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    中低速磁浮列車滑模自抗擾懸浮控制算法

    2023-03-29 02:54:50陳萍史天成于明月陳垟史炎

    陳萍 ,史天成,于明月,陳垟,史炎

    (1. 沈陽航空航天大學(xué) 民用航空學(xué)院,遼寧 沈陽 110136;2. 遼寧通用航空研究院,遼寧 沈陽 110136;3. 沈陽航空航天大學(xué) 自動化學(xué)院,遼寧 沈陽 110136;4. 西南交通大學(xué) 牽引動力國家重點實驗室,四川 成都 610031)

    近年來,中國軌道交通發(fā)展迅速,國家更加重視基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),軌道交通類型也更加多樣。其中磁浮列車因為其爬坡能力強,與軌道間維持一定間隙,從而消除了懸浮架與軌道的摩擦磨損而受到廣泛關(guān)注。目前國內(nèi)已有的中低速磁懸浮運營線有北京磁浮S1線和長沙磁浮線[1]等,并有一些新結(jié)構(gòu)磁浮列車被提出,優(yōu)化了列車結(jié)構(gòu),列車性能有所提升[2]。為了確保乘客的安全,運營線路上列車的很多關(guān)鍵部件都有冗余設(shè)計,懸浮控制程序中90%左右的代碼都用來故障診斷,真正的控制算法只占代碼的10%左右。其中,間隙測量是保持穩(wěn)定懸浮最重要的環(huán)節(jié),理論上如果間隙的采樣頻率和采樣精度足夠高,只要控制器獲取到間隙就可以實現(xiàn)基本懸浮。在運營線路中,每個控制點都冗余了三路間隙傳感器、兩路加速度傳感器和兩路電流傳感器。測量間隙采用電渦流原理,后級信號處理采用相敏檢波電路[3]或LDC1614[4]實現(xiàn)。實現(xiàn)懸浮控制的算法包括滑模控制[5-8]、自適應(yīng)控制[9-10]、自抗擾控制[11-12]和滑模自抗擾控制[13-17]等,這些控制算法能夠?qū)崿F(xiàn)基本的懸浮,不同算法穩(wěn)定懸浮時電磁鐵中電流相差不大,所以算法的功耗基本一致?;?刂频牡皖l性能好[8],但參數(shù)調(diào)試較復(fù)雜,帶寬較窄;自適應(yīng)控制能夠在不修改參數(shù)的情況下適應(yīng)不同質(zhì)量的懸浮架,沒有繁瑣的調(diào)參過程,但控制過程會有超調(diào);自抗擾控制能夠讓懸浮間隙無顫振、無超調(diào),但參數(shù)調(diào)試較復(fù)雜;滑模自抗擾控制同時擁有滑模和自抗擾的特性,抗干擾能力強且?guī)捿^寬,但是李大字等[13-17]提出的滑模自抗擾控制將擴張狀態(tài)觀測器觀測數(shù)據(jù)直接用于控制,未將讀取觀測數(shù)據(jù)和讀取傳感器數(shù)據(jù)的控制效果做對比,且文獻中傳感器精度高,測量準確,動態(tài)性能好,適合在干擾不劇烈的固定場合使用。而中低速磁浮列車的懸浮系統(tǒng)有很強的非線性,實際動態(tài)運行時會有復(fù)雜擾動進入系統(tǒng),控制器需要獲取的傳感器信號種類多,安全性要求高,而擴張狀態(tài)觀測器觀測的數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)有誤差。目前運營線路主要存在的問題是懸浮架完全解耦,任何一個懸浮控制點的間隙或電流傳感器失效,或控制板卡失效,懸浮控制點將無法正常懸浮,整個懸浮架就向失效一側(cè)傾斜,導(dǎo)致列車無法正常運行[18]。較好的解決方案是加入更多的控制器和傳感器冗余控制,這種方式增加了控制器的能耗,也增加了車重。如果只考慮電渦流傳感器測量間隙,在列車遇到上下坡的時候,懸浮架會有敲打軌道的情況,特別是速度較快的情況下,敲打軌道現(xiàn)象更為明顯,乘客乘坐體驗感會很差,這也制約著磁浮線的運營速度[19]??刂破髦行枰尤雽π盘柕奈⒎忠种撇▌?,但是直接微分會導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定,懸浮架容易失穩(wěn),所以采用韓京清[20]提出的最速控制綜合函數(shù)實現(xiàn)對信號的微分。本文基于運營線路現(xiàn)有控制器和傳感器的基礎(chǔ)上,針對上述這些問題,對比了狀態(tài)反饋控制、直接獲取傳感器的滑模自抗擾控制、自抗擾控制和獲取擴張狀態(tài)觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾的控制效果,并提出在電流傳感器正常情況下采用傳感器數(shù)據(jù)參與控制保證列車最優(yōu)性能,電流傳感器故障情況下采用觀測數(shù)據(jù)參與控制保證列車正常懸浮,同時為了提升控制器的帶寬,數(shù)據(jù)融合后間隙包含了被電渦流傳感器濾掉的高頻成分,加入了對間隙和加速度數(shù)據(jù)故障的判斷,即使多個傳感器同時故障也不會影響正常懸浮。通過仿真和實驗驗證了所提模型的優(yōu)越性,提高了動態(tài)運行狀態(tài)下懸浮可靠性以降低列車趴窩的風(fēng)險。

