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[摘 要]针对列车运行系统的非线性特性，本文提出一种利用模糊算法在线调整PID参数的控制方法，并应用于ATO自动驾驶中的列车运行速度控制。通过Matlab仿真，结果表明本方法能够控制列车实现对目标速度的跟踪运行。
[关键词]模糊PID控制；列车自动控制；仿真；MATLAB
中图分类号：U284；TP273 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）18-0111-01
1、概述
列车运行控制系统以地面信号、调度命令等行车指挥命令为依据，结合各种运行条件对列车的启动、加减速、惰行、制动、停车等操作控制[1]。但列车运行过程极其复杂，它受许多因素的影响，如线路条件、环境条件、列车司机熟练操作程度等。在不同的工况下，如何实现高效的ATO成为人们关心的焦点问题之一。本文在研究讨论传统基于PID控制的ATO速度控制策略的基础上，分析其缺点和不足，提出了利用模糊算法改进PID控制參数的方法，并利用MATLAB进行了仿真和结果比对。
2、通过模糊规则调整PID参数的方法
PID是一种线性调节器，以列车制动模型理论和经验公式为基础来实现列车的运行控制和速度调整。连续PID的控制规律为：
为了对PID参数进行在线调整，我们通过制定模糊规则，用模糊控制器进行处理。偏差和偏差变化率是对PID控制器参数整定的主要影响因素[2]。
当较大时，为了加快系统的响应速度，应取较大的；但为了避免由于开始时的偏差的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可的范围，应取较小的；同时为了防止系统响应出现较大的超调，产生积分饱和，应对积分作用加以限制，通常取=0。
当偏差处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，应取得小些，的取值要适当。在这种情况下的取值对系统影响较，取值要大小适中，以保证系统的响应速度
当偏差较小即接近于设定值时，为使系统具有良好的稳态特性，应增加和的取值。同时为避免在系统的设定值附近出现振荡，应增强系统的抗干扰性能。当较小时，可取值大些；当较大时，应取小些。
用于在线自整定PID参数的模糊控制器是以误差e和误差微分ec为输入语言变量，以、、为输出语言变量的双输入三输出模糊控制器。其控制规则就是对参数、、的调整规则。在输入语言变量E和EC以及输出语言变量、、的论域中，取语言值为负大，负中，负小，零，正小，正中，正大（NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB）七种，各语言值的定义由隶属函数来描述。
由此，根据上述的参数整定原则，以及运行经验，可制作相应模糊规则表，用于模糊推理。如的模糊规则表如表1所示。
3、列车及线路模型
列车在具有坡道和弯道的轨道上依靠机车的粘着牵引力行驶，由于驾驶坡道的长度大于列车的车长，可将列车作为一个质点处理[3]。本文依据这种假设采用单质点模型。并且为了使用计算机仿真，将列车模型离散化处理，具体形式如下：
其中a、b、c为经验常数，不同型号的机车及客车取值不同，这里假设其最大值分别是0.0015，0.27，215。是作用在单位质量上的基本阻力，是作用在单位质量上的附加阻力，是位移处的加算坡道的坡度角，T为采样周期。
仿真所使用的线路模型总长为36.28km，其中含有一段长为9.68km的上坡道，坡度为15‰。
4、仿真结果分析
列车运行的目标速度曲线全程分为5个操作阶段：启动与加速阶段，匀速运行阶段，爬坡阶段，匀速运行阶段和制动停车阶段。在MATLAB中进行仿真后输出的速度跟踪结果如图1所示，图中蓝线表示实际的速度曲线，可以看出列车比较准确和平稳的跟踪了目标速度曲线。
5、结论
针对列车运行控制系统的非线性特性，本文阐述了一种利用模糊算法在线调整PID参数的控制方法，并应用于列车自动驾驶中的运行速度控制的问题。这种方法，保持了PID算法结构简单，鲁棒性强的优点，并具有良好的稳定性和响应速度。最后，通过Matlab构建仿真模型对其控制效果进行了验证。结果表明：在列车速度控制中，采用模糊算法改进的PID控制方法，具有较好的平稳性以及对目标速度的跟踪特性。
参考文献
[1] 周家猷，唐涛.列车自动驾驶系统算法研究[J].中国科技信息，2008，（13）：306-309.
[2] 金奇，邓志杰.PID控制原理及参数整定方法[J].重庆工学院学报，2008，（5）：37-38.
[3] 王轶.基于迭代学习控制的几类列车控制问题研究[D].北京交通大学，2010.
