一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动装置及方法与流程

本发明涉及铁路机车控制领域，特别涉及一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动装置及方法。

背景技术：

我国目前重载组合列车主要在大秦线上开行，采用的是同步制动控制系统。由于其无论列车运行在何种轨道环境下，都是采用一致的制动目标值对各机车进行制动控制，所以当列车运行在复杂地形条件下前后车体所需制动力不一致的时候，使得车体间作用力过大，甚至超出其安全范围导致脱轨、断钩等事故，难以保证制动控制性能；同时由于制动指令的传输时延将导致列车编组不宜过长。

重载运输的主要特点在于列车牵引重量加大，编组加长，实现全程直达运输，使一条铁路尽可能多的输送车流，充分发挥铁路集中、大宗、长距离、全天候的运输优势，达到提高铁路运输能力和效率、多运快运、降低成本的目的。由于重载运输线路跨度大，所处地形复杂，坡道较多，传统的同步制动系统已经无法很好的满足列车需求，异步制动控制是解决重载运输难题的有效方案。

异步制动控制技术则是结合车体间的车钩受力和轨道运行状况等信息再进行制动控制，可以克服轨道坡度差异较大及制动指令延迟的问题。因此，研究重载组合列车机车异步制动控制技术，不仅可以加快高速、重载组合列车的开行，还对我国机车整体装备水平和货物运输能力的提升具有重大的推动作用。

技术实现要素：

本发明的目的是研制一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动装置，在列车制动过程中综合考虑线路环境、系统状况，解决同步制动控制模式中由于地形和时延影响造成的车间作用力过大的问题，从而减小重载组合列车制动系统制动的安全问题。

为了实现上述技术目的，本发明的技术方案是，

一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动装置，包括主控机车制动控制装置，所述的主控机车制动控制装置包括主控机车制动模块、控制模块、主控机车工况采集模块、人机接口单元和主控机车数据传输模块，所述的控制模块分别通信连接主控机车制动模块、主控机车工况采集模块和主控机车数据传输模块，所述的人机接口单元与主控机车工况采集模块通信连接，还包括从控机车制动控制装置，所述的从控机车制动控制装置包括从控机车制动模块、异步控制模块、预测模块、从控机车工况采集模块和从控机车数据传输模块，所述的预测模块分别通信连接异步控制模块、从控机车工况采集模块和从控机车数据传输模块，所述的异步控制模块通信连接从控机车制动控制装置，所述的从控机车数据传输模块通信连接至主控机车数据传输模块。

所述的一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动装置，所述的异步控制模块包括

用于采集相关多种开关量信号，供CPU模块进行逻辑控制的数字量输入模块；

用于将CPU输出的数字控制量转换为可驱动各种电子阀的信号的数字量输出模块；

用于将电平转为调制脉宽信号，用于控制均衡风缸和制动缸的充气阀和排气阀的PWM信号输出模块；

用于将模拟信号转变为数字信号送入容积室压力控制器进行处理的模拟量输入模块；

用于将通讯接口收到的数字信号通过CPU处理后，转变为模拟信号，进行信号的放大输出的模拟量输出模块；和

用于接收各种模拟量、数字量，按照程序对各种输入信号进行判断、计算，输出控制指令来完成各种功能的中央处理CPU模块；

所述的数字量输出模块、数字量输入模块、PWM信号输出模块、中央处理CPU模块、模拟量输出模块和模拟量输入模块通过CAN总线连接。

一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动方法，采用如权利要求1-2任一所述的装置，包括以下步骤：

步骤一，实时采集重载组合列车整车的工况信息；

步骤二，主控机车采集列车制动情况，判断列车运行状态并结合自身工况信息，计算生成适合控制自身运行状态的控制输出，同时生成制动指令，并将制动指令发送给其他的从控机车控制设备；

步骤三，从控机车根据列车工况信息、自身工况信息以及主控机车的控制指令，判断是否需要进行制动，并通过计算生成适合控制自身运行状态的控制输出，反馈给主控机车的控制设备。

所述的一种基于模型预测控制的载组合列车异步制动方法，所述的步骤一中，工况信息包括：组合列车长度、组合列车编组方式、轨道坡度信号、轨道曲率半径、机车速度信号、负载信号、手柄位信号。

所述的一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动方法，所述的步骤二中，所述机车运行状态包括：制动、降速、启动、加速。

所述的一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动方法，所述的步骤三中，采用基于满意度的T-S模型进行判断及计算，所述的T-S模型根据列车运行的历史信息和控制输入预测未来输出，根据未来输出与列车参考轨迹的偏差构造最优性能指标并求解产生新的控制输入。