    1 磁浮列車數(shù)學(xué)模型

    磁浮列車單個解耦后的控制點如圖1 所示,F(xiàn)軌用于懸浮導(dǎo)向和列車降落時對車體支撐,控制器連接電磁鐵,通過調(diào)整控制器產(chǎn)生的PWM 占空比調(diào)節(jié)電磁鐵線圈中的電流,將電磁鐵吸起一定的高度,使電磁鐵與F軌之間間隔固定的距離,這個距離稱為懸浮間隙。采用2 個IGBT 組成半橋電路實現(xiàn)對電磁鐵電流的控制,因為即使一個IGBT被擊穿短路,另一個IGBT 也能正常工作。4 個反接的二極管是防止電磁鐵兩端的電壓過高擊穿IGBT,將電磁鐵中過大的能量反饋回DC330V 電網(wǎng)中。懸浮間隙通過安裝在電磁鐵上方的電渦流傳感器測量得到[21]。

    圖1 磁浮列車原理Fig. 1 Schematic diagram of maglev vehicle

    在理想條件下,車體的垂向運動方程可以表示為[22]

    式中:F表示電磁鐵產(chǎn)生的懸浮力;i表示電磁鐵流過的電流;x表示空氣間隙;μ0表示真空磁導(dǎo)率;N表示電磁鐵線圈匝數(shù);S表示正對橫截面積。

    垂向加速度隨著間隙與電流的變化為

    式中:m表示懸浮點的等效質(zhì)量;fd表示受到的干擾力;g表示重力加速度。

    電感量L隨間隙的變化為

    電磁鐵兩端的電壓u與電流的關(guān)系為

    式中:R表示電磁鐵的等效電阻。

    被控對象的狀態(tài)方程可以表示為

    式中:x1表示間隙;x2表示速度;x3表示電流。實際控制系統(tǒng)中,間隙、加速度和電流容易獲取,而速度較難獲取。d1,d2和d3表示傳感器采集時引入的噪聲,實際情況可獲取到噪聲波動的上界,仿真時設(shè)定d1,d2和d3為對應(yīng)上界的隨機噪聲信號;y表示模型的輸出,即間隙。

    2 控制器設(shè)計

    2.1 滑??刂破?/h3>

    滑模控制的原理是控制器根據(jù)當(dāng)前間隙與目標間隙差值輸出信號到執(zhí)行機構(gòu),最終驅(qū)動被控對象使列車穩(wěn)定懸浮,由于反饋回的當(dāng)前間隙值會引入測量噪聲,所以測量的間隙需要進行數(shù)據(jù)融合。

