基于统计学指标的自适应粘着利用控制技术研究

轮轨粘着是制约轨道车辆牵引性能的核心因素之一,提升车辆粘着性能是各轨道交通强国研制更高速度、更大载重车辆时的迫切需求。为进一步提升轨道车辆在全天候工况下的粘着利用性能,本文提出了一种基于统计学指标的自适应粘着利用控制算法,算法通过牵引数据的统计学指标对当前车辆运行的轮轨条件进行辨识,并结合干、湿轨不同工况下的粘着特性差异,利用自适应控制策略实现不同工况下的精细粘着利用。现场验证试验数据表明,本文提出的算法粘着利用性能良好,不仅提高了轮轨间粘着力的利用效率,更减小了低粘着工况下的速度波动,进而改善了车辆的乘坐舒适性。