基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法技術

本發明專利技術公開了一種基于多工況ANFIS模型的動車組優化運行控制方法，所述方法針對高速動車組運行在牽引、制動和惰行多個工況下的復雜非線性系統的特性，分析其不同工況下的受力情況。并通過采集高速動車組實際運營數據，結合動車組牽引/制動特性曲線，建立一種新型的高速動車組多工況ANFIS模型，精確描述動車組運行過程。根據上述建模，采用合適的工況選擇機制，設計一種基于多工況ANFIS模型的預測控制器，完成高速動車組的優化運行控制。該發明專利技術提高了高速動車組運行過程的建模精度，改善了其運行的安全、正點和乘坐舒適性，為高速動車組的自動駕駛提供的技術支撐。本發明專利技術適用于高速動車組運行過程精確建模與優化運行控制技術領域。

【技術實現步驟摘要】
基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法
本專利技術涉及高速動車組運行過程多個工況建模與優化運行控制方法，屬高速動車組運行過程建模與優化運行控制

技術介紹
到2020年我國高鐵營業里程將達到3萬公里、覆蓋80％以上大城市，我國將全面進入高鐵時代。高速鐵路運營過程安全影響因素比傳統鐵路更多也更為復雜，安全水平的高低對高速鐵路可持續發展及穩定運營具有決定性的意義，安全保障是我們需要面對的一個重大科學問題。現有的高速動車組運行控制主要是基于列車自動防護系統(ATP)的人工操作模式，動車組的安全性等運行性能與駕駛員操作經驗和對故障的反應程度密切相關。因此，高鐵精確有效的自動控制成為需要解決的研究問題。由于高速動車組運行過程需在牽引、制動和惰行工況中多次切換，針對這一運行特性，建立精確的高速動車組運行過程模型和設計有效的控制方法對其進行優化運行控制已成為高鐵自動駕駛系統的發展趨勢。對于高速動車組運行過程的建模，傳統的建模方法主要是采用機理建模，其模型的單一性，模型參數的不變性在很大程度上滿足不了描述高速動車組運行動態的要求。數據驅動建模是利用數據挖掘技術尋找數據之間的有用信息建立更具體、更明確的函數表達形式來描述由輸入變量到輸出變量之間的關系。采用數據驅動建模方法可在很大程度上克服機理模型的不足。對此，有學者針對高速動車組結構特點建立一種數據驅動子空間預報模型，其狀態空間表達形式在列車建模方面取得了一定的效果，但其模型表達缺乏具體的物理意義，不利于模型參數的調整。相似的，相關學者采用減法聚類和模式分類算法建立了高速動車組數據驅動多智能體模型，但處理各智能體之間耦合關系的能力還需進一步改善。針對列車運行速度控制，較經典的是PID控制方法，由于PID控制自適應能力局限，其比較適用于環境較穩定，速度較低的城市軌道交通系統。為了解決這個問題，目前較為常用有效的是自適應容錯控制和廣義預測控制。相關學者采用自適應容錯控制方法實現高速動車組速度、位置跟蹤控制，提高系統性能指標；針對高速動車組的多動力單元組成特點，提出一種分布式自適應容錯控制方法來完成高速動車組的牽引和制動控制。但上述控制方法均沒有考慮動車組多工況運行的特點，其對處理實際高速動車組運行問題的能力還需提高。
技術實現思路
本專利技術的目的是，針對高速動車組運行控制主要依賴駕駛員操作經驗和對故障的反映程度，從而導致動車組運行性能不能得到保障的現狀，考慮動車組運行過程需在牽引、制動和惰行工況中多次切換的特點，建立高速動車組運行過程多工況ANFIS模型，并設計基于多工況ANFIS模型的運行速度控制器，控制高速動車組高精度跟蹤目標曲線安全運行。本專利技術的技術方案是：一種基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法，所述方法通過分析高速動車組在不同工況下的受力情況，采集高速動車組實際運營數據，建立高速動車組多工況ANFIS模型；并設計一種基于多工況ANFIS模型的預測控制器，完成高速動車組的優化運行控制，改善高速動車組運行性能；所述高速動車組在不同工況下的受力分析為：高速動車組在運行過程中受到基本阻力和附加阻力的作用，其運動過程受力情況可表示為：不同工況作用于高速動車組上的單位合力α可表達為牽引工況：當u＞0；制動工況：當u＜0；惰行工況：α＝-W＝f2(v)，當u＝0；式中，v是高速動車組運行速度，g是重力加速度，u為控制力；F為