作者简介
周洪斌（1988.3-），男，籍贯辽宁省沈阳市，汉族，现供职于北京铁路局北京电务段，助理工程师，北京交通大学自动化（铁道信号）专业毕业，工学学士学位。日常工作中负责铁路地面信号设备的检修及维护，并利用业余时间研习列车运行控制方法的优化，铁路信号设备检修、检测、维护方法的技术改革改造以及其他学科技术在铁道信号专业中的拓展应用。
[关键词]模糊PID控制；列车自动控制；仿真；MATLAB
中图分类号：U284；TP273 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2014）18-0111-01
1、概述
列车运行控制系统以地面信号、调度命令等行车指挥命令为依据，结合各种运行条件对列车的启动、加减速、惰行、制动、停车等操作控制[1]。但列车运行过程极其复杂，它受许多因素的影响，如线路条件、环境条件、列车司机熟练操作程度等。在不同的工况下，如何实现高效的ATO成为人们关心的焦点问题之一。本文在研究讨论传统基于PID控制的ATO速度控制策略的基础上，分析其缺点和不足，提出了利用模糊算法改进PID控制參数的方法，并利用MATLAB进行了仿真和结果比对。
2、通过模糊规则调整PID参数的方法
PID是一种线性调节器，以列车制动模型理论和经验公式为基础来实现列车的运行控制和速度调整。连续PID的控制规律为：
为了对PID参数进行在线调整，我们通过制定模糊规则，用模糊控制器进行处理。偏差和偏差变化率是对PID控制器参数整定的主要影响因素[2]。
当较大时，为了加快系统的响应速度，应取较大的；但为了避免由于开始时的偏差的瞬时变大可能出现的微分过饱和而使控制作用超出许可的范围，应取较小的；同时为了防止系统响应出现较大的超调，产生积分饱和，应对积分作用加以限制，通常取=0。
当偏差处于中等大小时，为使系统响应具有较小的超调，应取得小些，的取值要适当。在这种情况下的取值对系统影响较，取值要大小适中，以保证系统的响应速度
当偏差较小即接近于设定值时，为使系统具有良好的稳态特性，应增加和的取值。同时为避免在系统的设定值附近出现振荡，应增强系统的抗干扰性能。当较小时，可取值大些；当较大时，应取小些。
用于在线自整定PID参数的模糊控制器是以误差e和误差微分ec为输入语言变量，以、、为输出语言变量的双输入三输出模糊控制器。其控制规则就是对参数、、的调整规则。在输入语言变量E和EC以及输出语言变量、、的论域中，取语言值为负大，负中，负小，零，正小，正中，正大（NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB）七种，各语言值的定义由隶属函数来描述。
由此，根据上述的参数整定原则，以及运行经验，可制作相应模糊规则表，用于模糊推理。如的模糊规则表如表1所示。
3、列车及线路模型
列车在具有坡道和弯道的轨道上依靠机车的粘着牵引力行驶，由于驾驶坡道的长度大于列车的车长，可将列车作为一个质点处理[3]。本文依据这种假设采用单质点模型。并且为了使用计算机仿真，将列车模型离散化处理，具体形式如下：
其中a、b、c为经验常数，不同型号的机车及客车取值不同，这里假设其最大值分别是0.0015，0.27，215。是作用在单位质量上的基本阻力，是作用在单位质量上的附加阻力，是位移处的加算坡道的坡度角，T为采样周期。
仿真所使用的线路模型总长为36.28km，其中含有一段长为9.68km的上坡道，坡度为15‰。
4、仿真结果分析
列车运行的目标速度曲线全程分为5个操作阶段：启动与加速阶段，匀速运行阶段，爬坡阶段，匀速运行阶段和制动停车阶段。在MATLAB中进行仿真后输出的速度跟踪结果如图1所示，图中蓝线表示实际的速度曲线，可以看出列车比较准确和平稳的跟踪了目标速度曲线。
5、结论
针对列车运行控制系统的非线性特性，本文阐述了一种利用模糊算法在线调整PID参数的控制方法，并应用于列车自动驾驶中的运行速度控制的问题。这种方法，保持了PID算法结构简单，鲁棒性强的优点，并具有良好的稳定性和响应速度。最后，通过Matlab构建仿真模型对其控制效果进行了验证。结果表明：在列车速度控制中，采用模糊算法改进的PID控制方法，具有较好的平稳性以及对目标速度的跟踪特性。
参考文献
[1] 周家猷，唐涛.列车自动驾驶系统算法研究[J].中国科技信息，2008，（13）：306-309.
[2] 金奇，邓志杰.PID控制原理及参数整定方法[J].重庆工学院学报，2008，（5）：37-38.
[3] 王轶.基于迭代学习控制的几类列车控制问题研究[D].北京交通大学，2010.
作者简介
周洪斌（1988.3-），男，籍贯辽宁省沈阳市，汉族，现供职于北京铁路局北京电务段，助理工程师，北京交通大学自动化（铁道信号）专业毕业，工学学士学位。日常工作中负责铁路地面信号设备的检修及维护，并利用业余时间研习列车运行控制方法的优化，铁路信号设备检修、检测、维护方法的技术改革改造以及其他学科技术在铁道信号专业中的拓展应用。