降低城轨列车控制继电器故障率措施

根据津滨轻轨列车控制继电器的实际使用情况,对城轨列车控制继电器在使用过程中出现的故障进行了统计,分析了故障的原因,并提出了降低故障率的相关措施。

降低城轨列车控制继电器故障率的措施探究

伴随科技的发展,社会的进步,城轨列车在城市中已经出现。它的出现不仅缓解了城市的交通压力,还使城市交通更加有序。城轨列车的运行离不开控制继电器的应用,但是在控制继电器使用过程中常常会有故障出现。这不仅影响了正常的城轨列车的运行,还给社会秩序带来了极大的消极影响。因此,解决控制继电器故障发生问题极为重要。文章主要针对降低城轨列车控制继电器故障率展开相应的分析,并且给予有效的措施解决控制继电器中的故障问题,提升其应用效率。

固态继电器在旅客列车环境控制系统中的应用

针对目前旅客列车进一步提升服务档次的需求,在多年研究和试验的基础上,结合国内的装车经验,尝试在车载环境控制系统中大量使用固态继电器,进一步提升空调控制系统控制精度,降低噪音,简化系统结构和布线,以实现车载环境控制系统的进一步优化和性能提升。

城轨交通道岔继电器控制组合N+1冗余系统的设计与应用

目前在已开通运营的城轨交通线路中,采用传统计算机联锁技术的信号系统仍占主流,由继电器电路构成的转辙机控制电路组合部件繁多、结构复杂、动作相对频繁,任何一处出现问题,都将发生道岔故障报警,不可避免地对地铁正常运营秩序造成影响。为此提出对缺乏冗余功能的道岔继电电路进行冗余设计:通过在车站额外配置一套备用道岔控制组合,实现与全站所有道岔控制组合间切换;采用研发的道岔电气冗余操作系统,利用“软件驱动+硬件执行”的方式,为全站所有道岔电气部分提供N+1冷备冗余,通过远程操作对道岔电气故障部件进行整体隔离;同时,启用备用组合维持道岔的正常功能,提升道岔电气控制电路可用性。

城轨列车多永磁同步电机有限时间协同抗干扰控制策略

为解决城轨列车中多台永磁同步电机牵引系统的转速协同跟踪问题,提出一种基于有向图的协同控制策略。为确保每个电机的转速一致,将每台电机视为单独的智能体,利用有向拓扑结构进行多个电机之间的信息传输;使用新型扰动观测器估计负载扰动,进而增强系统的抗扰动能力;使用模糊逻辑系统逼近系统模型的非线性部分,以保障控制精度。理论分析结果表明,所提出的协同控制策略具有有限时间稳定性;仿真实验结果表明,所设计的控制方案性能良好。

城轨列车全自动运行系统噪声子空间鲁棒预测控制方法

为建立与实际运行状态更吻合、预测精确度更高的城轨列车全自动运行(fully automatic operation, FAO)系统预测控制模型,根据城轨列车运行的历史数据,综合考虑城轨列车运行过程中的噪声干扰,采用子空间辨识方法得到含噪声的预测控制模型,控制过程不断加入实时采集的数据,迭代模型辨识的历史数据,在线更新模型参数,得到抗干扰能力较强的城轨列车FAO系统噪声子空间鲁棒预测控制器。分别采用幅值为0、2、5、10 km/h的随机干扰噪声,在软件MATLAB中进行仿真试验,对比分析城轨列车FAO系统噪声子空间鲁棒预测器与传统子空间预测控制器的预测精度。结果表明:在随机噪声干扰下,城轨列车FAO系统噪声子空间鲁棒预测控制器的预测精度较高,噪声幅值为10 km/h时预测精度比传统子空间预测控制器提高14.21%。城轨列车FAO系统噪声子空间鲁棒预测控制器可在强干扰运行状态下高精度跟踪给定运行曲线。

