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    非奇異終端滑??刂圃诹熊囘\(yùn)行自動(dòng)控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

    2014-01-01 00:00:00余曉華

    摘 要:作為一種代替司機(jī)實(shí)現(xiàn)交通自動(dòng)化的重要設(shè)備,列車自動(dòng)運(yùn)行(ATO)系統(tǒng)吸引了國(guó)內(nèi)外鐵路工作者的廣泛關(guān)注。一個(gè)高效的高速列車控制方法能夠滿足人民對(duì)高速列車“安全、準(zhǔn)時(shí)、舒適和快速”的需求[1]。與傳統(tǒng)的線性滑??刂疲↙SM)相比,非奇異的終端滑??刂疲∟TSM)能保從任何初始狀態(tài)到達(dá)平衡點(diǎn)的時(shí)間是有限的。NTSM穩(wěn)態(tài)精度高,使它特別適用于高速、高精度控制[2]。本文采用非奇異終端滑??刂坪途€性滑??刂茖?shí)現(xiàn)高速列車控制,仿真結(jié)果給出了驗(yàn)證分析。

    關(guān)鍵詞:高速列車;非奇異的終端滑模控制;線性滑模控制

    中圖分類號(hào):TP273

    1 介紹

    列車自動(dòng)駕駛是列車發(fā)展方向之一。作為列車控制系統(tǒng)的一個(gè)重要子系統(tǒng),ATO用于根據(jù)地面信息控制列車行駛,制動(dòng)。因此,如何進(jìn)一步提高列車ATO系統(tǒng)的控制精度已成為實(shí)現(xiàn)列車無人駕駛的關(guān)鍵。近年來,隨著模糊控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),專家系統(tǒng)等智能控制技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展,許多科研院所和高等院校已將智能技術(shù)應(yīng)用在高速列車的控制并取得了一定的成果[1]。終端滑模(TSM)控制提供了一些優(yōu)異性能,如快速,有限時(shí)間內(nèi)收斂。但是,現(xiàn)有的TSM控制器的設(shè)計(jì)方法仍然有一個(gè)奇異點(diǎn)問題[3-4]。最近,NTSM的提出,可以有效的克服奇異性問題。因?yàn)镹TSM具有良好的控制性能,它已被廣泛地應(yīng)用于機(jī)械手臂,電機(jī)控制等領(lǐng)域[5-7]。在本文中,仿真結(jié)果表明,該方法是正確和有效的,達(dá)到了預(yù)期的列車控制等,且與線性滑??刂葡啾龋瞧娈惤K端滑??刂瓶梢允箍刂葡到y(tǒng)有限時(shí)間內(nèi)收斂于期望軌跡,仿真結(jié)果驗(yàn)證了非奇異終端滑??刂频膬?yōu)越性。

    2 預(yù)備知識(shí)和問題的提出

    列車運(yùn)行過程中是一個(gè)大的和復(fù)雜的系統(tǒng)。不失一般性,列車的運(yùn)動(dòng)可以通過以下等式來描述[8]:

    + (1)

    其中M是列車質(zhì)量;x, 和 分別表示列車的位置,速度和加速度值,分別為F(t)的結(jié)合了牽引力和制動(dòng)力;a,b和c是由實(shí)驗(yàn)獲得的;和g(,)包括了由其他的動(dòng)態(tài)類型,如曲線阻力,坡度阻力,隧道阻力,以及未建模因素。計(jì)算阻力的公式可以是[8]:

    fe=fe1+fe2+fe3+fe4(x, ) (2)

    其中fe1,fe2,fe3和fe4分別代表曲線阻力,坡度阻力,隧道阻力以及其他因素,一些經(jīng)驗(yàn)公式:

    fe1=(10.5§/Lc),fe2=1000 tanθ,fe3=0.00013L3, )cos(0.008x),其中α,Lc,θ和L3分別表示曲線圓心角,列車長(zhǎng)度,鐵路線的斜率和隧道長(zhǎng)度。

    非奇異終端滑??刂频幕驹砜珊?jiǎn)要概括如下:考慮二階不確定非線性動(dòng)力系統(tǒng), =X2

    =f(x)+g(x)+b(x)u (3)