操縱牽引手柄獲得的牽引力，B是操縱制動手柄獲得的制動力；單位阻力W由單位基本阻力w0和單位附加阻力組成；單位附加阻力由單位坡道阻力wi，單位曲線阻力wr和單位隧道空氣阻力ws組成具體可用下式表示：其中，η1,η2,η3為基本阻力系數；iw是坡度千分數，αw是曲線中心角，Lr是曲線長度，Ls是隧道長度；將公式(2)代入公式(1)中，可得到高速動車組運行過程動力學模型：式中，η3v2和是速度v的非線性函數，其隨著動車組運行速度的增加而不斷增加，因而在高速情況下，動車組運行過程的非線性特性將越明顯；對公式(3)進行差分變換，存在非線性關系v(k)＝f{v(k-1),u(k-1)}；為找出上述非線性關系，分別建立牽引ANFIS模型，制動ANFIS模型和惰行ANFIS模型；以牽引工況為例，其模型可表示為：式中，v(k-1)、u(k-1)是速度和控制力輸入量，vt(k)是速度輸出量；為牽引ANFIS模型的第i條規則適應度的歸一化值；為后件參數，n1為牽引ANFIS模型的規則條數；制動、惰行工況的模型除參數數值不同外其余和牽引工況相同；所述基于多工況ANFIS模型的預測控制器為：建模過程得到的高速動車組運行過程模型(9)可描述為受控自回歸積分滑動平均過程模型(CARIMA)形式：a(z-1)v(t)＝b(z-1)u(t-1)+ξ(t)/Δ(13)式中，Δ＝1-z-1，其中參數和由建模過程獲得：令t時刻對式(13)的系統施加輸出反饋m(z-1)v(t)＝n(z-1)Δu(t)+ξ(t)(14)求其中最小時間間隔為Nd，Nd＝max{nb+1,nn+1}；在式(14)的輸出反饋作用下，式(13)的系統的閉環傳遞函數可表示為s(z-1)：那么，對于閉環系統，當j＞t+Nd時刻，可等價為狀態方程：即其中i＝j-(t+Nd)，x(0)＝[v(t+Nd-ns+1)…v(t+Nd)]；已知未來(t+j)時刻的期望輸出vr(t+j)，Nl為預測時域，Nu為控制時域；在j≤Nu時控制增量Δu(t+j-1)為自由變量；當j＞Nu時，控制增量設為可鎮定系統的輸出反饋，為表達簡單，取為如下形式：Δu(t+j-1)＝K(z-1)[v(t+j+1)-vr(t+j)],j＞Nu(18)滿足T(z-1)＝a(z-1)Δ-z-1b(z-1)K(z-1)(19)的特征值在單位圓內，nT為T(z-1)的階數；顯然，Nd＝nb+1，性能指標定義如下根據等價狀態方程(16)和公式(19)，并進一步推導，性能指標(20)可描述為上式中μj＞0，rj＞0(j＝1,...,Nl)表示輸出量和控制量的加權系數；Nl＞Nu+Nd，為狀態變量加權矩陣，是一個對稱正定陣；引入丟番圖方程，當V(t+j)＝LΔU(t+j-1)+HΔU(t-j)+GV(t)-WVr(t+j)(22)時，性能函數J取得最小；其中，當j≤Nu時，W為零矩陣；最小化性能指標J，可得到預測控制增量為其中是的第一行；通過最小化性能指標可求得每一時刻預測控制的最優控制量。所述的基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法，參數學習優化是通過結合反向傳播方法和梯度下降方法來完成，具體優化步驟可表現為：Step1.采用誤差反向傳播算法計算其中，i＝1,2,…,n1；j＝1,2，χ1＝v(k-1)，χ2＝u(k-1)；Step2.參數采用梯度下降法優化調整規則前件參數其中，學習速率αc，ασ和αθ由實驗獲得；制動ANFIS模型和惰行ANFIS模型采用相同方法獲得。本專利技術與現有技術比較的有益效果是，高速動車組是一個運行在多個工況下的復雜非線性系統。現有的高速動車組運行控制主要是基于列車自動防護系統(ATP)的人工操作模式，由于高速動車組運行過程需在牽引、制動和惰行工況中多次切換，動車組的運行性能與駕駛員操作經驗密切相關，難以保證高速動車組多本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法，其特征是，所述方法通過分析高速動車組在不同工況下的受力情況，采集高速動車組實際運營數據，建立高速動車組多工況ANFIS模型；并設計一種基于多工況ANFIS模型的預測控制器，完成高速動車組的優化運行控制，改善高速動車組運行性能；所述高速動車組在不同工況下的受力分析為：高速動車組在運行過程中受到基本阻力和附加阻力的作用，其運動過程受力情況可表示為：

