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基于无模型自适应控制的列车节能优化运行方法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:03:42
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基于无模型自适应控制的列车节能优化运行方法研究【摘要】:节能减排是目前保持我国国民经济快速持续发展的一项长期战略和基本国策,铁路运输行业能源消耗量巨大,铁路运输中的节能降耗和效率的

【摘要】:节能减排是目前保持我国国民经济快速持续发展的一项长期战略和基本国策,铁路运输行业能源消耗量巨大,铁路运输中的节能降耗和效率的提高具有重大的实际意义。针对列车运行中的节能控制问题,本文结合预测控制理论和最优控制理论中的方法,将无模型自适应控制方法应用于列车节能优化运行控制中,提出了满足实际运行约束条件的几种节能优化操作策略和控制方法。 首先,基于传统的最优控制理论提出了一种离线计算的列车节能优化操纵方法,针对给定的机车、车辆和线路情况,可直接得到在整个运行区间的最优解。进一步地,以通过离线优化计算得到的速度曲线作为跟踪目标,再应用无模型自适应控制方法可实现列车的节能优化运行控制。 其次,本文的核心内容是提出了一种结合无模型自适应控制及预测控制的在线计算的列车节能优化控制方法,并具体给出了三种处理列车运行约束的在线算法。该方法将列车节能优化问题描述为在预测时域内的一个与能量相关的新颖的性能指标函数,通过优化该指标函数得到当前的闭环控制输入,借助无模型自适应控制方法实时地更新预测模型完成反馈校正,在线地实现列车节能优化控制。该方法的特点是不依赖列车的数学模型,在线地滚动求解局部优化问题,具有较强的适应性。另外,在求解优化问题的过程中考虑了列车实际运行过程中受到的准时、限速、平稳、机车车辆性能等条件的约束,提出了解决带约束的列车节能优化问题的三种在线算法:饱和项法、起作用集法和内点法。 最后,利用Matlab仿真验证了所提出的各种列车节能优化运行方法的有效性,并分析和比较了在线和离线方法的特点。基于在线的列车节能优化操纵方法,开发了一套列车节能运行指导系统。 【关键词】:无模型自适应控制 预测控制 列车自动控制 节能优化
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:U279.2;U284.48
【目录】:
  • 致谢5-6
  • 中文摘要6-7
  • ABSTRACT7-11
  • 1 引言11-17
  • 1.1 列车节能优化操纵方法研究的背景和意义11-12
  • 1.2 列车节能优化操纵方法的国内外研究现状12-15
  • 1.3 论文主要内容15-17
  • 2 列车运行模型及能耗分析17-25
  • 2.1 列车运行时的受力分析17-22
  • 2.1.1 机车牵引力17-19
  • 2.1.2 列车制动力19-20
  • 2.1.3 列车运行阻力20-21
  • 2.1.4 运行列车的数学模型21-22
  • 2.2 列车运行约束条件22
  • 2.3 列车运行的能耗分析22-25
  • 3 离线的列车节能优化操纵方法25-37
  • 3.1 最优控制的理论基础25-27
  • 3.2 基于最优控制的列车节能优化操纵方法27-33
  • 3.2.1 问题描述27-28
  • 3.2.2 算法描述28-33
  • 3.3 离线的列车节能优化操纵方法的应用33-37
  • 3.3.1 列车及线路参数33-34
  • 3.3.2 计算结果分析34-37
  • 4 基于无模型自适应控制的在线列车节能优化控制方法37-57
  • 4.1 预测控制理论基础37-38
  • 4.2 无模型自适应控制理论基础38-40
  • 4.3 无模型自适应预测控制及其在列车节能优化运行中的应用40-46
  • 4.3.1 预测模型41-43
  • 4.3.2 与能耗相关的优化指标43-44
  • 4.3.3 在线滚动优化及反馈校正44-45
  • 4.3.4 控制输入受限及超速防护的处理45-46
  • 4.4 结合二次规划的列车节能优化控制算法46-57
  • 4.4.1 利用动态线性化技术对列车节能优化问题的转化47-50
  • 4.4.2 结合起作用集法的控制算法50-53
  • 4.4.3 结合内点法的控制算法53-57
  • 5 列车节能优化运行方法的仿真研究和列车节能运行指导系统57-74
  • 5.1 在线列车节能优化控制方法的仿真57-62
  • 5.2 基于离线优化目标速度曲线的跟踪控制仿真62-64
  • 5.3 仿真结果比较64-67
  • 5.3.1 三种在线节能优化控制方法的比较64-66
  • 5.3.2 离线与在线节能优化运行的比较66-67
  • 5.4 列车节能运行指导系统67-74
  • 5.4.1 指导系统概述67-70
  • 5.4.2 关键技术70-74
  • 6 结论与展望74-76
  • 6.1 结论74-75
  • 6.2 展望75-76
  • 参考文献76-79
  • 附录 A79-81
  • 作者简历81-85
  • 学位论文数据集85


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