Повышение энергоэффективности процесса управления электровозом посредством оперативного уточнения сил тяги и электрического торможения

• Автор: Елисеев, Игорь Александрович
• Шифр специальности: 05.22.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2013
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 138 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ЕЛАВА 1. АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТ ПО ОПРЕДЕЛЕНИЮ СИЛЫ ТЯГИ ИЛИ ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ТОРМОЖЕНИЯ ЭЛЕКТРОВОЗА И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ
ЕЕ Анализ работ, направленных на определение силы тяги или электрического торможения электровоза постоянного тока
Е2. Обзор автоматических систем управления тяговым подвижным составом и тенденции их развития
1.3. Постановка задачи исследования и обоснование выбора метода ее решения
1.4. Выводы по 1 главе
ГЛАВА 2. СТОХАСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ СИЛ ТЯГИ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ТОРМОЖЕНИЯ ЭЛЕКТРОВОЗА ПОСТОЯННОГО ТОКА
2.1. Построение стохастической модели сил тяги и электрического торможения электровоза постоянного тока
2.2. Анализ стохастической модели сил тяги и электрического торможения электровоза постоянного тока
2.3. Выводы по 2 главе
ГЛАВА 3. МЕТОДИКА ОПЕРАТИВНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ СИЛ ТЯГИ И ЭЛЕКТРИЧЕСКОГО ТОРМОЖЕНИЯ ЭЛЕКТРОВОЗА В ПРОЦЕССЕ ДВИЖЕНИЯ БЕЗ ДОПОЛНИТЕЛЬНОЙ ИЗМЕРИТЕЛЬНОЙ АППАРАТУРЫ
3.1. Предварительная подготовка априорных данных для определения сил тяги и электрического торможения электровоза
3.2. Анализ потенциальной точности оценок вектора состояния и определения силы тяги или электрического торможения электровоза
3.3. Анализ допустимости линеаризации уравнений измерений и проверка наблюдаемости оцениваемых координат вектора состояния
3.4. Построение алгоритма оценивания координат вектора состояния и силы тяги или электрического торможения электровоза
3.5. Выводы по 3 главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ
4.1. Применение методики определения силы тяги в процессе движения для грузового электровоза постоянного тока 2ЭС
4.1.1. Разработка алгоритма оценивания фактической силы тяги электровоза постоянного тока 2ЭС
4.1.2. Реализация и исследование алгоритма оценивания силы тяги грузового электровоза 2ЭС
4.2. Экспериментальное исследование методики оперативного определения сил тяги и электрического торможения электровоза и СМСТЭ
4.2.1. Проверка адекватности СМСТЭ и работоспособности методики оперативного определения сил тяги и электрического торможения электровоза
4.2.2. Проверка устойчивости стохастической модели сил тяги и электрического торможения электровоза
4.3. Эффективность применения СМСТЭ и методики оперативного определения сил тяги и электрического торможения электровоза в процессе движения
4.4. Выводы по 4 главе
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ
Приложение 1. Протокол совместного заседания секций локомотивного хозяйства и топливно-энергетической научно технического совета ОАО "РЖД" от 13.10.2010 г
Приложение 2. Частные производные динамических и электрических параметров по оцениваемым компонентам вектора состояния системы
Приложение 3. Характеристики намагничивания тягового электродвигателя ЭДП-
Приложение 4. Рабочие характеристики магистрального грузового электровоза серии 2ЭС6 полученные на заводе изготовителе
Приложение 5. Письмо ООО "Научно-производственного объединения САУТ" (ООО "НПО САУТ") об использовании научных результатов

ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. Одним из ключевых направлений
модернизации экономики современного государства, в том числе и России, является энергоэффективность. ОАО «РЖД» приняло и реализует энергетическую стратегию энергосбережения в перевозочном процессе, одним из направлений которой, является обновление локомотивного парка более эффективным тяговым подвижным составом (ТПС), оборудованным микропроцессорными системами управления локомотивом (МСУЛ).
Применение МСУЛ позволяет улучшить технические характеристики и потребительские свойства ТПС, в частности, экономичность. Кроме того, появляется возможность формулировать задачи, решение которых требует обработки больших объемов измерительной информации непосредственно на борту ТПС.
Переход на современные информационные технологии позволяет разработчикам создавать системы автоматического управления (САУ) ТПС, в том числе и системы автоведения, которые позволяют посредством автоматизации процесса управления ТПС повысить его энергоэффективность.
Повышение энергетической эффективности процесса управления ТПС, его автоматизация и оптимизация на железнодорожном транспорте - сложная и многогранная проблема. В разное время ее решению посвящены результаты работ видных ученых: В.М. Бабича, Л. А. Баранова,
Ю.В. Бушненко, Я.М. Головичера, Е.В. Ерофеева, Я.Б. Кудрявцева,
А.М. Костромина, Л.А. Мугинштейна, В.А. Нехаева, БД. Никифорова, Ю.П. Петрова, A.B. Плакса, В.Е. Розенфельда, А.Н. Савоськина, Г.В. Фаминского, В.П. Феоктистова, И.А. Ябко и др.
Однако в отношении энергосбережения эффективность работы систем автоведения еще не достигла потенциально возможного уровня. Опыт эксплуатации Московской железной дорогой парка ТПС, оборудованного системой автоведения, показал, что высококвалифицированные машинисты

решении задач оценивая координат вектора состояния, эффективность применения линеаризованных алгоритмов может быть достигнута за счет многократного уточнения точки линеаризации по результатам поступившего измерения до тех пор, пока изменение оценки не станет малым. Как только условие будет достигнуто процесс уточнения продолжиться, но с уже новыми поступившими результатами измерений. Такой алгоритм уточнения параметров вектора состояния называют итерационным алгоритмом (1КТ).
Согласно [38]: «Применение дискретного алгоритма к системам большой размерности требует большого объема вычислений». Кроме того, зачастую вектор состояния системы X, может содержать координаты, являющиеся не наблюдаемыми по используемым измерениям, а для получения искомых оценок в соответствии с алгоритмами этого типа необходимо, чтобы вектор состояния был наблюдаемым. Однако, если для достижения целей в результате решения какой-либо прикладной задачи достаточно использовать лишь часть компонентов вектора состояния, полный вектор состояния X” разделяют на наблюдаемый вектор состояния X, и ненаблюдаемый вектор смещения г. Алгоритм, который на основании математической модели для вектора X” оценивает только вектор Х(, называется редуцированным фильтром [38].
Алгоритмы оценивания калмановского типа широко применяются при решении задач управления многими сложными динамическими системами, например, непрерывными производственными процессами, самолетами, кораблями и космическими аппаратами. Для того, чтобы управлять системой, необходимо полностью знать ее состояние в каждый момент времени, описываемое некими параметрами, не всегда доступными непосредственному измерению. В терминах теории идентификации говорят, что необходимо решить задачу параметрической идентификации. В том случае, если параметры модели идентифицированы, то для получения их оптимальных оценок целесообразно использовать алгоритмы оценивания