【技術特征摘要】
1.一種基于多工況ANFIS模型的動車組優化控制方法，其特征是，所述方法通過分析高速動車組在不同工況下的受力情況，采集高速動車組實際運營數據，建立高速動車組多工況ANFIS模型；并設計一種基于多工況ANFIS模型的預測控制器，完成高速動車組的優化運行控制，改善高速動車組運行性能；所述高速動車組在不同工況下的受力分析為：高速動車組在運行過程中受到基本阻力和附加阻力的作用，其運動過程受力情況可表示為：不同工況作用于高速動車組上的單位合力α可表達為牽引工況：當u＞0；制動工況：當u＜0；惰行工況：α＝-W＝f2(v)，當u＝0；式中，v是高速動車組運行速度，g是重力加速度，u為控制力；F為操縱牽引手柄獲得的牽引力，B是操縱制動手柄獲得的制動力；單位阻力W由單位基本阻力w0和單位附加阻力組成；單位附加阻力由單位坡道阻力wi，單位曲線阻力wr和單位隧道空氣阻力ws組成具體可用下式表示：其中，η1,η2,η3為基本阻力系數；iw是坡度千分數，αw是曲線中心角，Lr是曲線長度，Ls是隧道長度；將公式(2)代入公式(1)中，可得到高速動車組運行過程動力學模型：式中，η3v2和是速度v的非線性函數，其隨著動車組運行速度的增加而不斷增加，因而在高速情況下，動車組運行過程的非線性特性將越明顯；對公式(3)進行差分變換，存在非線性關系v(k)＝f{v(k-1),u(k-1)}；為找出上述非線性關系，分別建立牽引ANFIS模型，制動ANFIS模型和惰行ANFIS模型；以牽引工況為例，其模型可表示為：式中，v(k-1)、u(k-1)是速度和控制力輸入量，vt(k)是速度輸出量；為牽引ANFIS模型的第i條規則適應度的歸一化值；為后件參數，n1為牽引ANFIS模型的規則條數；制動、惰行工況的模型除參數數值不同外其余和牽引工況相同；所述基于多工況ANFIS模型的預測控制器為：建模過程得到的高速動車組運行過程模型(9)可描述為受控自回歸積分滑動平均過程模型(CARIMA)形式：a(z-1)v(t)＝b(z-1)u(t-1)+ξ(t)/Δ(13)式中，Δ＝1-z-1，其中參數和由建模過程獲得：令t時刻對式(13)的系統施加輸出反饋m(z-1)v(t)＝n(z-1)Δu(t)+ξ(t)(14)求其中最小時間間隔為Nd，Nd＝max{nb+1,nn+1}；在式(14)的輸出反饋作用下，式(13)的系統的閉環傳遞函數可表示為s(z-1)：那么，對于閉環系統，當j＞t+Nd時刻，可等價為狀態方程：

【專利技術屬性】
技術研發人員：楊輝，付雅婷，譚暢，
申請(專利權)人：華東交通大學，
類型：發明
國別省市：江西,36