基于模糊控制算法的重载列车节能运行控制策略研究

发布时间：2017-10-29 19:15

  本文关键词：基于模糊控制算法的重载列车节能运行控制策略研究

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【摘要】：重载铁路运输作为国际铁路的重要发展方向之一,具有效率高、成本低且运能大的特点。随着时代的进步和科学技术的发展、高科技在铁路的运用和体现,我国重载列车在提高铁路线路运能等方面取得了快速发展的同时也使能源消耗问题日益凸显出来。由于重载列车的运行受多种因素的影响,因此其节能运行控制问题仍旧是研究的难点。在重载列车的运行过程中,其能量消耗主要来源于增加列车动能、克服运行阻力以及列车可能存在自身耗损三方面。因此在研究重载列车节能运行控制的问题时,可以通过生成列车节能运行曲线来体现列车运行过程中的能耗情况。本文将通过分析重载列车的运行特点等相关信息,提出重载列车节能运行的控制策略,并生成重载列车节能运行曲线。本文以模糊控制算法为核心算法。首先综合考虑实际线路限速、坡度等线路条件,对线路进行合理划分并进行离散化处理。其次分析了列车的相关模型后在此基础之上建立重载列车的能耗模型,并对相关条件进行了约束。同时采用模糊控制算法建立了模糊控制器,将速度差及加速度作为控制器输入变量。在制定模糊控制规则的过程中,由于前方坡道类型及线路限速的变化都会对控制规则产生影响,因此当前方坡道类型存在变化时,根据列车当前速度及目标速度对列车进行工况转换；当前方线路存在限速变化时,则提前降低列车速度使其在运行过程中减少采用空气制动的次数。最后结合重载列车特性和列车运行要求以及获得的参数对列车节能运行进行计算并获得重载列车运行曲线。本文选取重载铁路朔黄线中“神池南一宁武西”和“东治一南湾坡”两段重载方向线路数据进行仿真,通过MATLAB软件来实现基于模糊控制的重载列车节能运行控制算法。在仿真的过程中,利用实际线路的实际数据进行仿真计算,生成了列车节能运行曲线并得到仿真后的能耗。通过与实际线路能耗对比,采用本文所提出的算法可以使列车运行的能耗降低。因此,本文采用的基于模糊控制的重载列车节能运行控制算法对实际线路中列车的节能运行控制具有较好的节能效果。
【关键词】：重载列车 模糊控制 节能运行 列车控制策略 仿真
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U268.6;TP273.4
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 引言11-18
• 1.1 课题研究背景及意义11-13
• 1.2 国内外研究现状13-16
• 1.3 论文总体结构16-18
• 2 重载列车节能运行控制算法18-27
• 2.1 重载列车运行特性18-20
• 2.1.1 重载列车运行基本特性18-20
• 2.1.2 重载列车运行参数转换20
• 2.2 节能算法综述20-22
• 2.2.1 极大值原理20-21
• 2.2.2 数值法21
• 2.2.3 启发式算法21-22
• 2.2.4 节能算法小结22
• 2.3 模糊控制算法22-26
• 2.3.1 模糊控制基本原理23-24
• 2.3.2 模糊控制系统构成24-25
• 2.3.3 模糊控制器设计25-26
• 2.4 本章小结26-27
• 3 重载列车节能运行控制建模27-40
• 3.1 动力学模型27-33
• 3.1.1 机车牵引力计算模型27-28
• 3.1.2 列车运行阻力计算模型28-30
• 3.1.3 列车制动力计算模型30-31
• 3.1.4 列车工况转换原则31-33
• 3.2 列车模型33-36
• 3.2.1 单质点模型33-34
• 3.2.2 多质点模型34-35
• 3.2.3 优化的多质点模型35-36
• 3.3 列车能耗模型36-39
• 3.3.1 列车运行能耗分析36-37
• 3.3.2 列车能耗模型37-38
• 3.3.3 约束条件38-39
• 3.4 本章小结39-40
• 4 基于模糊控制算法的重载列车节能运行控制40-55
• 4.1 算法流程设计40-41
• 4.2 初始化阶段设计41-43
• 4.3 列车的节能运行控制阶段设计43-48
• 4.3.1 列车运行工况及相应能耗计算43-46
• 4.3.2 重载列车节能运行控制策略46-48
• 4.4 模糊控制算法的实现48-52
• 4.5 重载列车运行线路运行仿真52-54
• 4.6 本章小结54-55
• 5 仿真分析55-65
• 5.1 重载列车节能运行控制曲线的生成55-56
• 5.2 基础数据56
• 5.3 仿真案例分析56-64
• 5.3.1 仿真案例一57-60
• 5.3.2 仿真案例二60-64
• 5.4 本章小结64-65
• 6 总结与展望65-67
• 6.1 总结65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-70
• 图索引70-71
• 表索引71-72
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果72-74
• 学位论文数据集74

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本文编号：1114304