ADRC参数自整定的永磁磁浮列车速度鲁棒控制.pdf
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1、第2 0 卷第9 期2023年9月D0I:10.19713/ki.43-1423/u.T20222064铁道科学与工程学报Journal of Railway Science and EngineeringADRC参数自整定的永磁磁浮列车速度鲁棒控制Volume 20Number 9September2023刘鸿恩1.3.4,邹吉强1-2,杨杰1.2.3(1.江西理工大学永磁磁浮技术与轨道交通研究院,江西赣州3410 0 0;2.江西省磁悬浮技术重点实验室,江西赣州3410 0 0;3.中国科学院赣江创新研究院,江西赣州3410 0 0;4.北京全路通信信号研究设计院集团有限公司,北京10 0
2、 0 7 3)摘要:永磁磁悬浮(PermanentMagnetMaglev,PM M)是继电磁悬浮和电动悬浮之后提出的一种磁悬浮轨道交通新制式,相对传统轮轨和磁悬浮轨道交通,具有低碳节能、建设成本低、工期短,选线灵活、占地少等优势,为我国构建绿色、智慧城市交通网络提供了一种理想方案。精确平稳的速度跟踪控制是PMM列车全自动驾驶运行过程安全高效的重要保障。在复杂静磁场力和多变环境因素干扰下,传统的列车速度控制方法难以实现PMM列车的精确平稳速度控制。为解决PMM列车在复杂干扰下智能驾驶过程的精确平稳速度跟踪控制问题,提出一种基于参数自整定ADRC的PMM列车速度跟踪鲁棒控制方法。首先建立PMM列
3、车的纵向动力学模型,描述PMM列车运行控制过程的非线性迟滞特性。然后设计一种基于BP神经网络控制参数估计的自抗扰控制器(BP-ADRC),实现列车速度控制过程中ADRC扩张状态观测器的参数自适应调整。最后在Simulink仿真环境中进行PMM列车速度跟踪控制仿真实验,实验得出BP-ADRC控制器的速度跟踪精度比传统的BP-PID和ADRC控制器分别提高2 0.96%和16.6 6%,速度跟踪平稳性分别提高19.7 8%和16.6 9%。实验结果表明,相比传统的列车速度控制方法,BP-ADRC控制器在提升PMM列车速度跟踪控制精确度和鲁棒性方面具有显著优势,证明了该方法的有效性和可行性。关键词:
4、磁浮列车;速度跟踪控制;BP-ADRC控制器;参数自整定中图分类号:U125文章编号:16 7 2-7 0 2 9(2 0 2 3)0 9-350 0-11文献标志码:ARobust speed control of permanent magnet maglev trains with self-tuning ofADRCparametersLIU Hongen34,ZOU Jiqiangl2,YANG Jiel2.3(1.Institute of Permanent Magnetic Levitation Technology and Rail Transportation,Jiangxi
5、 University of Science and Technology,Ganzhou 341000,China;2.Key Laboratory of Maglev Technology of Jiangxi Province,Ganzhou 341000,China;3.Ganjiang Innovation Academy,Chinese Academy of Sciences,Ganzhou 341000,China;4.CRSC Research&Design Institute Group Co.,Ltd.,Beijing 100073,China)收稿日期:2 0 2 2-1
6、0-31基金项目:国家自然科学基金资助项目(6 2 0 6 0 2 0 6 10);江西省自然科学基金资助项目(2 0 2 12 BAB212004);江西省教育厅科技研究项目(GJ200867);中国科学院赣江创新研究院科研项目(E255J001)通信作者:杨杰(197 9),男,安徽蚌埠人,教授,博士,从事轨道交通控制研究;E-mail:y a n g j i e j x u s t.e d u.c n第9期Abstract:The permanent magnet maglev(PMM)is a new type of magnetic suspension rail transport
7、ationproposed after electromagnetic suspension and electric suspension.Compared with the traditional rolling rail andmagnetic suspension rail transportation,the PMM has significant advantages in low-carbon,energy saving,lowconstruction costs,short construction periods,flexible line selection,less oc
8、cupied land,etc.It provides an idealsolution for the construction of a green intelligent city traffic network in China.Accurate and reliable speedtracking control is an essential guarantee for the safe and efficient driving operation of the PMM train.Under theinterference of complex static magnetic
