信号发生模块 用于接收来自微处理器模块的控制信号，控制均衡风缸和闸缸的充气阀和排 气阀，当充气阀得电时，风缸充气，当放气阀得电时，风缸放气，从而实现对均 衡风缸和闸缸压力的控制。 ( 3 ) 开关量输入处理模块 用于将11 0 v 丌关量信号转为t t l 电平并经c a n 传输给微处理器模块进行 处理，丌关量主要是大小闸的位置、司机控制台按键以及中继接口模块输入等。 其中，e b v 大闸和小闸手柄位置不是单个的丌关量，而是几个丌关量的组合。 ( 4 ) 开关量输出处理模块 用于接收来自微处理器模块的控制信号，将t t l 电平转为1 1 0 v 开关量信号 驱动各种电磁阀的丌闭，包括中继模块输出以及e p 控制切换阀等。 ( 5 ) 模拟量输入处理模块 用于将均衡风缸和闸缸的压力采样值转变为数字信号并经c a n 总线传输至 微处理器模块以达到闭环控制风缸压力的目的；此外当e b v 的大、小闸手柄处 于制动区时，其内部是一个角位移传感器，当手柄从最小制动位到最大制动位时， 输出连续的4 2 0 m a 电流信号，这些与制动有关的模拟量信号同样由模拟量信 号输入模块转化为数字量传送至微处理器模块。 ( 6 ) 模拟量输出处理模块 用于接收来自微处理器模块的数据，并将数据转化为电流信号和电压信号控 制各种模拟控制对象，如比例电磁铁式电空比例阀。 2 1 2 制动系统控制过程分析 机车制动系统接收司机制动控制手柄e b v 的位置信息，经过制动控制单元 进行分析处理后，控制制动系统电空制动阀，实现均衡风缸和制动缸气体压力控 9 硕i ：学位论文第二章d k 2 型机车制动系统的制动过程分析 制。均衡风缸经过中继阀连接到列车管，当列车管压力低于均衡风缸压力时，中 继阀引入总风缸风源向列车管充风，当列车管压力高于均衡风缸时，控制列车管 向大气排风，保证列车管与均衡风缸压力的一致。列车管通过分配阀控制基础制 动装置实现对机车车辆的制动和缓解功能。制动时，列车管压力越小，列车的制 动力越大；缓解时，列车管压力越大，列车的制动力越小。 容积室压力控制系统由比例控制器、高速开关阀、压力传感器和被控对象容 积室等构成。控制系统以高速开关阀为先导控制，完成电信号到空气压力的转换。 容积室压力控制模型如图2 3 所示。 一一、 f比例控制器1 总风缸 一。 i j 哕i i ! t p a t 图2 - 3 容积室压力控制模型 图2 3 中的充气阀和排气阀都是二位二通的高速开关阀，高速开关阀的驱动 采用p w m 脉宽调制技术进行。当控制器接到制动电信号后，立即控制充气阀或 排气阀动作，通过控制对容积室不同的充放气时间实现对容积室压力的控制。当 一个阀开启时，另一阀则处于关闭状态。对于容积室而言，当进气排气达到平衡 后，容积室的压力也会达到一个平衡值。压力传感器实时的将容积室气体压力反 馈到控制器实现闭环控制，保证容积室的压力与制动电信号相对应，完成电空转 换。 当输入指令改变，控制器输出的p w m 信号的占空比发生相应变化，进气和 排气时间也相应加长或缩短，经过一段过渡时间后，容积室空气压力值仍会达到 一个新的平衡值，此值与输入指令值成比例关系。容积室的气体压力作为指令使 中继阀动作，当列车管或制动缸空气压力与容积室压力近似相等时，中继阀关闭， 制动缸压力达到平衡，从而完成对列车管或制动缸压力的控制。 图2 4 给出了容积室压力控制原理图，整个闭环控制由微处理器模块、p w m 信号发生模块、高速开关阀、传感器和被控对象容积室等构成。容积室压力控制 系统以高速开关阀为先导控制，完成电信号到空气压力的转换。微处理器模块采 集传感器反馈回来的压力信号，经过运算，输出控制信号到p w m 信号发生模块， l o 硕i j 学位论文第一二章d k 2 型机车制动系统的制动过程分析 控制高速开关阀进行充放气，实现对容积室压力的闭环控制。 