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题名虚拟编组列车的分布式协同预测控制
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作者
李中奇
衷玲玉
杨辉
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机构
华东交通大学电气与自动化工程学院
华东交通大学轨道交通基础设施性能监测与保障国家重点实验室
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出处
《交通运输工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期362-378,共17页
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基金
国家自然科学基金项目(52472342,52162048,61991404,62363011)。
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文摘
为提高虚拟编组列车的协同跟踪效率和编队的稳定性,提出了一种基于分布式模型预测控制(DMPC)的多列车交互协同跟踪控制方法,基于单元列车动力学分析建立了虚拟编组领导者-跟随者列车双向拓扑结构的状态空间模型,以改善单向拓扑结构的局限性,使得通信结构更稳固;在代价指标函数中引入邻接系统状态信息,并与自身状态信息进行加权融合,设计了改进的DMPC算法,在运行速度限制、距离限制和控制量限制等约束条件下,通过求解改进的代价指标函数得到了列车最优控制量和最优状态量,实现了虚拟编组列车的分布式协同控制,并从理论上证明了算法的可行性与闭环稳定性;采用实验室配备的列车追踪运行半实物仿真系统进行仿真,以4列CRH380A单元列车组成的虚拟编组列车为控制对象,使其跟踪设定的期望速度曲线,并与其他传统算法进行了对比。仿真结果表明:在不同初始条件下,虚拟编组列车的距离误差和速度误差均能在300 s后收敛,控制输出能满足乘客舒适性要求,且各单元列车在收到速度调整指令后仍可保持稳定编组队形;采用提出的方法得到的虚拟编组列车的速度和距离均方根误差分别为3.32×10^(-8)km·h^(-1)和6.11×10^(-7)m,相比传统方法均降低了99.99%,可见,提出的方法的控制跟踪性能优于传统控制方法,且各单元列车的采样时刻仿真时长均能保证在3 ms内,满足高速列车控制系统的要求。
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关键词
智能轨道交通
列车协同运行
分布式模型预测控制
虚拟编组列车
双向拓扑结构
代价指标函数
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Keywords
intelligent rail transit
cooperative operation of train
distributed model predictive control
virtual coupled train
bidirectional topology
cost index function
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分类号
U284.48
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
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