所述的一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动方法，从T-S建模中得到的受控对象模型用下列离散差分方程来描述：

A(z^-1)y(k)＝B(z^-1)u(k-d)+C(z^-1)ξ(k)/Δ

其中y(k)和u(k)分别表示系统的输入和输出，d是模型预测控制的预测步长；Δ＝1-s^-1表示差分算子；ξ(k)表示系统随机干扰噪声；A(z^-1)、B(z^-1)和C(z^-1)为由最小二乘拟合得到的后移算子s^-1的多项式矩阵；

参考轨迹为从t采样时刻开始的未来k个采样时刻值，用从当前时刻实际输出值y(k)为起始的一阶指数变化形式来描述：

y_r(k+i)＝y(k)+[s-y(k)](1-e^-iT/τ)(i＝1,2,…)

其中，T为采样周期，s是参考轨迹的初始值，y_r(k)是参考轨迹的输出值，τ为参考轨迹的时间常数，e^-T/τ为柔化系数；

使用Diophantine方程得到第j步后输出y(k+j)的最优预测值：

y(k+j)＝G_jΔu(k+j-1)+Ax(k)+F_jy(k)+H_jΔu(k-1)+E_jω(k+j)

其中预测模型的控制向量Δu(k+j-1)，Δu(k-1)为机车制动装置施加的制动力，状态向量x(k)包括如下信息：机车的前后车钩受力序列、列车运行速度序列、列车质量、轨道的坡度序列、曲率半径序列，输出y(k+j)为列车在未来时刻的位置和速度，其中k为离散化时间序列；G_j、F_j、H_j、E_j为Diophantine方程系数，ω(k+j)为白噪声；

k时刻的优化性能指标取含有系统输出对期望值误差，以及控制增量加权值的二次型目标函数的最小值minJ(k)：

$\min J\left(k\right)=E\{\underset{i=1}{\overset{p}{\Σ}}{q}_i{\[y(k+i)-y_r(k+i)\]}^2+\underset{j=1}{\overset{L}{\Σ}}{r}_j{\[\mathrm{\Δ}u(k+j-1)\]}^2\}$

其中，E表示求期望值，q_i，r_j是二次型系数；

采用梯度法对上式优化指标进行求解，得到最优控制序列为：

ΔU(k)＝(G^TQG+R)^-1G^TQ[y_r(k)-HΔu(k)-Fy(k)]

ΔU(k)为求解的最优控制系列，G，H，F为Diophantine方程系数矩阵，Q和R是二次型系数矩阵；

通过重载组合列车纵向动力学模型计算得到与车辆当前运行状况相匹配的制动力参考曲线，即参考轨迹，然后结合给定的制动力值，计算得到参考轨迹值；最后利用反馈校正得到的修正值与参考轨迹进行比较，并进行滚动优化，得到控制量输出。

所述的一种基于模型预测控制的重载组合列车异步制动方法，反馈校正值y_p(k)由模型预测值y_m(k)和误差值e(k)的加权ω决定：

y_p(k+i)＝y_m(k+i)+ωe(k)(i＝1,2,…)

其中e(k)由k时刻包括不可测定的外界干扰ξ(k)在内的实际输出y(k)和预测模型输出y_m(k)，以及高速电空开关阀的死区时间误差构成。

本发明的技术效果在于，在重载组合列车中引入了一种协调控制机制，在确保主控机车制动的情况下，从控机车能根据自身实际情况进行独立制动控制，消除列车在各种地形条件下动力需求不一致引起的安全问题。

下面结合附图对本发明作进一步说明。

附图说明

图1为本发明系统的总体结构框图；

图2为异步制动装置的总体结构图；

图3为PC104外围接口框图；

图4为模拟量输入模块框图；

图5为A/D转换硬件电路图；

图6为模拟量输出模块框图；

图7为D/A转换硬件电路图；

图8为数字量输入电路图；

图9为数字量输出电路图。

具体实施方式

本发明的异步制动控制装置，其控制策略如下：

1、采用车体栅栏思想对参考轨迹进行预测，解决主从控机车制动力需求不一致问题；

2、利用基于满意度的T-S建模方法进行预测模型；

3、结合广义预测控制的方法实现异步制动。

本发明的异步制动控制装置，采用PWM控制技术和闭环控制思想，包括数字量输出模块、数字量输入模块、PWM信号输出模块、中央处理CPU模块、模拟量输出模块和模拟量输入模块六部分。其中，所述的各个模块通过CAN总线连接。