    圖2 滑??刂破鱂ig. 2 Sliding mode controller

    根據(jù)式(5),輸出的一階導(dǎo)數(shù)為

    輸出的二階導(dǎo)數(shù)為

    輸出的三階導(dǎo)數(shù)為

    式 中 :d表示等效噪聲信號, 且

    所以控制器的輸出可以表示為

    式中:v表示控制律輔助項,且表示噪聲信號的上界。

    設(shè)定滑模函數(shù)

    式中:

    證明:

    對式(10)求導(dǎo),并代入式(8)得

    選擇Lyapunov函數(shù)為

    考慮到噪聲信號的上界max|d| ≤η時,有?≤0,此時根據(jù)LaSalle不變性原理,控制器與被控對象組成的閉環(huán)系統(tǒng)漸進穩(wěn)定[23],當(dāng)t →∞時,有

    當(dāng)η≥max|d|時,能保證系統(tǒng)穩(wěn)定,但是η并不是越大越好,過大的η會導(dǎo)致系統(tǒng)的抖振。

    在坡道向豎曲線過渡或豎曲線向坡道過渡的時候可能出現(xiàn)敲打軌道的現(xiàn)象,坡道可以分為上坡和下坡情況,如圖3所示。

    圖3 有坡道的情況Fig. 3 When the ramp exists

    如果只考慮上坡的情況,式(7)將會加入向心力

    式中:θ為車體向心力與豎直方向的夾角;vveh表示車速;r表示軌道的半徑。

    綜合考慮上下坡情況,則有

    此時的向心力可以被加速度傳感器檢測到,考慮到軌道坡度較小,最大不超過7%,忽略θ變化,所以式(17)將會變?yōu)槭?18)

    輸出的三階導(dǎo)數(shù)為

    反推出滑??刂破鬏敵龊瘮?shù)為

    式中:?2表示對加速度傳感器信號的微分,此時控制器輸出中已經(jīng)融合了間隙、電流和加速度信號。但是在控制器設(shè)計中,對某一個信號求微分會導(dǎo)致系統(tǒng)不穩(wěn)定,所以需要設(shè)計一種微分器。

    2.2 滑模自抗擾控制器

    滑模自抗擾控制器的核心為擴張狀態(tài)觀測器和跟蹤微分器,參考韓京清[20]提出的自抗擾控制,首先設(shè)定兩種逼近函數(shù)

    式中:δ為消除高頻顫振加入的線性區(qū)間長度;α為次方數(shù);e為誤差;z為包含了高頻分量的誤差項。

    圖4 滑模自抗擾控制器Fig. 4 Sliding mode active disturbance rejection controller

    自抗擾控制利用“等時區(qū)方法”構(gòu)造了一個近似的離散形式的最速控制綜合函數(shù),利用這種函數(shù)構(gòu)造出的跟蹤微分器可以快速、沒有超調(diào)、沒有顫振地跟蹤加速度信號,并輸出加速度的微分信號,狀態(tài)方程可表示為

    式中:ra為調(diào)整跟蹤快慢的速度因子;h為采樣時間;x01為加速度的跟蹤輸出;x02為加速度的微分輸出。

    對于獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制器輸出可表示為

    式中:s與式(10)一致,但是s中?d和?d的值由與式(23)相同形式的跟蹤微分器求得微分,?的值由加速度傳感器采集的數(shù)據(jù)?積分得到。

    非線性擴張狀態(tài)觀測器ESO的方程為

    式中:β01,β02和β03為觀測器增益系數(shù);z1,z2和z3分別對應(yīng)x1,x2和x3的觀測值;a1和a2分別代表不同的次方數(shù);eo表示觀測間隙與實際間隙的差值;b0表示對控制器輸出的放大系數(shù)。

    WEI等[11]提出了自抗擾控制器輸出公式為

    式中:kp和kd分別表示自抗擾控制器的比例和微分系數(shù)。

    對于獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制器輸出可表示為

    式中:so表示滑模自抗擾控制器的滑模函數(shù),且和c6表示觀測器系數(shù)。

    證明:

    考慮對于觀測間隙求導(dǎo),則有

    對于觀測加速度

    對式(27)中的so求導(dǎo),則有

    將式(25)、式(28)和式(29)代入到式(30)中,有

    設(shè)定獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制器的Lyapunov函數(shù)為

    對式(32)求導(dǎo)得

    考慮到將式(27)代入到式(31)中,同時確保η≥d,此時?o≤0,所以系統(tǒng)漸進穩(wěn)定,當(dāng)t →∞時,有

    式(24)可以看出獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制達到穩(wěn)定懸浮需要保證傳感器正常,電流傳感器失效將導(dǎo)致列車失穩(wěn)。擴張狀態(tài)觀測器可以對電流傳感器數(shù)據(jù)估計,正常運行時控制器采用式(24)的形式,但是此時擴張狀態(tài)觀測器會返回數(shù)據(jù),電流傳感器故障時,即z3與x3差值的絕對值大于閾值時,控制器變?yōu)槭?27)的形式,所以只要間隙傳感器正常列車就不會失穩(wěn)。

    2.3 狀態(tài)反饋控制器

    作為對比,引入LEE 等[24]提出的狀態(tài)反饋控制,該算法類似于工程常用的經(jīng)典PID控制,但采用直接讀取多種傳感器數(shù)據(jù)的方法而非在程序中對懸浮間隙做微積分處理,能夠快速達到穩(wěn)定條件。令得到x3=

    所以控制器的輸出可以寫為

    式中:k1為比例系數(shù);k2為微分系數(shù);k3為電流系數(shù)。該方法的缺點是必須準確估計車體質(zhì)量,如果遇到質(zhì)量變化較大的情況讓等式平衡需要消耗時間調(diào)節(jié),所以該算法最大的缺點是魯棒性差。

    2.4 數(shù)據(jù)融合

    列車運行時會有多個電渦流傳感器測量間隙,間隙的量程為0~20 mm,間隙傳感器探頭通過軌縫的時候,采集到的間隙值比其他通道大很多,此時該通道數(shù)據(jù)不可用,只有從其他通道獲取的間隙數(shù)據(jù),考慮到壞掉的間隙傳感器輸出為0 mm,則間隙傳感器有效性判斷函數(shù)為

    式中:ng表示間隙傳感器的數(shù)量,z表示有效值判斷后的間隙值。

    對于將間隙測量的結(jié)果融合到最終的間隙值中

    式中:Kk是數(shù)據(jù)增益,用于減小數(shù)據(jù)的波動,為常數(shù),關(guān)系到相位差。Kk越小,相位差越大,濾波效果好。但相位差過大會導(dǎo)致控制不及時,列車容易失穩(wěn),x為濾波后的間隙數(shù)據(jù)。

    采用多個傳感器測量加速度,加速度的量程為-5g~+5g,考慮到加速度傳感器冗余,確認加速度傳感器正常后將數(shù)據(jù)反饋到控制器中,對于加速度的判斷為

    式中:na表示加速度傳感器的數(shù)量,a0i表示第i個通道的加速度值,a表示加速度數(shù)據(jù)。

    在頻域中間隙信號可表示為

    式中:τ表示濾波器時間常數(shù),X為間隙在頻域的表示??紤]到輸入的間隙測量信號可以分為高頻區(qū)域和低頻區(qū)域。電渦流傳感器低頻性能較好,但是高頻性能較差;加速度傳感器高頻性能較好,但是低頻性能較差。滑模自抗擾控制器的低頻性能較好,但是高頻性能較差,為了彌補控制器的高頻性能,采用互補濾波的方式將測量的輸入到控制器中,即低頻采用電渦流傳感器的數(shù)據(jù),高頻采用加速度的數(shù)據(jù)。即