9、field force and variable environmental factors,it is difficult to achieveaccurate and stable speed control of PMM trains.In this paper,a robust speed tracking control method of PMMtrain was proposed based on ADRC with parameter self-tuning strategy,so as to solve the problem of accurateand stable tr
10、acking control of the smart driving process under the complex interference of PMM trains.First,thevertical dynamic model of the PMM train was established to effectively describe the nonlinear lag characteristicsof the PMM train operation control process.Then,a self-tuning ADRC controller(BP-ADRC)was
11、 proposedthrough parameter estimation based on BP neural network,which achieved parameters adapt adjustment of theADRC expansion state observer during the train speed control process.Finally,the PMM train speed trackingcontrol simulation experiments were performed in Simulink.Experimental data analy
12、sis shows that the speed-tracking accuracy of the BP-ADRC controller proposed in this article increased by 20.96%and 16.66%,respectively,while speed-tracking stability increased by 19.78%and 16.69%,respectively.The experimentalresults show that compared with the traditional train speed control metho
13、d,the proposed BP-ADRC controller hasa significant advantage in improving the accuracy and robustness of the PMM train speed tracking control.Theresults can demonstrate the effectiveness and feasibility of modeling and control methods in this paper.Key words:maglev train;speed tracking control;BP-AD
14、RC controller;parameter self-tuning刘鸿恩,等:ADRC参数自整定的永磁磁浮列车速度鲁棒控制3501我国轨道交通行业迅猛发展,运营速度和里程都已居世界前列,同时也带来了能耗过大、沿途噪音污染等问题。目前我国正处于经济转型的重要阶段,轨道交通系统能耗巨大、碳排放量过高的现状,难以满足国家发展低碳绿色交通体系的战略需求。磁悬浮列车具有非接触、无噪音、转弯半径小等特点,相比传统的轮轨交通系统,在乘坐舒适性、线路适应性和降低运行能耗等方面优势显著。磁悬浮技术既是国际竞争的战略高地,也是我国构建绿色、智慧城市交通的重要方式。2 0 世纪6 0 年代,德国和日本开启了磁悬
15、浮轨道交通技术研究,磁悬浮技术在许多国家得到发展与应用。2 0 0 3年,我国引进德国技术在上海建成了运行速度达到430 km/h的高速磁浮列车示范运营线1-2。此后磁悬浮技术在我国经历了快速发展时期,截至2 0 2 1年12 月我国磁悬浮轨道交通运营线路总里程57.7 kml3。传统的磁浮轨道交通系统主要包括电磁悬浮和电动悬浮2 种类型,永磁悬浮(Permanent Magnet Maglev,PMM)是近年提出的一种磁悬浮轨道交通新制式,已取得一些重要研究成果。杨杰等4于2 0 14年介绍了一种新型的PMM轨道交通系统,PMM列车实现了“零功率”悬浮,比传统的磁悬浮列车节约运行能耗30%以
16、上。2 0 2 2 年8 月,由江西理工大学牵头自主研制的世界首条PMM轨道交通工程示范线竣工通车,“兴国号”PMM列车如图1所示。相比其他轨道交通制式,PMM轨道交通具有节能环保、成本低、工期短、选线灵活、占地少等优势,是解决城市最后一公里公共交通的理想方案。中低速磁悬浮作为城市轨道交通的重要类型,全自动运行(FAO)控制系统是其重要组成部分,保障磁浮列车安全高效的紧密追踪运行。精确、平稳地跟踪设定的理想目标运行曲线是FAO系统的关键控制目标之一,保证列车安全、平稳、准点运行的同时节约列车运行能耗5。近年来,列车速度曲线跟踪优化控制是轨道交通智能驾驶领域的一个研究热点。3502KERSBER
17、GEN等0 提出一种分布式模型预测控制方法以减少铁路网络延误,降低延误对线路运营效率的干扰。NING等7 提出一种基于非线性映射反馈的列车分布式控制方法,保障高速列车在移动闭塞下的安全高效追踪运行。LI等8 提出一种基于分布式信息传递的列车追踪运行分布式最优控制方法,进行高速列车高效速度控制。鲁工圆等9提出列车运行时空轨迹优化模型,为在列车最优时空轨迹基础上分析追踪间隔时间影响因素及压缩措施提供支撑。连文博等0 提出一种基于自抗扰控制的高速列车速度控制算法,以提高列车在外界位置干扰下的速度跟踪控制精度。LIU等1-12 1I提出高速列车追踪运行多目标优化建模方法,描述列车追踪运行环境特征和优化
