發(fā)布時間：2018-05-25 04:18

  本文選題：無人駕駛 + 城軌車輛�。� 參考：《蘭州交通大學(xué)》2014年博士論文

【摘要】：目前,軌道交通無人駕駛技術(shù)在國外發(fā)達國家的研究已日趨成熟,而我國無人駕駛技術(shù)的研究起步較晚,水平相對落后。由于我國大部分軌道交通列車的核心設(shè)備技術(shù)及運營模式是從國外引進的,存在“水土不服”的問題,例如,車輛在站停留時間不能根據(jù)客流量動態(tài)調(diào)整、行車間隔不智能,城軌車輛“常與地面失去聯(lián)系”等,已在很大程度上影響了城軌車輛無人駕駛技術(shù)在我國的發(fā)展速度。存在這些問題的原因,主要是因為我國在城軌車輛無人駕駛“控制系統(tǒng)”方面還缺乏自主知識產(chǎn)權(quán)的核心技術(shù),特別是在該領(lǐng)域相關(guān)基礎(chǔ)理論研究方面嚴(yán)重滯后,成為制約我國城軌交通無人駕駛發(fā)展水平的主要瓶頸。針對我國實際國情,開展城軌車輛無人駕駛技術(shù)基礎(chǔ)理論特別是控制策略方面的研究,對消除人為等不確定因素給城軌車輛運行的安全性、平穩(wěn)性和高效性帶來的潛在危害和不利影響,提高城軌交通系統(tǒng)無人駕駛車輛的自動化控制水平,具有十分重要的理論和現(xiàn)實意義。本文以無人駕駛城軌車輛為研究對象,以列車牽引運動學(xué)和動力學(xué)為基礎(chǔ),通過對車輛牽引運動、橫向和垂向振動建模與分析,引入魯棒控制理論對車輛振動進行控制分析與綜合,建立符合無人駕駛城軌車輛混合優(yōu)化控制策略,并對城軌車輛協(xié)同控制技術(shù)、以及如何實現(xiàn)多列車高效運行的控制目標(biāo)進行了相關(guān)分析。其主要研究內(nèi)容為:(1)以列車牽引運動學(xué)為基礎(chǔ),通過對無人駕駛城軌車輛在不同工況下的牽引運行過程進行受力分析,建立城軌列車牽引運動學(xué)模型,并給出列車運動學(xué)方程。(2)以列車動力學(xué)理論為基礎(chǔ),通過對運行列車動力學(xué)分析,建立車輛相關(guān)多自由度橫向、垂向振動模型,利用Matlab對模型進行仿真分析,研究列車運行過程中影響其平穩(wěn)性的相關(guān)因素。(3)為抑制列車運行過程中的不確定干擾對城軌車輛造成的影響,在建立車輛橫向振動模型基礎(chǔ)上,分析擾動等不確定因素對列車造成的影響,建立橫向振動廣義對象模型,引入魯棒H∞控制理論對其進行控制分析與綜合,并將控制前、后結(jié)果進行對比,驗證引入魯棒控制后控制效果的合理性和有效性。仿真結(jié)果表明,與被動懸架控制技術(shù)相比較,無人駕駛城軌列車在速度較高的情況下,引入魯棒控制器后可明顯抑制車輛的橫向振動、提高列車運行的平穩(wěn)性和舒適性。(4)在城軌列車多質(zhì)點運動模型的基礎(chǔ)上,通過對節(jié)能牽引控制策略和快速牽引控制策略的分析,針對城軌車輛的兩種運行模式,建立了城軌車輛混合優(yōu)化牽引控制策略,通過建模和仿真分析,尋找出牽引運行過程最佳決策量,實現(xiàn)牽引運行過程中能耗的最低和全程運行時間的最短。(5)通過對城軌車輛運營模式和無人駕駛技術(shù)特點的調(diào)研和分析,針對我國城軌交通客流量波動大的特點,提出了無人駕駛城軌車輛運營過程中分時段配置列車數(shù)量的思路,并以某條城軌線路上的列車為對象、以客流量為依據(jù),利用排隊論思想給出了分時段列車數(shù)量配置和優(yōu)化的方法。在此基礎(chǔ)上,建立了城軌車輛協(xié)同控制模型,通過采用實時信息采集方法來實現(xiàn)列車的等間隔協(xié)同控制。利用二次型最優(yōu)控制理論來得到下一信息采集間隔時間內(nèi)車輛行進的距離,并對列車協(xié)同控制中最優(yōu)運行間隔進行了計算和討論。利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)搭建多列車協(xié)同控制條件下實時交互技術(shù)框架,建立分層遞階控制模型,為通過列車牽引控制策略來實現(xiàn)多列車間動態(tài)協(xié)同控制的研究奠定基礎(chǔ)。
[Abstract]:At present, the research on unmanned driving technology in rail transit has become more and more mature in developed countries. However, the research on pilotless technology in China started relatively late and the level is relatively backward. Because the core equipment technology and operation mode of most rail transit trains in our country are imported from abroad, there is a problem of "water and soil", for example, vehicles are in The stop time of the station can not be adjusted dynamically according to the passenger flow, the interval of driving is not intelligent, the urban rail vehicles "often lose contact with the ground" and so on, which has greatly influenced the development speed of the unmanned driving technology of urban rail vehicles in our country. The reasons for these problems are mainly because of the "control system" of the unmanned driving of urban rail vehicles in our country. It also lacks the core technology of independent intellectual property rights, especially in the field of basic theory research in this field, which has become the main bottleneck restricting the development level of urban rail traffic unmanned driving in our country. In view of the actual conditions of China, the research on the basic theory of unmanned driving technology of urban rail vehicles, especially the control strategy, is eliminated. It is of great theoretical and practical significance to improve the safety, stability and efficiency of urban rail vehicles and improve the level of automatic control of unmanned vehicles in urban rail transit system. And on the basis of dynamics, through the modeling and analysis of vehicle traction, lateral and vertical vibration, the robust control theory is introduced to control analysis and synthesis of vehicle vibration, and a hybrid