    式中:A表示加速度在頻域的表示,?表示最終融合后間隙在頻域的表示,通過一階向后差分算法可以將連續(xù)函數(shù)轉(zhuǎn)為離散函數(shù)。轉(zhuǎn)換函數(shù)為

    將式(40)代入到式(39)中,得到間隙z 變換后的方程

    式中:?表示數(shù)據(jù)融合后的間隙。

    化簡并反變換得到離散后的迭代方程為

    3 仿真與試驗

    根據(jù)磁浮列車的數(shù)學(xué)模型,采用MATLAB/Simulink 進行仿真,懸浮架參數(shù)如表1 所示,擴張狀態(tài)觀測器的參數(shù)如表2所示。仿真后將算法應(yīng)用到磁懸浮試驗線路中測試。

    表1 懸浮架參數(shù)Table 1 Parameters of suspension frame

    表2 滑模自抗擾控制器參數(shù)Table 2 Parameters of sliding mode active disturbance rejection controller

    3.1 滑模自抗擾控制算法仿真

    設(shè)定懸浮間隙為8.5 mm,坡道參數(shù)按照張錕等[19]設(shè)定,長度=40 m,半徑r=1 000 m,坡度θ=40‰,k1=1 400,k2=1 200,k3=15,kp=1 600,kd=80,運行速度vveh=100 km/h,在第8 s 時進入上坡。通過滑模自抗擾控制器實現(xiàn)對磁浮列車的控制仿真,此時的控制器輸出為式(27),結(jié)果如圖5(a)所示,可以看出對于速度的估計比實際值偏大,基本能觀測到控制器的電流信號。

    通過仿真對比狀態(tài)反饋控制、獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制、自抗擾控制和獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制,間隙變化如圖5(b)所示,獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制和獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制能夠較好地通過坡道,而狀態(tài)反饋控制和自抗擾控制間隙會有0.47 mm 的波動。獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制會有超調(diào),因為觀測值與實際值有誤差,在正常運行情況滑模自抗擾控制是從所有傳感器中獲取數(shù)據(jù),而不采用觀測值。不同控制算法的仿真性能對比如表3 所示,4 種算法各有優(yōu)勢,自抗擾控制中的微分器不會造成系統(tǒng)發(fā)散,擴張狀態(tài)觀測器能根據(jù)間隙估計出速度和電流,對噪聲抑制效果好。綜合圖5 和表3,獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制因為傳感器數(shù)據(jù)融合彌補了滑??刂破鞯膸挘櫸⒎制饕种屏藬_動。而擴張狀態(tài)觀測器提高了懸浮可靠性,為列車運行安全提供最后一道保障。

    表3 不同控制算法仿真性能對比Table 3 Performance comparison of different control algorithms in simulation

    圖5 算法仿真對比Fig. 5 Simulation of algorithms

    3.2 滑模自抗擾控制算法實測

    懸浮控制板卡如圖6(a)所示,采用TMS320F2 8379D 實現(xiàn)懸浮控制算法,DSP內(nèi)部的雙核實現(xiàn)對控制程序的冗余。FPGA 實現(xiàn)對傳感器數(shù)據(jù)解碼,間隙信號傳輸?shù)紻SP 的共享RAM 中,雙核DSP 運行相同程序完成傳感器數(shù)據(jù)融合和控制算法實現(xiàn),并將目標占空比傳回FPGA,F(xiàn)PGA 對雙核反饋回的數(shù)據(jù)仲裁,最終產(chǎn)生PWM 驅(qū)動IGBT。控制器的輸出為PWM 的占空比,與式(4)稍有不同,實際的測量電流偏小,因為斬波器開啟時電磁鐵兩端電壓就為330 V。因為有漏磁等其他因素存在,實車中還有一些損耗,導(dǎo)致列車起浮時的上升時間和調(diào)節(jié)時間與仿真相比更長了。

