专利名称：一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法
技术领域：
本发明涉及动车组的分布式优化控制方法技术领域，特别是涉及一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法。
背景技术：
近几年来，中国的经济实力和综合国力显著增强，中国的铁路系统也经历了大幅度的升级与扩张。2007年4月18日，我国铁路进行了第六次大提速，在这次提速中，我国首次推出了 CRH系列的高速动车组CRHl、CRH2和CRH5。这些动车组的运营速度达到250km/h。根据我国铁路中长期发展规划，到2020年，中国铁路网规模达到12万公里以上，将建成1. 6万公里“四纵五横”高速铁路网，未来动车组将是这些高速铁路网上的主力。目前，通过引进消化吸收国外的先进技术，我国已经掌握了世界先进成熟的铁路机车车辆制造技术。在实际动车组的运行中，由于土地、能源、路网容量等资源因素的约束，对动车组运行提 出了更高的要求。国内现行动车组是动力分散式列车的牵引电动机分散在各节车厢的车体底架上，因而在对列车的动力分配和调速机制的控制，均是以网络控制的形式出现。目前国际上比较成熟的高铁牵引控制系统，均采用TCN机车网络控制平台。但国内对动车组运行网络控制中的优化的研究进行得相对较晚，因此建立动车组的动力分布优化调度是迫切需要的。经对现有技术的公开文献检索发现，文献X. Zhuan, X. Xia, Cruise controlscheduling of heavy haul trains [J].1EEE Transactions on control systemstechnology, 14(4), 2006, 757-766中提出了对列车模型基于全局进行优化的巡航控制，这种方法中每个局部控制器要与其他所有局部控制器交换信息，网络负载相对较大，并且控制器算法相对复杂，不便于工程应用。文献Y. Zhang, S. Li, , Networked model predictivecontrol based on neighbourhood optimization for serially connected large-scaleprocesses [J]. Journal of Process Control, January2007, 17 (I) : 37-50 中提出了基于邻域优化的分布式预测控制，极大的改善了基于全局目标函数的优化的网络高负载、高计算负荷的问题，但是优化方法相对复杂，预测控制效果不佳。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，用于解决动车组运行过程中对动力分配进行优化复杂、网络负载大的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，包括以下步骤SI，以动车组的单个车厢为局部子系统，并根据动车组车头车厢、车尾车厢以及车头和车尾之间的车厢所受力的不同，分别建立动车组线性化后的动车组局部子系统模型车头车厢的局部子系统模型A = 41-1 + ^1W1 + AuZ2 ；
车头和车尾之间的车厢的局部子系统模型 车尾车厢的局部子系统模型-A = + Bnu + Ann^l;其中，為、i,、4分别为包含第I节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导、第i节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导、第n节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导；21、22、^、~+1、ZifZp Zlri分别为第I节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第2节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i+1节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i_l节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第n节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第n-1节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量；u1、u1、un分别为第I节车厢、第i节、第n节车厢的有效牵引力输入；An、An、Am分别为第I节车厢、第i节车厢、第n节车厢对自身的状态变量影响系数矩阵；B1、Bn分别为第I节车厢、第i节、第n节车厢的有效牵引力输入的系数矩阵分别为第2节车厢对第I节车厢、第i+1节车厢对第i节车厢、第i_l节车厢对第i节车厢、第n-1节车厢对第n节车厢的影响系数矩阵；i为第i节车厢，n为车厢总数；S2，根据动车组局部子系统模型建立动车邻域子系统模型车头车厢的邻域子系统模型车头和车尾之间的车厢的邻域子系统模型4 =AitZa +\iAZmA +4+1Zm+i +4^ i = 2，…,— I 车尾车厢的邻域子系统模型Am= An^ml +Am-1^+Ku,.其中,Zwl、Z 分别为包含Z1 Z2的第I个邻域子系统、包含Zp1 Zi zi+1的第i个邻域子系统、包含Zlri Zn的第n个邻域子系统状态变量的一阶导ArZn^Zni'ZniYZn^Zmri分别为包含Z1 Z2的第I个邻域子系统状态变量、包含Z1 Z2 Z3的第2个邻域子系统状态变量、包含Zp1 Zi zi+1的第i个邻域子系统状态变量、包含Zi_2 Zi^1 Zi的第1-1个邻域子系统状态变量状态变量、包含zn_i Zn的第n个邻域子系统状态变量、包含zn_2 Zlri
第n-1个邻域子系统状态变量;J11、A 4、、4+1、1、A i分别为为第I个邻域子系统、第2个邻域子系统、第i个邻域子系统、第i_l个邻域子系统、第i+1个邻域子系统、第n个邻域子系统、第n-1个邻域子系统的状态变量影响系数矩阵'1\、/},、/).分别为第I个邻域子系统、第i个邻域子系统、第n个邻域子系统的有效牵引力输入的系数矩阵；U1^ fj,、0 分别为第I个邻域子系统、第i个邻域子系统、第n个邻域子系统的有效牵引力输入；i为第i节车厢，n为车厢总数；S3，根据每个车厢所受合力建立动车组运行过程中的约束条件Uimin-Ue 彡 Ui 彡 Uimax-Ue ;其中，Ui为车厢受到的有效牵引力；if为在平衡点状态下车厢受到的有效牵引力，e为平衡点状态；UiDlin、Uiniax分别为车厢的牵引力和制动力的合力的最小值、最大值；S4，根据动车邻域子系统模型中有效输入、预测时域以及控制时域，确定优化控制的目标函数 J GO=UiTHUJZUiTf ；
