基于周期自适应学习的中低速磁悬浮列车运行控制方法
2021-07-30张文静曹博文李孟月徐洪泽
张文静,南 楠,曹博文,李孟月,岳 强,徐洪泽
(北京交通大学 电子信息工程学院, 北京 100044)
磁悬浮列车是一种利用电磁力实现悬浮、导向与驱动的新型轨道交通工具,有望成为21世纪的主要交通方式之一。与传统轮轨列车相比,磁悬浮列车具有振动小、运行噪音低、转弯半径小、抗风化能力强、寿命长等优点[1]。此外,由于采用非接触式运行方式,磁悬浮列车取代了轮轨交通的轮轨接触支撑结构,无附着力限制,爬坡能力更强。随着上海磁悬浮试验线、长沙机场快线和北京S1线的相继开通,磁悬浮交通的运行控制成为轨道交通理论研究领域的热点问题。
运行控制系统OCS(Operation Control System) 是保证磁浮列车正常运行的中枢系统,是磁浮列车运行控制的“大脑”和“神经系统”,主要作用是运行指挥和安全防护。运行控制算法是OCS的核心技术之一,然而目前的磁浮运行控制系统借鉴CBTC (Communication-Based Train Control System)系统,尚无成熟的运行控制算法。因此,研究磁悬浮列车运行控制算法,提高磁浮列车运行控制性能,具有重要的意义。
文献[2-3]提出了不同的控制方法,有效地提高了轮轨列车的运行性能。文献[4]结合专家经验和梯度下降法,设计了一种基于在线调整方法的智能驾驶算法,提高了列车运行性能。文献[5]改进了传统的列车动力学模型,利用遗传算法修正不同运行条件下的阻力系数,通过将分数阶PID控制器引入列车运行控制,实现了更好的速度控制效果,提高了控制精度。为提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统速度控制的精度与鲁棒性,文献[6]提出了一种基于模糊PID的ATO控制算法。……