数字量输入模块用于将110V开关量信号转换为TTL电平送入CPU模块进行处理，开关量主要是大小闸的位置、司机控制台按键以及中继接口模块输入等；

数字量输出模块用于将TTL电平转换为110V开关量信号驱动各种电子阀的开闭，包括中继模块输出以及EP控制切换阀等。；

模拟量信号输入处理模块用于将模拟信号转变为数字信号送入容积室压力控制器进行处理。模拟量信号主要是均衡风缸和制动缸EP控制部分通过压力传感器输出的连续4～20mA电流信号，这些电流信号代表风缸的压力值，还有其他风缸压力传感器的电流信号以及流量计的电流信号；

模拟量信号输出处理模块用于将通讯接口收到的数字信号通过CPU处理后，转变为模拟信号，进行信号的放大输出；

PWM信号输出模块将TTL电平转为24V开关量信号，用于控制均衡风缸和制动缸的充气阀和排气阀，当充气阀得电时，风缸充气，当放气阀得电时，风缸放气，从而实现对均衡风缸和制动缸压力的控制；

中央处理CPU模块是制动控制单元的中央处理单元，它接收各种模拟量、数字量，按照程序对各种输入信号进行判断、计算，输出控制指令来完成控制、自检、故障诊断等功能。CPU选用PC/104控制模块，操作系统选用嵌入式实时操作系统QNX，编程软件选用ISAGRAF。

参见图1，基于模型预测控制的重载组合列车异步制动控制总体结构框图。异步制动的控制输出由参考轨迹预测，滚动优化以及基于满意度的T-S模型反馈校正得出。本装置拟用车体栅栏思想，根据机车位置以及地形条件将列车分为数个栅栏，通过对多个栅栏的参考轨迹进行预测得到最优参考轨迹；T-S模型将输入变量空间划分为c个模糊子空间,即规则包含c条规则，对于每一个模糊子空间，系统的局部模型可用一个线性方程来描述，而系统的总输出则为各局部线形模型输出加权和，从而得到一个预测模型结构,在实际的控制过程中将最小二乘中遗忘因子λ设计为一个可调的参数，根据系统的满意度在线调节λ的值，使辨识的模型能够更加快速、稳定的逼近实际工况。

重载组合列车异步制动装置的其参考轨迹为从t采样时刻开始的未来k个采样时刻值，用从当前时刻实际输出值y(k)为起始的一阶指数变化形式来描述：

y_r(k+i)＝y(k)+[s-y(k)](1-e^-iT/τ)(i＝1,2,…) (1)

其中：T为采样周期，s是参考轨迹的初始值，y_r(k)是参考轨迹的输出值，τ为参考轨迹的时间常数。e^-T/τ为柔化系数。从T-S建模中得到的受控对象模型用下列离散差分方程来描述：

A(z^-1)y(k)＝B(z^-1)u(k-d)+C(z^-1)ξ(k)/Δ (2)

其中y(k)和u(k)分别表示系统的输入和输出；d是模型预测控制的预测步长；Δ＝1-s^-1表示差分算子；ξ(k)表示系统随机干扰噪声；A(z^-1)、B(z^-1)和C(z^-1)为由最小二乘拟合得到的后移算子s^-1的多项式矩阵。再使用Diophantine方程得到第j步后输出y(k+j)的最优预测值：

y(k+j)＝G_jΔu(k+j-1)+F_jy(k)+H_jΔu(k-1)+E_jω(k+j) (3)

机车采用基于满意度的T-S模型进行预测控制，其模型根据列车运行的历史信息和控制输入预测未来输出，根据未来输出与列车参考轨迹的偏差产生新的控制输入。预测模型的控制向量△u(k+j-1)，△u(k-1)为机车制动装置施加的制动力，状态向量x(k)包括如下信息：机车的前后车钩受力序列、列车运行速度序列、列车质量、轨道的坡度序列、曲率半径序列，输出y(k+j)为列车在未来时刻的位置和速度，其中k为离散化时间序列。式中G_j、F_j、H_j、E_j为Diophantine方程系数。ω(k+j)为白噪声。

k时刻的优化性能指标取含有系统输出对期望值误差，以及控制增量加权值的二次型目标函数的最小值：

$\min J\left(k\right)=E\{\underset{i=1}{\overset{p}{\Σ}}{q}_i{\[y(k+i)-y_d(k+i)\]}^2+\underset{j=1}{\overset{L}{\Σ}}{r}_j{\[\mathrm{\Δ}u(k+j-1)\]}^2\}---\left(4\right)$