图2 _ 4 容积室压力控制原理 2 2d k 2 型机车制动系统的控制难点 2 2 1 容积室压力控制对象的非线性 2 1 2 分析了容积室压力控制系统中电信号到空气压力的转换原理，但是实 际使用的过程要复杂许多。为了要实现对容积室压力的精确控制，就必须考虑系 统实际运行过程中动态变化的因素对容积室压力控制的影响。 根据前面介绍的制动气缸容积室压力控制装置结构模型，首先假设： ( 1 ) p w m 信号载波频率较高，充、放气时问短，无热交换，是绝热过程； ( 2 ) 总风缸压力p s 恒定； ( 3 ) 整个过程是一个准静态过程； ( 4 ) 内、外泄漏可忽略不计。 则在亚声速情况下，通过节流口的气体流量公式为： q = 4 异 2 k 一尺瓦( 尼一1 ) ( f ) = a v 圪 o - ) c o ( t ) ( 2 - 1 ) x - ( 2 - 1 ) 中，妒p ) = ( 盯) i 一( 万) t 称为流量函数； r 气体常数； 乃、r 、p 卜管道上游温度；上游压力；下游压力； 彳厂进、排气管道有效流通面积； 七一一比热比。 式( 2 1 ) 表明，流量q m 是下上游压力比仃= 咒的函数，对式( 2 一1 ) 右边求导， 令其为零，可求出流量最大耐压力比，即临界压力比，如式( 2 2 ) 所示 ( 2 2 ) o s = o 5 2 8 3 。当盯下降到临界值咚时，出口 矮，l ：学位论义 第二孝d k 2 攫器乍爨遴动系统觞翻动过程分褥 的流速达到声速，此时声速条件下的气体流量可用式( 2 3 ) 表示： 蛾= 4 刮志( 南广” 3 ， 根据能量守恒定理，可得定容气容的绝热充、放气能量方程： +krtodm_s=vdp(2-4) d m s = q 擀d t ( 2 5 ) 式( 2 4 ) 中的“士 分别表示充、放气过程。 则对于进气的高速，开关阀丌扁时充气过程的压力变化方程： 堡：k r v o q , f 2 ，6 ) d t y 对于排气的高速开关阀开启时容积排气过程的压力变化方程： 冬：一笔磐f ，冬r ( 2 _ 7 ) 出yi 熙j 、。 式中，r 一一容积的瞬时压力； p c i 一一排气高速丌关阀开启时容积压力。 y 一一控制容积的体积。 对式( 2 6 ) 、( 2 7 ) 进行数字积分，即可得到在一定占空比条件下控制容积的压 力民。 由以上分析可以看出，系统运行过程中，影响制动气缸容积室压力控制的主 要因素有： ( 1 ) 排气管道有效流通面积； ( 2 ) 积的瞬时压力； ( 3 ) 气高速开关阀开启时容积压力； 4 ) 道上游温度； ( 5 ) 缸的容积。 除了( 1 ) 和( 5 ) 是相对固定值外，其余的参量都是实时变化的，而且实际系统 中，考虑气体本身的温度效应带来的迟滞，这些参量的变化特性都是菲线性的。 因此，制动系统气缸压力是一个典型非线性、时变的控制对象。 通过上面分析可以知道，由于容积室的压力变化特性与多个时变的非线性参 数相关，从而使其具有强菲线性和时变特点，很难利用精确的数学模型描述，若 采用基于精确数学模型的优化控制方法或经典的线性控制理论对容积室压力进 行控制，难以达到满意的控制效果。 1 2 颀f ：学位论文第二二市d k 一2 型机卞制动系统的制动过程分析 2 2 2 基于c a n 总线的数据传输时延分析 c a n 是控制局域网( c o n t r o l l e ra r e an e t w o r k ) 的简称，是德国b o s c h 公司在 1 9 8 6 年为解决现代汽车中众多测量控制部件之间的数据交换而开发的一种串行 数据通信总线，已经被列入i s o 国际标准i s 0 1 1 8 9 8 ，目前c a n 已经成为多个行 业数据通信的主流技术【3 2 1 。 c a n 协议占据i s o o s i 参考模型的物理层和数据链路层，c a n 协议属于封 装在芯片内的协议。数据链路层