【摘要】：近年來,我國城市軌道交通系統(tǒng)的快速發(fā)展使交通擁擠、環(huán)境污染、交通能耗過大等城市發(fā)展的重要問題得到了極大的改善。隨著國內(nèi)城市軌道交通的運(yùn)輸需求不斷增長,城市軌道交通系統(tǒng)也迎來了更高效、更安全、更準(zhǔn)時(shí)的要求。而目前城軌列車的運(yùn)行控制系統(tǒng)還是以傳統(tǒng)PID控制器為主,存在著依據(jù)經(jīng)驗(yàn)值確定參數(shù)、控制器參數(shù)相對(duì)固定不能實(shí)時(shí)調(diào)整的問題,這樣不僅導(dǎo)致人力物力的大量消耗,又使列車運(yùn)行控制器難以應(yīng)對(duì)外界條件的變化。因此,對(duì)PID控制器參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整的探究是十分必要的。針對(duì)上述問題,結(jié)合城市軌道交通系統(tǒng)中具體應(yīng)用需求,本文給出了ATO系統(tǒng)中PID控制器參數(shù)實(shí)時(shí)自整定的方案。本文基于列車實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),結(jié)合列車控制指令的特點(diǎn),提出更精確的列車動(dòng)力學(xué)模型作為PID控制器的受控對(duì)象。該動(dòng)力學(xué)模型包含惰行階段、啟動(dòng)階段、復(fù)牽階段、牽引中斷階段、制動(dòng)階段五個(gè)列車運(yùn)行階段,同時(shí)給出16個(gè)相應(yīng)的模型參數(shù)可根據(jù)站間數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。為了達(dá)到PID控制器參數(shù)實(shí)時(shí)精確擬合的效果,本文提出了具有融合機(jī)制的雙子群果蠅優(yōu)化算法,該算法在種群劃分和種群融合兩方面進(jìn)行了改進(jìn),在運(yùn)行時(shí)間變化不大的同時(shí)極大改善了算法的尋優(yōu)精度。通過與其他群體智能算法進(jìn)行仿真對(duì)比,該算法在穩(wěn)定性、運(yùn)行時(shí)間和尋優(yōu)精度上具有極大優(yōu)勢。因此,本文以北京地鐵亦莊線為例,應(yīng)用該算法對(duì)PID控制器及列車動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)進(jìn)行精確擬合。本文根據(jù)PID控制器參數(shù)擬合的應(yīng)用流程開發(fā)了相應(yīng)的仿真軟件,該仿真軟件提供了列車動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)擬合功能與PID控制器參數(shù)擬合功能,并為用戶提供了友好方便的軟件界面。本文應(yīng)用該軟件,對(duì)北京地鐵亦莊線隧道內(nèi)外和不同天氣下的站間運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行了仿真對(duì)比,驗(yàn)證了外界條件的改變對(duì)PID控制器參數(shù)的影響,證明了該算法具有良好的收斂精度、穩(wěn)定性和自適應(yīng)性,也進(jìn)一步證明了該方案對(duì)城軌列車PID控制器的參數(shù)調(diào)整有著較高的應(yīng)用價(jià)值。
【圖文】：

北京交通大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文列車在實(shí)際的行駛過程中，經(jīng)過的軌道不總是平直的。當(dāng)列車行駛在傾上時(shí)，就要考慮列車所受的坡道阻力。逡逑坡道阻力，，顧名思義，是由具有坡度的軌道對(duì)列車行駛產(chǎn)生的一種運(yùn)行阻力由列車本身重力產(chǎn)生的分量組成。當(dāng)線路的傾斜角為正即軌道向上列車受到與運(yùn)行速度方向相反的坡道阻力；當(dāng)線路的傾斜角為負(fù)即軌道時(shí)，列車受到與運(yùn)行速度方向相同的坡道阻力。其受力示意圖如下圖所

于列車固有特性，不同線路、不同型號(hào)、不同載重的車輛制動(dòng)特性曲線也是不同逡逑的。列車制動(dòng)特性曲線描述的即是列車在當(dāng)前時(shí)刻速度下所能輸出的最大制動(dòng)力逡逑或最大制動(dòng)加速度。以亦莊線列車為例，其制動(dòng)特性曲線示意圖如圖２－３所示。逡逑制Ａ逡逑動(dòng)“逡逑加逡逑速逡逑度邋邐＼逡逑Ｉ邐１逡逑Ｉ邐Ｉ逡逑Ｉ邐！逡逑邐邐￣？逡逑０邐ｖ0邐列車運(yùn)行速度Ｖ逡逑圖２－３亦莊線制動(dòng)特性曲線示意圖逡逑Ｆｉｇ．２－３邋Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ邋ｄｉａｇｒａｍ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｂｒａｋｉｎｇ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ邋ｃｕｒｖｅ邋ｏｆ邋Ｙｉｚｈｕａｎｇ邋ｌｉｎｅ逡逑１０逡逑
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TP273.5;U284.48

【參考文獻(xiàn)】

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2 吳小文;李擎;;果蠅算法和5種群智能算法的尋優(yōu)性能研究[J];火力與指揮控制;2013年04期

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本文編號(hào)：2654888