基于模型预测控制的虚拟编组列车集中式控制方法

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虚拟编组(Virtual Coupling,VC)能够进一步缩短列车之间的运行间隔,提高铁路运力,它是列车运输组织方式未来发展的重要方向,但目前尚无能够支撑其列车运行控制系统技术开发的完整理论体系。在VC方式下,面向VC的列车运行控制系统可以根据通信拓扑结构和控制主体分布,划分为集中式控制器和分布式控制器两种,当前的通信技术均能支撑这两种技术的实现。区别于分布式控制,集中式控制便于虚拟编组列车组(Virtually Coupled Train Set,VCTS)内的控制器主体统筹全局信息,增强列车之间的合作行为,对整个VCTS实施高效的控制。VCTS的控制具有明确的需求目标,还包含复杂的约束条件,对于这一类控制问题,模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)是一种比较常用的控制架构。本文提出一种基于MPC的虚拟编组列车集中式控制方法,并针对其在设计、优化与应用上的若干难题给出了解决方案。内容如下:(1)设计了一种集中式VCTS通用MPC框架。基于传统的自动驾驶汽车编队MPC控制框架,提出了适用于VCTS的控制器模型和基于MPC的求解算法,并对控制器的稳定性进行了分析。数值仿真试验表明,在一定的预测时长范围内,该方法可实现对VCTS的全局稳定控制。(2)优化了集中式VCTS通用MPC框架的实时性。针对该控制器的实时性缺陷,基于一种可部署的MPC,结合一阶近似的方法,从控制周期流程中的计算时序上进行调整,并利用一阶近似补偿由于过早预测采样时刻状态值导致的最优控制量失真的缺陷。数值仿真试验表明,该方法能够极大还原理想状态下的最优控制解,且实时性得到了保证。(3)提出了面向环境异质的VCTS控制方法。本文以坡道作为异质环境因素,利用能量守恒定律提出一种考虑坡度影响的非线性最优控制器构建方法,并利用数值延拓/广义最小残差法对其进行求解,以较小的精确度损失,大幅降低了控制率计算的复杂度,进而提高实时性。数值试验仿真表明,所提出的控制器在变坡道的条件下仍然能够实现对VCTS的全局稳定控制。此外,相比于传统的基于边值问题的解法,结果表明该方法的实时性优势很大。(4)提出了面向列车性能异质的VCTS的编队稳定控制方法。本文以列车制动性能作为性能异质因素,研究VCTS中列车制动性能与编队稳定性的关系,并分别得出确保编队稳定性关于制动性能的充要条件与算例验证方法。数值仿真试验表明,该成果可以为异质性能的VCTS全局稳定控制提供有效的支撑。图35幅,表10个,参考文献83篇。
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