optimization control strategy for unmanned urban rail vehicles is established, and the cooperative control technology for urban rail vehicles and how to control the efficient operation of multiple trains is also established. The main research contents are as follows: (1) on the basis of the train traction kinematics, through the force analysis of the unmanned urban rail vehicles in different working conditions, the traction kinematics model of the urban rail trains is established and the train movement learning equation is given. (2) the train dynamics theory is based on the theory of train dynamics. To analyze the dynamic train dynamics, establish the vehicle related multi degree of freedom lateral and vertical vibration model, make use of Matlab to simulate the model, and study the related factors that affect the stability of the train during the train operation. (3) in order to restrain the influence of the uncertain interference on the urban rail vehicles during the train operation, the lateral vibration of the vehicle is established. On the basis of the model, the influence of the uncertain factors such as disturbance to the train is analyzed, the generalized object model of lateral vibration is established, and the robust H control theory is introduced to control analysis and synthesis, and the results are compared before and after the control. The validity and validity of the control effect after the introduction of the robust control are verified. Compared with the dynamic suspension control technology, under the condition of high speed, the unmanned urban rail train can obviously restrain the lateral vibration of the vehicle and improve the smoothness and comfort of the train. (4) on the basis of the multi particle motion model of the urban rail train, the energy saving traction control strategy and the fast traction control strategy are passed through. In view of the two operating modes of urban rail vehicles, a hybrid optimization traction control strategy for urban rail vehicles is established. Through modeling and simulation analysis, the optimal decision of the traction operation process is found. The minimum energy consumption and the shortest run time in the traction operation are achieved. (5) through the operation mode of urban rail vehicles and unmanned driving. According to the investigation and analysis of the technical characteristics, in view of the characteristics of the large passenger flow fluctuation in urban rail traffic in China, the train of thought of configuring the number of trains during the operation process of unmanned urban rail vehicles is put forward. The train number on a city rail line is taken as the object. Based on the passenger flow, the train number allocation and optimization are given by the queue theory. On this basis, the cooperative control model of urban rail vehicles is set up, and the coordinated control of the train is realized by using the real-time information collection method. The two times optimal control theory is used to get the moving distance of the vehicle in the next information collection interval, and the optimal operation interval in the coordinated control of the train is calculated. By using the technology of Internet of things to build a real-time interactive technology framework for multi train cooperative control, a hierarchical hierarchical control model is established, which lays the foundation for the study of dynamic cooperative control among multiple trains through train traction control strategy.
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U270.1

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本文編號：1932053