    圖6 實車測試圖Fig. 6 Test of maglev vehicle

    獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制靜浮實測的曲線如圖6(b)所示,可以看出間隙的調(diào)節(jié)時間約為14.30 s,從間隙變化曲線可以看出,系統(tǒng)的過阻尼效果明顯,魯棒性強,這樣能夠防止懸浮過程中對車載設(shè)備造成過大的沖擊,同時給乘客帶來更好的乘坐體驗。根據(jù)加速度的變化可以看出只有在起浮和降落時有較大的波動,加速度傳感器采集到的加速度信號向上為正,車體受到的重力向下,所以穩(wěn)定在-9.80 m/s2左右。根據(jù)電流的變化可以看出穩(wěn)定懸浮時電流27.72 A 左右,只有起浮和降落時電流稍大一些以克服靜置間隙浮起或平穩(wěn)落地。各種控制算法的靜懸間隙實測數(shù)據(jù)變化如圖6(c)所示,動態(tài)運行間隙實測數(shù)據(jù)變化如圖6(d)所示,列車從靜止加速到15 km/h 惰行32 s 后制動,最終停止,算法的性能對比如表4 所示。其中狀態(tài)反饋控制算法在靜浮時波動大,動態(tài)運行時能根據(jù)傳感器數(shù)據(jù)及時做出反應(yīng)。獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制靜浮和動態(tài)運行性能較好,傳感器能檢測出實時的狀態(tài),但是調(diào)節(jié)時間長。自抗擾控制在靜浮時因為有擴張狀態(tài)觀測器的存在,抗干擾能力強,但是動態(tài)運行時觀測數(shù)據(jù)與實際有誤差導(dǎo)致波動較大。僅獲取觀測器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制在靜浮時波動被有效抑制了,但是動態(tài)運行時同樣由于觀測數(shù)據(jù)與實際有誤差導(dǎo)致間隙波動大。實測算法對比結(jié)果與仿真基本一致,而獲取所有傳感器數(shù)據(jù)的滑模自抗擾控制在故障工況下改用觀測器數(shù)據(jù)卻依舊能夠保持穩(wěn)定懸浮以堅持到回庫檢修,冗余設(shè)計提升了控制器的可靠性。

    表4 不同控制算法實測性能對比Table 4 Performance comparison of different control algorithms in real vehicle

    3.3 傳感器數(shù)據(jù)融合實測

    從圖7(a)可以看出,由于軌縫的存在,3 個間隙傳感器反饋回的間隙數(shù)據(jù)中有突變。在加入間隙傳感器數(shù)據(jù)有效性判斷后,輸出的數(shù)據(jù)消除了突變點,加入濾波算法后,可以看出濾波后的間隙波動少了6.40%。加速和減速過程由于列車的慣性,間隙會有很大的波動,完全停止之后間隙逐漸恢復(fù)8.50 mm。

    圖7 傳感器數(shù)據(jù)融合實測Fig. 7 Data fusion of sensors in maglev vehicle

    從圖7(b)可以看出處理后的數(shù)據(jù)包含了2 種傳感器的數(shù)據(jù),該判斷算法在有一個加速度傳感器故障時也會有加速度輸出。加速度數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)融合后,間隙突變時加入了高頻分量,如圖7(c)所示??梢姅?shù)據(jù)融合過程將2種傳感器的頻率特性都發(fā)揮了出來。

    4 結(jié)論

    1) 提出的滑模自抗擾懸浮控制算法,擴張狀態(tài)觀測器觀測到的數(shù)據(jù)不僅用于對傳感器故障判斷,也可以在電流傳感器故障的情況下直接用于控制算法,提升了控制器的可靠性。

    2) 在對傳感器數(shù)據(jù)融合時,首先判斷了數(shù)據(jù)的有效性,并根據(jù)傳感器頻率特性提取了各傳感器的有效信息,提升了控制器的帶寬。

    3) 在磁浮列車的懸浮控制板卡中運行程序,采用上位機軟件獲取懸浮間隙、電流和加速度,與MATLAB/Simulink 仿真相對比,調(diào)節(jié)時間和上升時間等指標與仿真有很大的差別,因為實車中有些損耗在仿真時被忽略了。

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