其中，E表示求期望值，q_i，r_j是二次型系数。

再采用梯度法对权力要求10的优化指标进行求解，得到最优控制序列为：

ΔU(k)＝(G^TQG+R)^-1G^TQ[Y_d(K)-HΔu(k)-Fy(k)] (5)

ΔU(k)为求解的最优控制系列，G，H，F为Diophantine方程系数矩阵，Q和R是二次型系数矩阵。

模型预测控制的反馈校正值y_p(k)由模型预测值y_m(k)和误差值e(k)的加权ω决定：

y_p(k+1)＝y_m(k+1)+ωe(k)(i＝1,2,…) (6)

其中e(k)可由k时刻包括不可测定的外界干扰ξ(k)在内的实际输出y(k)和预测模型输出y_m(k)，以及高速电空开关阀的死区时间误差构成。

参见图2，本发明的异步制动控制装置，采用PWM控制技术和闭环控制思想，包括数字量输出模块、数字量输入模块、PWM信号输出模块、中央处理CPU模块、模拟量输出模块和模拟量输入模块六部分。其中，所述的各个模块通过CAN总线连接。

参见图3，CPU模块用于根据司机控制室的控制信息以及制动系统自身的状态信息进行逻辑运算以及与其它设备之间的通信。在本装置中，CPU选用PC/104控制模块。CPU模块的设计主要是对PC/104与各种外围器件的接口进行设计。通信接口主要是扩展CAN总线，完成和内部模块以及外部操纵控制单元之间的通信，由于需要控制逻辑转换，所以扩展一片CPLD用来译码。LED显示主要用来显示一些系统状态信息，如自检发现的故障信息等，LED显示是通过一片8255扩展，数码管为共阴极的，8255的PA、PB、PC分别接了一个数码管。

参见图4，模拟量输入一共有16路，用于输入各种模拟量(如压力、电流、电压等)，包括司机大、小闸发来的指令。为了能使计算机能够识别，从传感器传过来的模拟量需要转换为相应的数字量。从传感器来的12路4～20mA电流，经过电流转换芯片转换为0～5V电压。4路0～10V电压信号经过OP37转换为0～5V电压。由于机车上电磁环境复杂，会对模拟输入信号产生干扰，因此模拟信号进行A/D转换器之前还必须进行滤波消除干扰。滤波器可以是无源的也可以是有源的，在本系统中采用二阶RC滤波，实验证明该方法是切实有效的。滤波后就进行A/D转换，对机车制动控制要求比较精确，所以保证采样分辨率至少要有10位。为了尽大可能的满足精度要求，本文采用16位的A/D芯片ADS8344。单片机的P1口控制信号经过光耦6N136后，控制ADS8344进行A/D转换，模拟量从AIN0～AIN7输入，具体硬件电路如图5所示。

参见图6，模拟量输出通道一共有14路，它不仅和模拟量输入板一起完成容积室的压力控制，还和其它单元配合完成其它功能，和其余模块交换数据时使用CAN总线。14路数字量经过光耦隔离后，进行D/A转换，再分别通过XTR110和OP37专为驱动外部模拟控制对象的4～20mA电流和0～10V电压。模拟输出采用的D/A芯片为TLV5614，单片机P1口控制信号经过光耦控制D/A转换，硬件电路如图7所示

参见图8，数字量输入为64路，每个输入通道检测系统中的110V开关量信号后，经过电阻网络降压、稳压管限幅、电容滤波、光电隔离、施密特触发器后将信号送给CPU进行处理。

参见图9，数字量输出为32路，输出通道中，CPU接收背板总线信号，处理输出某一个通道的开关信号，由于CPU输出信号为TTL电平，负载能力较低，为了与制动控制单元外部的110V直流工作系统相连接，并具有足够的驱动能力，所以采用MOSFET作为功率放大元件，并利用CPU发出高频调制控制信号通过脉冲隔离变压器耦合控制MOSFET通断，输出额定电流为0.9A/110V。输出具有短路保功能，短路保护整定值为6A。MOSFET保护电路可以迅速关断出现问题的MOSFET。

根据制动控制单元的总体结构及技术要求，成功研制异步制动控制单元。然后参照同步制动控制系统的技术性能指标要求，对其进行了运行试验。结果显示，本发明的制动控制单元，在控制精度上符合同步制动技术要求的性能指标(制动控制单元对气体压力的控制稳定时误差应该控制在[-0.5Kp+0.5Kp]，允许超调，但是超调必须控制在1.5Kp之内)，即可以满足作为异步制动的执行机构实现列车管压力精确控制的需求。