轨道交通优化控制作业牵引电动机控制仿真.docx
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轨道交通优化控制作业牵引电动机控制仿真
基于自适应理论的列车牵引电动机控制方法
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电信
目录
第1章绪论3
1.1问题提出的背景3
1.2牵引电动机3
1.2.1什么是牵引电动机3
1.2.2牵引电动机工作特点4
1.3自适应控制方法4
1.3.1自适应控制方法介绍4
1.3.2自适应方法与课题的契合性分析5
1.4技术路线6
第2章牵引电动机自适应模型7
2.1磁盘电机自适应模型的构建7
2.1.2模型的初步分析7
2.1.3数学模型的建立7
2.2控制器设计及稳定性判定7
第3章自适应仿真过程9
3.1simulink的构建9
3.2simulink运行结果10
3.2.1不同参数值下的结果10
3.3仿真结果分析13
3.4搭建过程中的失误14
第4章课题研究过程总结15
参考文献16
第1章绪论
1.1问题提出的背景
近些年,我国的交通建设领域中最抢眼的莫过于动车组、高速铁路和城市地铁的建设。
如今,走向“高铁时代”的中国,正大力发展电气化铁路。
众所周知,电力机车起动加速快,爬坡能力强,工作不受严寒的影响,运行时没有煤烟,所以在运输繁忙的铁路干线和隧道多、坡度陡的山区线路上更能发挥优越性。
随着中国经济的快速发展和人口流动性的增强,电力机车的运用必将普及。
而电力机车的普及必须对原有的铁路进行电气化改造。
而伴随着电气化铁路的建设进程的不断推进,作为列车的重要动力源的牵引电动机的研究必然会更进一步。
因此,研究电动机的动力输入输出、各项参数的影响以及电动机的控制优化方法是有着很好的应用前景的。
控制理论尤其是现代智能控制理论,能使牵引电动机的运动控制得到各种优化,能使牵引电动机的理论分析得到真正体现,是牵引电动机运动控制的大脑。
如果没有控制理论的调节器,对于牵引电动机的运动控制几乎是不可能的,牵引电动机和控制理论是相互促进、相互发展的关系,我们可以应用现代智能控制理论解决牵引电动机运行稳定性的问题。
目前,在电动机控制优化领域中,PID算法、神经网络、模糊控制、自适应控制、粒子群算法等控制理论已经发挥了很大的作用。
1.2牵引电动机
1.2.1什么是牵引电动机
牵引电动机就是在机车或动车上用于驱动一根或几根动轮轴的电动机。
牵引电动机最大的用途是为车辆的运行提供所需驱动力及为车辆减速提供所需的制动力,使车辆完成其运输的功能。
牵引电动机有多种类型,如直流牵引电动机、交流异步牵引电动机和交流同步牵引电动机等。
需要指出的是,不只是电力机车需要牵引电动机,我们平时所说的柴油机车和燃气机车也需要牵引电动机来提供动力。
它们在应用牵引电动机上的差别在于电动机的能源从何而来。
综上所述,牵引电动机是所有列车系统中十分重要的一环。
对牵引电动机进行研究有着十分重要的科研和实用价值。
1.2.2牵引电动机工作特点
牵引电动机有以下工作特点,这些工作特点也是牵引电动机运行工程中所遇到的挑战[1]:
1.频繁制动和起步时电动机发热明显,在地铁系统的应用中尤为明显;
2.车辆运行中,铁轨或路面的一切动力冲击都会影响牵引电动机,剧烈的振动冲击除了会对齿轮传动装置和其它机械连接部件造成损害外,直流电机的换向恶化也是不可避免的;
3.牵引电动机在恶劣的环境下运行时,极易受到沙尘、雨雪、油污脏物等的侵入;
4.大型工矿电机车和在井下工作的窄轨电机车及地铁、电动轮自卸车都要在狭窄的空间安装并传递动力,如何周到、安全的处理是十分困难的,特别是电动轮自卸车,牵引电动机就装在轮毂内,集成度更高,传递的力矩又大。
1.3自适应控制方法
由于上面所述,牵引电动机在运行过程中,各项参数必然会受到较大的影响,使得运行过程处于一种不稳定的状态。
因此,我们必须利用现有的控制理论来对牵引电动机的运行过程进行控制。
在本文中,我们选取了自适应控制方法。
1.3.1自适应控制方法介绍
直观地说,自适应控制器应当是这样一种控制器:
它能修正自己的特性以适应对象和扰动的动态特性的变化。