    其中,x=[x1,x2]T是系統(tǒng)的狀態(tài)向量,f(x)和b(x)≠0是x的光滑非線性函數(shù)。g(x)代表系統(tǒng)確定以及擾動(dòng),且滿足條件:‖g(x)‖≤lg,lg>0。u是標(biāo)量控制輸入。對(duì)于該系統(tǒng)中,常用的控制設(shè)計(jì)是[2]:

    u=-b-1(x)(f(x)+β +(lg+η)sgn(s)) (4)

    其中η>0是個(gè)常數(shù)。

    NTSM由下列一階終端滑動(dòng)變量描述[2]:

    s=x1+1/βx2p/q (5)

    其中β>O是個(gè)需要設(shè)計(jì)的常數(shù),p和q是正的奇數(shù),且滿足條件:1

    傳統(tǒng)的LSM的描述如下:

    s=x1+βx2 (6)

    其中β的定義和(5)中相同。

    3 仿真結(jié)果

    為了進(jìn)行控制律設(shè)計(jì),定義距離跟蹤誤差和速度跟蹤誤差為:e=x-xd

    = - (7)

    其中xd=sin(6∏t)和 代表要跟蹤的距離和速度軌跡。根據(jù)上述(1)和(2)所述的列車運(yùn)行系統(tǒng),函數(shù)(3)和(4)可以設(shè)計(jì)成:

    f(x)=-(a+bx2+cx22)/M-

    g(x)=-fe/M (8)

    仿真中所用的參數(shù),采樣時(shí)間h=0.1,M=500ton,a=2.25,b=1.9×10-3,c=3.2×10-4,§=120,Lc=140m,θ=0 0.015,L3=1500m,lg=12.05, =6000;NTSM:η=75,β=895,p=17,q=15;LSM:η=1120,β=590,p=1,q=1。

    從實(shí)際的角度來看,由于許多限制,由控制律產(chǎn)生的控制輸入信號(hào)u不能完全轉(zhuǎn)換為力,其中一個(gè)最重要的限制是由工作電機(jī)的最大輸出造成的飽和,實(shí)際的輸出力u可以是如下的形式:

    f=

    其中Flow和Fup分別表示的制動(dòng)力的下限和上限值的牽引力。我們將上限的牽拉力設(shè)為1030千牛進(jìn)行了仿真.為了比較兩種控制策略,使得在不考慮執(zhí)行器飽和時(shí)理想的輸出力為同樣的5000千牛,距離和速度跟蹤曲線中分別為圖1距離跟蹤,圖2速度跟蹤,圖3滑模。從結(jié)果中清楚地看出,雖然具有未知系統(tǒng)參數(shù),但仍具有良好的跟蹤性能,并且也可以看出使用非奇異終端滑??刂坡傻膬?yōu)勢(shì)。

    圖1 距離跟蹤

    圖2 速度跟蹤

    圖3 滑模

    4 結(jié)束語

    在本文中,非奇異終端滑??刂坪途€性滑??刂朴糜贏TO,并在仿真過程中考慮到了執(zhí)行器飽和,非線性因素,未知的系統(tǒng)參數(shù)以及未知的動(dòng)態(tài)存在。仿真結(jié)果表明,NTSM控制律容易實(shí)現(xiàn),且十分有效。通過比較,我們可以看出非奇異終端滑模控制的優(yōu)越性。

    參考文獻(xiàn):

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    [5]李世華,丁世宏,田玉平.一類二階非線性系統(tǒng)的有限時(shí)間狀態(tài)反饋鎮(zhèn)定方法[J].自動(dòng)化學(xué)報(bào),2007(01):101-104.

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    [8]Gao S,Dong H R,Chen Y,Ning B,Chen GR,Yang X X,Approximation based robust adaptive automatic train control:an approach for actuator saturation,IEEE,2013.

    作者簡(jiǎn)介:余曉華(1991-),女,河南人,本科,學(xué)士,研究方向:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)。

    作者單位:東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,南京 210096

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