一种永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法与流程

本发明涉及一种永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法，属于轨道交通车辆领域。

背景技术：

牵引电机是列车电力牵引的关键部分，近年来，随着电力电子技术的快速发展，列车的牵引电机正逐步由异步交流电动机取代传统的直流电动机。但传统的三相异步电动机体积较大、重量重、输出转矩有限、传动效率低的问题制约了高速铁路和城市轨道交通车辆的进一步发展。永磁同步电机由于体积小、重量轻、效率高、功率因数高、结构简单、可靠性高等一系列优点，在航空、汽车等诸多工业领域获得了应用。目前,随着新兴永磁材料的研究开发和永磁材料成本的降低，永磁同步电机作为列车牵引电机也越来越受到铁路工程师的重视。但是，永磁同步电机牵引系统的发展也面临着诸多挑战，包括了多电机同步、反电动势、永磁体退磁等。其中，永磁体的退磁风险是普遍担心的问题，由于轨道交通采用电制动优先，空气制动补充的制动控制策略，退磁故障不仅会导致牵引转矩的降低，还会使电制动力矩下降，从而使消耗在闸瓦上的制动能上升，导致闸瓦磨耗的加剧以及反馈至接触网的再生制动能的下降。

技术实现要素：

本发明的目的是提出一种永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法，减轻因退磁所造成的电制动力矩减小而引起的闸瓦磨耗上升、电制动利用率下降等健康特性退化问题。

为了达到上述的设计目的，本发明采用的技术方案如下：

永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法，考虑退磁工况和载荷工况，通过数值仿真获取电制动过程中制动力矩随速度变化的特性曲线，在此基础上空气制动力对总制动力进行补偿；所述方法包括数值仿真阶段，离线优化阶段和相信度加权匹配三个步骤，具体实施方法如下：

(1)数值仿真阶段：采用三相永磁同步电机d-q方程模型，通过不同退磁工况和载荷工况下的列车牵引阶段运行数据，所述运行数据包括时间、3个相电流、3个相电压、线速度、线位移和输出转矩，获取数据特征信息，以构成历史数据矩阵；所述载荷工况在选取空载 (AW₀)、座客(AW₁)、满载(AW₂)和超载(AW₃)4种工况的基础上，在每种工况之间再等间隔插入3个载荷工况；退磁工况选取3％、6％、9％、12％、15％和18％的退磁量进行仿真；

在d-q坐标系下列出永磁同步电机定子电压的方程，如下式所示：

u_d＝R₁i_d+pψ_d-ωψ_q (1)

u_q＝R₁i_q+pψ_q+ωψ_d (2)

其中：p是微分算子，ω是转子旋转电角速度，ψ_d为定子磁链直轴分量，ψ_q为定子磁链交轴分量；u_d为定子电压直轴分量，u_q为定子电压交轴分量；i_d为定子电压直轴分量，i_q为定子电压交轴分量；R₁为定子电阻；

d-q坐标系下的定子磁链方程如下式：

ψ_d＝ψ_f+L_di_d (3)

ψ_q＝L_qi_q (4)

其中：定子磁链直轴分量ψ_d包括电枢电流直轴分量产生的电枢反应磁场L_di_d和转子永磁磁场ψ_f两部分，定子磁链交轴分量ψ_q只包括电枢电流交轴分量产生的电枢反应磁场L_qi_q；

永磁同步电机的转矩和运动方程如式(5)、式(6)所示：

其中：T_e为电磁转矩，T_f为阻力转矩，J为转动惯量，n_p为永磁体极对数，B为阻尼系数；

仿真过程在simulink或labview平台下进行，分别记录时间、3相电流、3相电压、线速度、线位移和输出转矩共计10组数据，用于离线优化；同时获取三相永磁同步电机在不同载荷工况与退磁工况下的状态特性，构成历史数据矩阵D；

其中：M_n是第n个工况下，空气弹簧所监测到的列车质量；I_dn、I_qn为第n个工况下，三相电流经坐标变换后所得到的d-q相电流；v_n为列车所加速到的最高速度；t_vn为加速到最高速度所用的时间；

(2)离线优化阶段：将空气制动力变化的特性曲线设为关于速度的五次多项式：

F_p＝[k₁,k₂...k₆]·[1,v¹,v²...v⁵]^T

采用五次多项式系数为优化的对象，优化的目标是使制动闸瓦所消耗的制动能尽可能最小，同时使列车的平均减速度保证为1m/s²，最大减速度不超过紧急制动的减速度要求，即1.3m/s²。优化方程如下：

约束条件：v(t)＝0

S(t)<190m

a_max<1.3m/s²

经优化后的系数构成n个工况下，建立力矩系数样本矩阵K：

其中：k_mn为第n个退磁工况下m-1次项系数；

(3)相似度匹配加权阶段：将列车在途实时测得的数据与历史数据进行基于空间距离的相似度匹配后生成相似度权值，对不同工况后的力矩样本矩阵进行加权求和，所得力矩系数样本所构成的五次多项式即为此次制动过程中所需的空气制动特性；

列车牵引阶段的状态向量：

Y_in＝[M_t,I_dt,I_qt,t_vt,v_t]^t

通过与历史状态矩阵D的相似度匹配，计算出相似度权值，如下式所示：

上中的运算符号代表各对象的向量之间依次做相似度运算，通常可选取基于欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等空间距离的相似度，相似度计算方式如下：