其中
权利要求
1.一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤 SI，以动车组的单个车厢为局部子系统，并根据动车组车头车厢、车尾车厢以及车头和车尾之间的车厢所受力的不同，分别建立动车组线性化后的动车组局部子系统模型 车头车厢的局部子系统模型A +%, +Az=1. 车头和车尾之间的车厢的局部子系统模型= 4,- + Biui + 4i+izi+i + A1-1z1-1 ； i = 2,...,n-l ； 车尾车厢的局部子系统模型■入=A zn +BnUn+Ann^l; 其中，4、:,、分别为包含第I节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导、第i节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导、第η节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量的一阶导PpZyZpZi+pZi+ZpZM分别为第I节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第2节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i+Ι节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第i_l节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第η节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量、第η-1节车厢的速度和相关弹簧形变量的状态变量；Ul、U1、un分别为第I节车厢、第i节、第η节车厢的有效牵引力输入；An、An、Am分别为第I节车厢、第i节车厢、第η节车厢对自身的状态变量影响系数矩阵；Bp Bn分别为第I节车厢、第i节、第η节车厢的有效牵引力输入的系数矩阵分别为第2节车厢对第I节车厢、第i+1节车厢对第i节车厢、第i_l节车厢对第i节车厢、第η-1节车厢对第η节车厢的影响系数矩阵；i为第i节车厢，η为车厢总数； S2，根据动车组局部子系统模型建立动车邻域子系统模型 车头车厢的邻域子系统模型之,1 = Al^nl + + B1U1 · 车头和车尾之间的车厢的邻域子系统模型二 Af^ni + 4/-1 /-! + 4/+1 +! + i = 2,…，/2 -1 · 车尾车厢的邻域子系统模型= AmZm + A1tn^l +BnUn.其中，^,、之讯、4/分别为包含Z1Z2的第I个邻域子系统、包含Zh Zi zi+1的第i个邻域子系统、包含Zlri Zn的第η个邻域子系统状态变量的一阶导；Znl、Zn2、ZnPZniYZ1^Zmri分别为包含Z1 Z2的第I个邻域子系统状态变量、包含Z1 Z2 Z3的第2个邻域子系统状态变量、包含Zp1 Zi zi+1的第i个邻域子系统状态变量、包含Zp2 Z^1 Zi的第1-Ι个邻域子系统状态变量状态变量、包含Zlri Zn的第η个邻域子系统状态变量、包含zn_2 Zn^1 zn的第n-1个邻域子系统状态变量；4l、A2 ' At '為i—1、4/+1 ' Kn '為 —I分别为为第I个邻域子系统、第2个邻域子系统、第i个邻域子系统、第1-Ι个邻域子系统、第i+Ι个邻域子系统、第η个邻域子系统、第η-1个邻域子系统的状态变量影响系数矩阵；或、為、4分别为第I个邻域子系统、第i个邻域子系统、第η个邻域子系统的有效牵引力输入的系数矩阵/T1、Ui, O分别为第I个邻域子系统、第i个邻域子系统、第η个邻域子系统的有效牵引力输入；i为第i节车厢，η为车厢总数； S3，根据每个车厢所受合力建立动车组运行过程中的约束条件U ≤ Ui ≤Uimax-Ue ； 其中，Ui为车厢受到的有效牵引力；if为在平衡点状态下车厢受到的有效牵引力，e为平衡点状态；UiDlin、Uimax分别为车厢的牵引力和制动力的合力的最小值、最大值； S4，根据动车邻域子系统模型中有效输入、预测时域以及控制时域，确定优化控制的目标函数；
2.根据权利要求1所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于在步骤SI中还包括对动车组的纵向运行建立动力系统模型，以对所述动车组状态方程中的变量进行限定，所述动力系统模型包括
3.根据权利要求2所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于在步骤SI中，根据车厢的速度和相邻车厢之间的相对位移表示状态变量车头车厢的状态变量
4.根据权利要求1所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于在步骤S2中，所述邻域子系统的邻域包括所有邻居的集合
5.根据权利要求1所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于在步骤S4中，
6.根据权利要求1所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于根据离散化的动车组状态方程、预测时域和控制时域，建立用于确定目标函数的预测模型
7.根据权利要求1所述的动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，其特征在于在步骤S5中，将所述目标函数在所述约束条件下求解具体包括
全文摘要
本发明提供一种动车邻域子系统的动力分布式优化调度方法，S1，以动车组的单个车厢为局部子系统，并根据动车组车头车厢、车尾车厢以及车头和车尾之间的车厢所受力的不同，分别建立动车组局部子系统模型；S2，根据动车组局部子系统模型建立动车邻域子系统模型；S3，根据每个车厢所受合力建立动车组运行过程中的约束条件；S4，根据动车邻域子系统模型中车厢间的相互作用力、预测时域以及控制时域，确定优化控制的目标函数；S5，将所述目标函数在所述约束条件下求解，获得动车组运行过程中动力分配的优化调度。本发明可以实现的高速动车组动力分布式预测控制，使每节车厢的控制自由度更大，响应更为迅速，提高动力分配效率。
文档编号G06F19/00GK103010268SQ20121056429
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月21日 优先权日2012年12月21日
发明者魏永松, 邬晶, 李少远 申请人:上海交通大学