Алгоритмы автоматизированного управления временем хода поезда "Русич" на перегонах метрополитена

• Автор: Мелёшин, Иван Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2011
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 214 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
1 СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДАМИ МЕТРОПОЛИТЕНА. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Обзор и классификация систем автоведения поездов.

1.2 Методы расчета энергооптимальных режимов ведения поезда.

1.3 Моделирование движения поезда метрополитена по перегону.

1.4 Постановка задачи исследования

Основные результаты и выводы по главе.

2 МЕТОДИКА ИДЕНТИФИКАЦИИ ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДА МЕТРОПОЛИТЕНА ТИПА РУСИЧ

2.1 Особенности поезда Русич. Расчет силы тяги, торможения и тока поезда

2.2 Определение параметров основного сопротивления при фильтрации погрешности измерения скорости на базе метода наименьших квадратов
2.3 Определение параметров основного сопротивления на базе фильтра Калмана.
2.4 Идентификация параметров модели движения поезда метрополитена типа Русич
2.5 Проверка адекватности модели движения поезда типа Русич.
Основные результаты и выводы по главе.
3 АЛГОРИТМЫ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ЭНЕРГОЭФФЕКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ПОЕЗДОМ МЕТРОПОЛИТЕНА ТИПА РУСИЧ.
3.1 Постановка задачи энергооптимального управления с учетом режима рекуперативного торможения и ограничений на фазовую координату
3.2 Энергооптимальные режимы управления.
3.3 Структура энергооптимальной траектории
3.4 Алгоритм расчета энергоэффективной траектории поезда метрополитена типа Русич
3.5 Исследование энергоэффективных траекторий поезда метрополитена типа Русич.
3.6 Расчеты энергоэффективных траекторий для линий Московского метрополитена
Основные результаты и выводы по главе
4 АЛГОРИТМ РЕГУЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕНИ ХОДА ПОЕЗДА НА БАЗЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ
4.1 Постановка задачи создания алгоритма регулирования времени хода
4.2 Алгоритм автоведения на базе нечеткой логики.
4.3 Анализ качества работы регулятора времени хода при заданных погрешностях параметров модели.
Основные результаты и выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ


Алгоритмы управления временем хода таких систем, основанные на энергооптимальном расчете для поезда с асинхронным двигателем и рекуперативным тормозом, являются предметом рассмотрения в данной диссертации. При создании алгоритмов автоматизированного управления одним из основных вопросов является разработка метода расчета оптимальных режимов ведения поездом. При этом в случае расчета в реальном времени, такой метод должен обладать высоким быстродействием и точной математической моделью объекта управления. Тхп - время хода, F - сила тяги, s - путь, t - время, v -скорость, г] - коэффициент полезного действия и механической передачи. Таким образом, задачу оптимального управления можно сформулировать следующим образом: необходимо найти такую кривую движения, которая обеспечивала бы заданное время хода при соблюдении ограничений на фазовые координаты и доставляла минимум расхода энергии (1. Эта задача относится к классу вариационных изопериметрических задач с закрепленными граничными условиями, с ограничениями на фазовые координаты и управление. При этом объект управления описывается нелинейными дифференциальными уравнениями. Задача поиска энергооптимальной траектории решалась разными авторами на протяжении многих лет [, , , , 1]. Л.С. Понтрягина [, , , ] и принцип максимума в формулировке A. A. Милютина и А. Среди численных методов наибольшее распространение получил метод динамического программирования, предложенный Р. Беллманом []. ДА1 - расход на /-м шаге. Главным препятствием для практического использования дискретным вариантом метода динамического программирования Р. Беллмана является необходимость иметь большие объемы памяти вычислительной машины из-за проблемы представления функции многих переменных на множестве дискретных значений аргумента. Для преодоления данных вычислительных трудностей были разработаны разнообразные методы, среди которых стоит отметить алгоритмы «бегущей волны», «блуждающей трубки» и «киевский веник» [, , ]. В основе алгоритма «киевский веник» лежит метод сокращения множества конкурентоспособных траекторий при последовательном «отметании» неоптимальных траекторий на каждом шаге расчета. Преимуществом динамического программирования и произошедших от него методов является простота учета ограничений на переменные состояния. Увеличение ограничений приводит к росту быстродействия метода, т. Другим многошаговым методом оптимизации является метод локальных вариаций, который использует идеи последовательных приближений траектории к оптимальной. Данный метод был разработан Ф. Черноусько и И. Л. Крыловым [] и применен для расчета оптимальной траектории управления движением поезда А. М. Костроминым [, ]. Данный метод можно рассматривать одновременно как метод покоординатного спуска с фиксированным шагом на фиксированной сетке, заданной в области, определенной ограничениями. Такой подход упрощает задач}' при программировании, однако данный метод чувствителен к локальным экстремумам, которые очень часто к тому же оказываются следствием неточности процесса вычислений. При использовании для оптимизации траекторий движения методов нелинейного программирования путь разбивается на к отрезков малой длины, в пределах каждого из которых управление считается неизменным и равным м/, где / - номер отрезка. Таким образом, фазовая траектория движения поезда, а, следовательно, и целевая функция становятся функцией вектора управляющих воздействий. Для поиска экстремума могут быть использованы любые безградиентные методы минимизации функций многих переменных []. В работах [, , ] задача поиска энергооптимальной траектории решается методом случайного поиска и покоординатного спуска. Эффективность данных методов зависит от начального приближения к оптимальной траектории, в окрестности которой происходит поиск. Основным достоинством численных методов поиска энергооптимальных траекторий является возможность использования достаточно сложных математических моделей объекта управления, включающие различные нелинейности. Главные недостатки этих методов -высокое требование к памяти ЭВМ и низкое быстродействие, что ограничивает их использование в реальном масштабе времени.