高速列车粘着控制中关键状态估计方法及其仿真研究
发布时间：2021-09-03 05:54
随着铁路事业的飞速发展,高速列车运行的安全性问题已经成为全世界关注的焦点。列车的运行依赖于牵引力的发挥,但是轮轨之间的粘着水平却制约着牵引力的产生。粘着控制系统可以有效改善轮轨间的粘着水平,提高粘着利用率,但前提是需要获得准确实时的列车运行状态信息。高速列车系统庞大,运行工况复杂,粘着特性容易受到外界因素的影响,表现出强非线性、易突变的特点,所以在列车实际运行过程中轨面粘着系数、列车速度等关键状态并不能通过检测装置直接获得,因此本文采用非线性系统状态估计方法对高速列车粘着控制中关键状态估计问题进行了研究,主要包括以下内容:CKF算法是一种有效的非线性系统状态估计方法,但是对突变状态跟踪能力不强。因此针对轨面粘着系数易受外界环境影响,具有强非线性、容易发生突变的特点,本文将强跟踪理论与CKF算法相结合,设计了基于强跟踪CKF算法的轨面粘着系数估计方法。仿真结果表明:强跟踪CKF算法比传统CKF在系统状态突变时具有更好的动态性能、更强的跟踪能力和更高的估计精度。高速列车在实际运行过程中噪声往往是未知且时变的,但是传统的CKF算法要求噪声统计特性已知。为了克服噪声对高速列车车速估计问题的影响...
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一IEK卫算法的基本流程图
２．２．１轮轨间的粘着现象??高速列车在正常运行过程中，由于重力作用，车轮与钢轨之间相互挤压，发生弹性??形变，如图２－１所示。沿着列车前进方向，接触面前端轮对被压缩，钢轨面被拉伸，相??反地，接触面后端轮对被拉伸，钢轨面被压缩，所以实际的轮轨接触模型并不能当做纯??刚体运动。??拉伸、一一压缩??前进方向＾—??图２－１轮轨弹性形变图??由于轮轨接触面弹性形变的产生，导致轮对线速度与列车速度Ｖ，不相等，两者之??
由公式（２－２）和（２－３）可知，当垂直载荷＃一定时，列车所能获得的牵引力与粘着系数??＃成正比。在列车运行过程中，轮对在牵引电机作用下以叫向前运动，由于垂直载荷ｉＶ??作用，轮轨之间受到挤压，形成椭圆形接触区域，如图２－２所示。从微观上分析整个接??触区域可以分为粘着区和滑动区，牵引力的增加会使得粘着区逐渐减小，滑动区逐渐扩??大。当轨面条件变差，如潮湿、雨雪等，或者牵引力过大，将导致超过轨面所能提供的??最大粘着力，以至于车轮打滑，影响列车的安全运行［６６＿６８］。??Ｖ??ｖｌｖ１??Ｆ＇??滑动着区??图２－２列车轮轨接触模型??蠕滑率＿定义为蠕滑速度＼与列车车速％的比值：??ｖ＿??厂?１?（２－４）??２．２．２粘着特性曲线??粘着系数［？，７１］可以在一定程度上反应轮轨可产生牵引力的能力，但是在实际的工程??中，粘着系数是一个分散的随机变量，并不具有具体的表达形式，但是大量的实验数据??表明，粘着系数服从相应的统计规律
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国高速列车技术创新历程及成功的原因分析[J]. 孟祥春. 理论学习与探索. 2018(04)
[2]下一代高速列车关键技术的发展趋势与展望[J]. 张卫华,缪炳荣. 机车电传动. 2018(01)
[3]高寒地区高速列车轮轨粘着特性研究及应用[J]. 陈哲明,喻洋,张峻领. 机车电传动. 2017(06)
[4]我国高速铁路建设现状与技术创新措施分析[J]. 吴亦铭. 科技展望. 2016(28)
[5]四轮驱动车辆路面附着系数实时估计[J]. 赵立军,邓宁宁,葛柱洪,刘昕晖. 哈尔滨工业大学学报. 2014(11)
[6]基于CKF的分布式滤波算法及其在目标跟踪中的应用[J]. 丁家琳,肖建,张勇. 控制与决策. 2015(02)
[7]分布式自主定轨的岭型EKF算法[J]. 韩松辉,归庆明,李建文,杜兰. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(04)
[8]不同介质作用下轮轨粘着特性研究[J]. 王文健,郭俊,刘启跃. 机械工程学报. 2012(07)
[9]Cubature粒子滤波[J]. 孙枫,唐李军. 系统工程与电子技术. 2011(11)
[10]基于遗传算法的粒子滤波跟踪算法[J]. 陈善静,杨华,曾凯,张红,王一程. 光电工程. 2010(10)
博士论文
[1]容积卡尔曼滤波算法研究及其在电机状态估计中的应用[D]. 丁家琳.西南交通大学 2015
[2]电力牵引控制系统多采样率参数辨识与状态估计方法研究[D]. 王嵩.西南交通大学 2013
[3]基于非线性估计理论的线控转向汽车状态估计研究[D]. 周聪.西南交通大学 2012
[4]地铁动车牵引传动系统分析、建模及优化[D]. 林文立.北京交通大学 2010
硕士论文
[1]低粘着状态下机车粘着状态估计方法研究[D]. 王新霞.西南交通大学 2018
[2]基于轴重转移补偿和多轴协调的粘着控制方法研究[D]. 冯俞钧.西南交通大学 2018
[3]重载机车多轴协调粘着控制的研究[D]. 张思宇.西南交通大学 2016
[4]重载机车粘着控制方法的研究与设计[D]. 任强.西南交通大学 2014
[5]不确定系统状态估计及其在粘着控制中的应用[D]. 顾博川.西南交通大学 2011
[6]BP神经网络算法与其它算法的融合研究及应用[D]. 孙喜波.重庆大学 2011
本文编号：3380543
【文章来源】：西南交通大学四川省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一IEK卫算法的基本流程图
２．２．１轮轨间的粘着现象??高速列车在正常运行过程中，由于重力作用，车轮与钢轨之间相互挤压，发生弹性??形变，如图２－１所示。沿着列车前进方向，接触面前端轮对被压缩，钢轨面被拉伸，相??反地，接触面后端轮对被拉伸，钢轨面被压缩，所以实际的轮轨接触模型并不能当做纯??刚体运动。??拉伸、一一压缩??前进方向＾—??图２－１轮轨弹性形变图??由于轮轨接触面弹性形变的产生，导致轮对线速度与列车速度Ｖ，不相等，两者之??