18、控制特点,给出多列车追踪特征建模和协同优化控制方法,通过描述多列车追踪运行控制量所受非线性约束关系和在线多目标预测控制,提升铁路线路区间整体的运行效率、节能效果和运行品质。图1“兴国号 PMM列车Fig.1PMM train of“Xingguo上述研究成果对磁浮列车的速度跟踪控制有重要参考意义。磁悬浮系统通过磁浮力相吸引或相排斥构成无接触的车轨耦合关系,比传统的轮轨交通系统存在更为复杂多变的纵向动力学关系,列车控制特征和运行状态易受外部干扰因素的影响。针对列车运行时存在不确定的外部干扰问题,WANG等13采用拓扑图表示列车内部纵向动力学关系并设计了一个分布式巡航器,以消除外部扰动对列车运行控
19、制的影响,提高了列车运行安全性及效率。龙志强等14根据磁悬浮列车轨道线路的约束和乘坐舒适性的要求,提出基于自抗扰控制的磁浮列车自动驾驶控制策略,仿真验证了ADRC铁道科学与工程学报算法相比传统PID等在磁浮列车平稳控制方面的优越性。针对列车运行打滑问题,KADOWAKI等15提出一种基于扰动观测器和无传感器矢量控制系统,在日本一家铁路公司2 0 5-50 0 0 系列列车上应用,验证了该方法具有很好的防滑作用。JI等16 设计一种AILC策略,将列车未知延时结合到延误分析的速度中,实现列车在控制延时和输入饱和情况下的期望速度控制。PMM列车的永磁悬浮方式属于被动悬浮制式,比电磁悬浮的主动悬浮制
20、式更易受到外界因素干扰,因此要实现PMM列车运行速度的平稳精确控制面临更大挑战。然而,现有的列车速度跟踪控制研究大多集中在高速列车、地铁等传统轮轨系统,鲜有关于PMM列车的速度鲁棒精确跟踪控制方面的研究成果。本文提出一种基于参数自整定ADRC的PMM列车速度跟踪鲁棒控制方法,以解决PMM列车在复杂干扰下的安全平稳智能驾驶运行控制问题。为有效描述PMM列车控制力的非线性滞后特性,建立PMM列车的纵向动态模型,基于该动态模型设计自抗扰控制器,利用BP神经网络对自抗扰控制器中扩展状态观测器的参数进行自整定。创新点主要包括:提出PMM列车这类被动悬浮新制式的动力学特征建模方法;提出基于PMM列车动力学
21、建模的参数在线整定BP-ADRC列车速度鲁棒控制方法,并通过模拟数值仿真和真实数据实验充分验证了方法在PMM列车速度跟踪控制中的优良鲁棒性。研究成果对解决相关复杂系统的鲁棒控制问题有较大应用价值。1永磁磁浮列车动力学特征建模PMM列车的运行状态受许多复杂条件的约束,建立PMM列车的动力学特征模型,有效描述线路、磁场阻力、直线电机阻力等对列车运行状态的影响。将PMM列车视为单个质点,其动力学特征模型描述如下:dx=VdtdFI dt=M式中:x为磁浮列车行驶距离;t为列车运行时间;v为列车的运行速度;F为列车运行时所受合外力;2023年9月(1)第9期M为列车质量。其中F与列车所处工况直接相关,
22、可进一步描述为:F,-F,牵引工况F=-F,惰行工况-F,-F,制动工况式中:F表示列车牵引力;F,为列车所受总阻力;F,为列车制动力。相比传统的轨道交通列车,PMM列车所受阻力更加复杂,运行过程所受总阻力F,主要包括基本阻力和附加阻力。基本阻力包括空气阻力f,永磁同步直线电机阻力,和涡流阻力F。附加阻力包括坡道附加阻力f和曲线上的附加阻力f7,如式(3)所示:F,=fa+fm+f,+f+f1.1基本阻力1.1.1空气阻力空气阻力的大小与磁浮列车的运行速度和车辆编组有关8 1)无风运行时,磁浮列车所受空气阻力可表示为:f.=mPS.=pms.v22)磁浮列车行驶方向与风向呈一定角度时,列车所受
23、空气阻力:1Vh=cos式中:m为空气阻力系数;P为空气动压;Sw为列车横截面积;p为空气密度;Vh为车速与风速的合速度;V为风速;为风向角,且0 180;为侧偏角。1.1.2直线电机阻力PMM列车运行时的纵向牵引、电制动力由永磁同步直线电机提供,直线电机初级线圈在悬浮磁铁的次级磁场中产生感应电流,从而产生与列车运行方向相反的阻力。直线电机阻力计算模型如式(6)所示(19;3.3N,(0v5 m/s)式中:w为单节车厢的质量。1.2附加阻力1.2.1坡道附加阻力列车在坡道上运行时,由于重力的作用会产生沿着坡道向下的分力,当列车为上坡时,该力(3)相当于阻力,当列车下坡时,该力起牵引力的作用,其
24、表达式为19:fi=Mgi式中:g为重力加速度(取9.8 N/kg);i 为线路坡度。(9)列车牵引力随速度的增大,先保持不变然后逐渐减小。PMM列车制动包括电制动和液压制动,其中磁浮列车电制动力随速度的增大而增大,当速度为6 km/h时达到最大。液压制动力刚好相反,速度为6 km/h后达到最小而后保持不变2。1)牵引力:40,(0 v9.72 m/s)F,=1.442 103 v-1.00,(9.72 v13.89 m/s)7.287 4 10*v-2.00,(13.89v19.45 m/s)2)电制动力:FM=13.9.(1.67 19.45/s)5.689 17v-0.219 35,(0
25、v1.667m/s)3)液压制动力:-5.692 19v+34.59546,(0v1.667m/s)Fb2=0,(1.667vdo=X2+hofg(xi,X2,r,ho)=式中:r为跟踪速度因子,r越大,则vi(k)跟踪v(k)的速率越快,精度越高。2.1.2扩张状态观测器(ESO)ESO的作用是实时消除影响系统输出的扰动,即能由输出观测到的扰动,扩张成为新的状态变量,再利用反馈原理消除此扰动。由此看来,ESO并不依赖于准确的数学模型,也不需要分析扰动的具体作用,只需将扰动实时观测,再结合反馈刘鸿恩,等:ADRC参数自整定的永磁磁浮列车速度鲁棒控制e=zi-y2;=Z2-ole22=Z3-o2
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