高速列车运行控制系统作为保障动车组安全运行的关键技术之一,对列车的安全运行发挥着重要的中枢作用。随着高铁线路里程和动车组运行车次的增加,列车的运行控制系统的安全性与先进性越来越重要,它的技术研究工作要适应铁路的自动化运行要求,满足高速列车自动驾驶的技术条件,为实现高速列车的自动驾驶服务。研究高速动车组区间运行的自动驾驶控制策略,一方面能有效减轻司机劳动强度,有效保证驾驶操作的一致性,更大地发挥高速铁路的运营优势;另一方面,也可以实现人们安全、智能、高效、绿色出行,满足人们日益增长的物质需求。总体来说,本文研究内容对我国高速列车运行控制系统的安全性、智能性和开发具有自主知识产权的列控系统具有重要的现实意义。高速动车组的建模工作与控制策略的设计是动车组列车运行控制系统实现自动驾驶的核心工作。本文基于高速列车的动力学机理与车辆内部车钩力的作用关系,重新建立了区别于多动力单元模型、子空间模型、传统的离散系统模型、模糊模型等的动车组强耦合模型,模型中主要明确了车辆间车钩力的作用方式和作用力的大小,分析了作用规律,模型精度进一步提高,同时模型的复杂度也相应提高。在此基础上,多维度综合考虑列车运行的实际过程,分别探讨了多种基于动车组强耦合模型的速度跟踪控制方法与优化运行控制方法,及其相应的仿真实验等工作,取得了良好的效果。具体的创新研究工作如下:1、建立动车组强耦合运动模型。主要思路是把列车两节车辆之间的钩缓装置当作弹簧—阻尼器并联系统,分析对研究对象的作用方式、明确车间车钩力的大小等,结合车辆的物理动力学定律所建立的一种列车耦合模型,同时设计了一种模型中时变参数的寻优算法与更新策略。通过采集的高速列车区间运行数据进行模型验证,结果说明了本文建立的动车组强耦合模型的正确性与准确性。2、考虑到动车组强耦合模型是由多个相互耦合的子系统(即车辆)构成,可设计多个控制器进行分别控制。考虑到鲁棒自适应控制方法具有良好的鲁棒性与自适应性,非常适合高速列车在运行过程中的多种不确定性,故本章设计了高速列车的一种分散鲁棒自适应控制策略。以单个系统为例,对控制器的稳定性进行简要分析;通过实验室的动车组仿真平台,完成速度跟踪实验。(注意,本文的研究工作并不是刻意要对强耦合模型进行解耦控制,而是直接将耦合作用带入整个系统,设计控制策略,观察对整个系统的影响。下同。)3、基于动车组强耦合模型,根据模型的动力或制动力输入的分散特征,设计一种分散式神经网络滑模控制策略,对高速动车组进行位移跟踪控制;为减小位移跟踪过程中未知因素对动车组控制精度的影响,利用列车历史运行数据,设计历史工况数据中心对当前控制律的补偿规则,用以提高控制精度与实用稳定性,并同时分析控制器的稳定性,完成位移跟踪实验。4、基于研究内容2,由列车的速度跟踪精度、运行正点、运行稳定、运行节能四个指标构成决策变量,构成列车运行的优化目标函数。特征是根据列车运行状态与运行目标自适应调整决策变量的权重,将广义跟踪误差值重新输入到设计的分散鲁棒自适应控制器中,得到优化控制力输出,构成一种创新的动车组优化控制运行方法,以实现高速列车的优化高效运行。最后完成仿真实验。为保证高速动车组在自动驾驶过程中的安全与智能,本文进行了一系列的创新性探究。首先为了提高现有高速列车模型的精度,建立了动车组强耦合模型,然后设计了多种速度跟踪控制方法与优化运行控制策略,保证了高速列车的智能、高效、绿色运行,最后,在实验室现有条件的模型仿真平台,均验证了所提方法的有效性与适用性,为高速动车组的自动驾驶运行控制系统的实现提供一定的理论指导与探索方向。