由公式（２－２）和（２－３）可知，当垂直载荷＃一定时，列车所能获得的牵引力与粘着系数??＃成正比。在列车运行过程中，轮对在牵引电机作用下以叫向前运动，由于垂直载荷ｉＶ??作用，轮轨之间受到挤压，形成椭圆形接触区域，如图２－２所示。从微观上分析整个接??触区域可以分为粘着区和滑动区，牵引力的增加会使得粘着区逐渐减小，滑动区逐渐扩??大。当轨面条件变差，如潮湿、雨雪等，或者牵引力过大，将导致超过轨面所能提供的??最大粘着力，以至于车轮打滑，影响列车的安全运行［６６＿６８］。??Ｖ??ｖｌｖ１??Ｆ＇??滑动着区??图２－２列车轮轨接触模型??蠕滑率＿定义为蠕滑速度＼与列车车速％的比值：??ｖ＿??厂?１?（２－４）??２．２．２粘着特性曲线??粘着系数［？，７１］可以在一定程度上反应轮轨可产生牵引力的能力，但是在实际的工程??中，粘着系数是一个分散的随机变量，并不具有具体的表达形式，但是大量的实验数据??表明，粘着系数服从相应的统计规律
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国高速列车技术创新历程及成功的原因分析[J]. 孟祥春. 理论学习与探索. 2018(04)
[2]下一代高速列车关键技术的发展趋势与展望[J]. 张卫华,缪炳荣. 机车电传动. 2018(01)
[3]高寒地区高速列车轮轨粘着特性研究及应用[J]. 陈哲明,喻洋,张峻领. 机车电传动. 2017(06)
[4]我国高速铁路建设现状与技术创新措施分析[J]. 吴亦铭. 科技展望. 2016(28)
[5]四轮驱动车辆路面附着系数实时估计[J]. 赵立军,邓宁宁,葛柱洪,刘昕晖. 哈尔滨工业大学学报. 2014(11)
[6]基于CKF的分布式滤波算法及其在目标跟踪中的应用[J]. 丁家琳,肖建,张勇. 控制与决策. 2015(02)
[7]分布式自主定轨的岭型EKF算法[J]. 韩松辉,归庆明,李建文,杜兰. 武汉大学学报(信息科学版). 2013(04)
[8]不同介质作用下轮轨粘着特性研究[J]. 王文健,郭俊,刘启跃. 机械工程学报. 2012(07)
[9]Cubature粒子滤波[J]. 孙枫,唐李军. 系统工程与电子技术. 2011(11)
[10]基于遗传算法的粒子滤波跟踪算法[J]. 陈善静,杨华,曾凯,张红,王一程. 光电工程. 2010(10)
博士论文
[1]容积卡尔曼滤波算法研究及其在电机状态估计中的应用[D]. 丁家琳.西南交通大学 2015
[2]电力牵引控制系统多采样率参数辨识与状态估计方法研究[D]. 王嵩.西南交通大学 2013
[3]基于非线性估计理论的线控转向汽车状态估计研究[D]. 周聪.西南交通大学 2012
[4]地铁动车牵引传动系统分析、建模及优化[D]. 林文立.北京交通大学 2010
硕士论文
[1]低粘着状态下机车粘着状态估计方法研究[D]. 王新霞.西南交通大学 2018
[2]基于轴重转移补偿和多轴协调的粘着控制方法研究[D]. 冯俞钧.西南交通大学 2018
[3]重载机车多轴协调粘着控制的研究[D]. 张思宇.西南交通大学 2016
[4]重载机车粘着控制方法的研究与设计[D]. 任强.西南交通大学 2014
[5]不确定系统状态估计及其在粘着控制中的应用[D]. 顾博川.西南交通大学 2011
[6]BP神经网络算法与其它算法的融合研究及应用[D]. 孙喜波.重庆大学 2011
本文编号：3380543
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