利用权值向量对经过优化的力矩系数矩阵进行加权求和：

k_t＝K·ω^t＝[k_t1,k_t2...k_t6]

k_t所拟合的与速度相关的五次多项式，即为此次制动时所需添加的空气制动力特性曲线，使列车制动闸瓦所消耗的能量得到优化。拟合的多项式方式如下：

F_pt＝k_t·[1,v¹,v²...v⁵]^T。

本发明中，优化算法可选用牛顿法等经典优化算法或遗传算法等现代优化算法，可根据工程实际情况进行选择。

本发明利用优化算法离线对不同工况下的空气制动力进行优化。

优化算法包括可根据需要选择牛顿法等经典优化算法，或者遗传算法、模拟退火算法等现代优化算法，并预留相应设置接口。

优化的目标是使制动闸瓦所消耗的制动能尽可能最小，同时使列车的平均减速度保证为1m/s²，最大减速度不超过紧急制动的减速度要求，即1.3m/s²。

电制动力和空气制动力随速度的设为关于速度的五次多项式，空气制动力多项式的系数即为优化的对象，优化后的不同工况下多项式系数构成力矩系数样本矩阵，为进一步的相似度匹配做准备。

通过数值仿真，获取不同载荷工况和退磁工况下的列车牵引阶段运行数据，包括空气弹簧所测得的质量、d-q电流、最大速度以及加速到最大速度所花的时间等，构成历史数据矩阵。列车在途监测得到的数据与历史数据进行基于空间距离的相似度匹配后生成相似度权值，对不同工况优化后的力矩系数样本矩阵进行加权求和，所得的力矩系数所构成的五次多项式即为此次制动过程中所需的空气制动特性。

本发明所述的一种永磁牵引列车退磁故障容错下的电空混合制动优化控制方法通过数值仿真、离线优化、相似度匹配和加权，使得城市轨道交通车辆能在载荷工况发生变化的情况下，自 适应地调解空气制动力的特性，从而减少因退磁所造成的闸瓦磨耗上升以及电制动利用率下降的问题。

本发明与现有技术的不同之处在于，现有技术能实现电制动与空气制动的配合，但通常控制的目标是维持恒定的减速度，未对永磁同步电机退磁故障及其寿命优化控制方法加以考虑。

附图说明

图1是该控制方法的实施过程。

图2是各步骤之间的流程联系。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：

如图1所示，本发明的实施步骤包括数值仿真、离线优化、相似度加权匹配三个步骤，具体实施方法如下：

数值仿真模型采用三相永磁同步电机d-q方程模型。

根据列车载荷标准，选取列车整车载荷工况为：220t、240.16t、331.6t、375.52t

转子磁通选取为4.20wb、4.05wb、3.90wb、3.75wb、3.60wb，其中转子磁通正常状态为4.20wb，其余对应的是不同的退磁工况。

定子电阻R₁＝0.12Ω，制动电阻R_B＝1.9Ω，d-q电感I_d＝I_q＝0.00824H。

通过数值仿真，同时获取三相永磁同步电机在不同载荷工况与退磁工况下的状态特性，构成历史状态矩阵D。

优化过程中，空气制动力变化的特性曲线设为关于速度的五次多项式：

F_p＝[k₁,k₂...k₆]·[1,v¹,v²...v⁵]^T＝k₁+k₂·v¹+...+k₆·v⁵

五次多项式系数为优化的对象，优化的目标是使制动闸瓦所消耗的制动能尽可能最小，同时使列车的平均减速度保证为1m/s²(时速70km/h时常用制动距离为190m)，最大减速度不超过紧急制动的减速度要求，即1.3m/s²。优化方程如下：

s.t.v(t)＝0

S(t)<190m

a_max<1.3m/s²

优化算法可选用牛顿法等经典优化算法或遗传算法等现代优化算法，可根据工程实际情况进行选择。

经优化后的系数构成n个工况下，力矩系数样本矩阵K：

相似度匹配过程中，首先在途实时测得列车牵引阶段的状态向量，本实施例中，转子磁通大小为4.00wb(退磁0.2wb)，列车载荷工况为320t，经仿真获取牵引状态向量：

Y_in＝[M_t,I_dt,I_qt,t_vt,v_t]^t＝[320,18.3812,-0.11,33.80,70]^t

通过与历史状态矩阵D的相似度匹配，计算出相似度权值，如下式所示：

上中的运算符号代表各对象的向量之间依次做相似度运算，通常可选取基于欧氏距离、马氏距离、曼哈顿距离等空间距离的相似度，相似度计算方式如下：

本实施例中，选用曼哈顿距离相似度。

利用权值向量对经过优化的力矩系数矩阵进行加权求和：

k_t所拟合的与速度相关的五次多项式，即为此次制动时所需添加的空气制动力特性曲线，使列车制动闸瓦所消耗的能量得到优化。拟合的多项式方式如下：

F_pt＝[1,v¹,v²...v⁵]^T·k_t＝2.67e4-1.69e3·v+335.46·v²-32.49v³+0.59v⁴+0.0102v⁵

在制动阶段，根据列车运行速度计算所需的闸瓦制动力并施加。

在本实施例中，单个转向架上闸瓦制动能1561kJ，最大减速度为-1.17m/s²，而1m/s²的恒减速度控制的制动能为1692kJ。本实施例中，优化控制算法可在允许最大减速度范围内，使闸瓦制动能减少7.74％。

本发明所属技术领域的技术人员可以对具体实施方式做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神和所附权利要求书所定义的范围。