自适应控制的研究对象是具有一定程度地不确定性的系统,这里所谓的“不确定性”是指描述被控对象及其环境的数学模型不是完全确定的,其中包含一些未知因素和随机因素。
任何一个实际系统都具有不同程度的不确定性,这些不确定性有时表现在系统内部,有时表现在系统的外部。
从系统内部来讲,描述被控对象的数学模型的结构和参数,设计者事先并不一定能准确知道。
作为外部环境对系统的影响,可以等效地用许多扰动来表示。
这些扰动通常是不可预测的。
面对这些客观存在的各式各样的不确定性,如何设计适当的控制作用,使得某一指定的性能指标达到并保持最优或者近似最优,这就是自适应控制所要研究解决的问题。
自适应控制也是一种基于数学模型的控制方法,它所依据的关于模型和扰动的先验知识比较少,需要在系统的运行过程中去不断提取有关模型的信息,使模型逐步完善。
具体地说,可以依据对象的输入输出数据,不断地辨识模型参数,这个过程称为系统的在线辩识。
既然模型在不断的改进,显然,基于这种模型综合出来的控制作用也将随之不断的改进。
在这个意义下,控制系统具有一定的适应能力[2]。
当前,自适应控制经常同模糊控制、神经网络等方法联用以得到更加良好的控制效果。
1.3.2自适应方法与课题的契合性分析
前面已经讲过,牵引电动机在运行过程中会受到行车状态、轨道面以及气候等因素的影响,这些影响因素必定会造成电动机部分参数的时变,造成电动机系统的不稳定。
而我们知道,对于在铁路上运行的列车以及我们的城市轨道交通来说,列车在不同时段内是按照一定的速度和加速度来行驶的,因此,牵引电动机控制系统必须具有一定的参数值跟踪能力。
上一节中介绍的自适应控制方法正是具有在系统工作的过程中在线识别参数、调节参数、跟踪参数的能力。
因此,在理论上讲,自适应控制的方法可以实现牵引电动机系统的稳定性控制和参数跟踪。
1.4技术路线
技术路线,也就是本课题的解决思路。
针对“牵引电动机控制”这个题目,本文采用如下的技术路线:
(1)国内铁路建设的发展趋势;
(2)相应的发展趋势中的关键技术;
(3)所采用的控制方法并分析该方法是否合理;
(4)模型建立;
(5)仿真过程;
(6)结果分析。
第2章牵引电动机自适应模型
2.1磁盘电机自适应模型的构建
2.1.2模型的初步分析
感应电动机(也称异步电动机)在现代高速动车电气传动中应用广泛,我国正在进行的引进动车计划也都是使用感应电动机[3]。
所谓感应电动机,也就是定转子之间靠电磁感应作用,在转子内感应电流以实现机电能量转换的电动机。
2.1.3数学模型的建立
选取如下的电动机模型:
(2-1)
其中,J为系统的转动惯量;
C为系统的阻尼系数;
K为系统的弹性系数;
为负载转矩;
T(t)为电动机输入的转矩。
电机运行时电枢绕组中有电流流过,载流导体在磁场中将受到电磁力的作用,该电磁力对转轴产生的转矩称为电磁转矩;输出的机械功率除以转子的角速度为负载转矩
通过上面的定义,
即为要跟踪的电动机输出。
本文要讨论的问题就是对
进行自适应控制并跟踪
的值以及
同目标设定之间的误差。
2.2控制器设计及稳定性判定
我们进行如下的推导:
令:
(2-2)
为某一固定的转矩输出。
(2-3)
e为跟踪误差。
由式(2-1)可得:
(2-4)
原模型为二阶模型,下面进行降阶操作:
(2-5)
(2-6)
(2-7)
其中:
(2-8)
(2-9)
可以推导出控制器u的形式为:
(2-10)
其中,
为K的估计值,为待估参数。
推导至式(2-10),系统的控制器设计完毕,下面我们对系统进行稳定性分析。
根据李雅普诺夫稳定性定理,我们引入下面的李雅普诺夫函数:
(2-11)
其中,
是K与
的差值。
令V>0,
<0即可,在推导过程中得到如下的关系式:
(2-12)
通过式(2-12)我们可以对K值进行估计。
至此,我们推出了如式(2-10)所示的控制器,当满足式(2-12)时,系统可以保持稳定。
第3章自适应仿真过程
3.1simulink的构建
限于本人的能力,为了简化仿真过程,根据文献4中的论述,我们得到了如下的等效参数(转动惯量的具体值并不改变系统的性质和控制原理):
J=1,C=0.0286。
这里的J和C为通过最小二乘法拟合出的参数。
在我们搭建和调试simulink的过程中可以对其进行调整
按照上面的推导我们进行如下图3-1的simulink搭建:
图3-1系统搭建
参数对应情况如下:
constant为常数项
/J;
gain为式(2-5)和式(2-6)中的
;
gain2对应于k0;
gain3对应于C。
因为上面叙述过J的等效参数为1,因此,在构建simulink的过程中不体现。
3.2simulink运行结果
3.2.1不同参数值下的结果
本文针对gain、constant和gain2的不同取值进行了仿真,得到的结果和结果如下:
(1)constant恒定为0.1,gain=2,gain2=1时
的跟踪图像如图3-2所示:
图3-2gain2=1时的跟踪图像
误差e的图像如图3-3所示:
图3-3gain2=1时的误差图像
(2)constant恒定为0.1,gain=2,gain2=5时
的跟踪图像如下图3-4所示:
图3-4gain2=5时的跟踪图像
误差e的图像如图3-5所示:
图3-5gain2=5时e的误差图像
(3)constant恒定为0.1,gain=5,gain2=1时
的跟踪图像如图3-6所示:
图3-6gain=5时的
跟踪图像
误差e的图像如图3-7所示:
图3-7误差e的图像
3.3仿真结果分析
根据3.2节的仿真结果图像,我们归纳了仿真结论和部分参数值变化规律:
(1)该方法可以使得系统较好的跟踪
(某一固定的转矩值),且误差趋于0,系统可以达到稳定;
(2)参数K得到了较好的估计;
(3)constant影响不大,由0.1到1图形没有明显变化(仿真图像已省略);
(4)gain3是C,影响不大,c从0.026变化到2.6结果的图像没有明显变化(仿真图像已省略);
(5)由3.2.1节中
(1)方案和
(2)方案对比可以看出:
gain2对系统的影响大,gain2的值越大调整时间越长;
(6)3.2.1节中
(1)方案和(3)方案对比可以看出:
gain值对系统影响较大,gain过大时导致系统的调整时间非常明显的延长,另外,在调试过程中发现,gain值在1-2之间取值时对系统影响不大。
3.4搭建过程中的失误
由于对simulink的使用不十分熟练,导致有以下失误:
(1)布局不合理,对于其他人来说,没有推导过程很不容易看懂;
(2)走线较为混乱;
(3)存在忘记接线的情况,该情况还是由于上述的
(1)和
(2)两个问题引起的。
第4章课题研究过程总结
本文中使用自适应控制的方法成功搭建了牵引电动机的仿真控制模型。
该方法可以使得系统较好的跟踪(某一固定的转矩值),且误差趋于0,系统可以达到稳定。
虽然达到了预期的目标,但是在撰写研究报告的过程中还是有很多不足的地方值得总结。
从整个研究报告的过程来看,主要有以下几个地方需要注意:
(1)查找文献的能力有待加强。
在研究报告的撰写初期,为了确定研究方向花费了很大一番功夫。
(2)建立、总结数学模型的能力。
电动机的数学模型很多,但是比较实用的模型多数以推导过程的形式存在于学位论文中。
怎么把这些模型简化成便于实施的公式是一篇研究报告的关键。
(3)对于matlab编程还不熟练,simulink的使用也比较生疏。
在这次研究过程中,我发现matlab编程和simulink各有特点。
编程便于修改,能够清晰的反应设计者的设计思路,可读性和可修改性强,易于找出设计中的错误;simulink更加灵活、直观,只要有数学模型公式,便可搭建出一个控制系统,但是修改的时候比较麻烦。
(4)数学模型中的每一个参数都有其存在的意义,对系统都有影响,只不过影响的程度不同。
在实际应用过程中,应该做到适当取舍。
参考文献
[1]钱明华.牵引电动机发展概况[J].电器工业,2010,05:
18-22.
[2]郭涛,王巍.自适应控制方法研究与发展[J].安阳师范学院学报,2009,05:
81-84.
[3]洪绍云.感应电动机运动优化控制的研究[D].贵州大学,2008.
[4]胡效东.步进电机驱动系统动力学建模技术研究[D].山东大学,2004.
[5]赵广元.MATLAB与控制系统仿真实践[M].北京:
北京航空航天大学出版社,2011.
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- 轨道交通 优化 控制 作业 牵引 电动机 仿真
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