城轨列车虚拟联挂高效协同控制策略研究

城市轨道交通(简称“城轨”)列车虚拟联挂是轨道交通领域的研究前沿,其目标是提升既有线上列车的运行效率,而其运行效率的提升主要体现在起车和停车阶段。为提升城轨列车虚拟联挂编组列车在起车和停车阶段的编组运行效率,文章提出一种虚拟联挂高效协同控制策略。其首先构建城轨列车编组内列车之间的相对制动模型,得到编组内列车之间的相对制动距离;接着,在协同控制层构建高效起车、停车目标函数,设计优化控制器,在约束下对目标函数进行求解,得到起车和停车阶段领航车和跟随车的关键决策信息;然后,研究操纵序列规划技术,分别得到领航车和跟随车的可执行操纵序列;最后,设计线性二次调节器(LQR)算法,对操纵序列进行精准跟随控制,得到执行指令。仿真结果表明,采用该虚拟联挂控制系统,城轨列车编组可在0~60 km/h车速范围内实现领航车和跟随车的停车时间间隔最小为1.6 s,有效提升了城轨列车编组在起车和停车阶段的运行效率。

地铁车辆继电器故障分析与控制优化

继电器作为控制系统的关键器件,在工作中存在机械应力。高温、振动的运用环境及长时间连续工作,容易导致机械疲劳,造成卡滞、弱磁、接触不良以及断裂等失效情况。以江苏省徐州地铁1号线电客车的试运营为例,阐述一例车辆继电器故障的详细情况,并给出针对性的解决方案。结果表明,现车辆运行状态良好,有效控制了故障。

城轨列车自适应精确停车控制算法研究

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。本文根据城轨列车的制动模型设计自适应控制器,对列车进行精确停车控制。此控制器可以针对模型参数未知和由于设备老化或环境所造成列车制动模型参数变化的情况进行自适应调整,使列车可以精确跟踪理想停车曲线,达到既定的停车要求。理论分析和仿真结果验证了所提出的自适应算法的有效性。

基于双DSP-FPGA架构的城轨列车电力牵引控制系统

牵引控制系统是城轨列车电力牵引系统的核心部件之一,是牵引系统强、弱电交互的中枢纽带。由于城轨列车控制系统接口丰富且逻辑算法复杂、通信任务繁重,简单的控制架构已不能满足要求,进而提出了一种基于双浮点数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)和现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的系统架构,充分利用DSP强大的数字信号处理能力和FPGA强大的高速并行处理能力。给出了基于任务类型的硬件架构和基于处理速率需求的软件架构设计模式,C/C++、高速硬件描述语言(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language,VHDL)及界面语言和相关支持软件用于实现所有牵引控制任务的调度管理和控制。在地铁和轻轨列车电力牵引系统上的成功运用,验证了提出的牵引控制系统架构的可行性和合理性。

城轨列车悬挂系统显遗传自适应模糊控制

为有效抑制城轨车辆行驶时悬挂系统出现的横向振动,提升车辆平稳性与舒适度,引入调控效果优于传统模糊控制的显遗传自适应模糊控制方法,扩展其收敛条件并证明其适用于城轨列车悬挂系统,扩大了该方法的使用范围。在Matlab/Simulation中根据时速为80km/h的某型城轨列车参数搭建车辆悬挂系统模型,并设计了显遗传自适应模糊控制器。仿真实验结果表明,显遗传自适应模糊控制对城轨列车悬挂系统横向振动抑制效果良好,在其控制下列车横向合成加速度、横移振动加速度、侧滚振动加速度以及摇头振动加速度的最大值、均方根值以及功率谱密度值均有所降低。与普通模糊控制相比,显遗传自适应模糊控制能够有效抑制城轨列车横向振动,大幅度提高乘客舒适度。

城轨列车反推自动停车控制算法

为了实现城轨列车自动停车功能,根据电空制动系统的工作原理及其动态特性,建立了具有输入时滞的非线性城轨列车制动模型,克服了传统模型中制动减速度难以测量的缺点。针对模型中的输入时滞以及非线性特性,设计了一种基于Krasovskii泛函算子的反推自动停车控制器,以消除制动过程中闸瓦摩擦系数和制动系统时滞造成的影响。算法的主要改进在于:基于预测的思想以及反推技术,将误差信号表示为2个与延时相关的Krasovskii泛函算子,并且其中一个泛函算子为指数收敛的。基于Lyapunov-Krasovskii稳定性定理,证明了闭环列控系统的稳定性和收敛性。为验证自动停车控制器的正确性,利用Matlab仿真软件对城轨列车制动系统进行了数值仿真,结果表明,所提算法不仅可以获得较高的停车精度,并且保证了城轨列车运行的平稳性。

城轨列车车载储能系统功率需求的动态模糊优化控制方法研究

针对城轨列车复合储能系统中超级电容与锂电池联合供电的功率分配问题,提出了一种考虑系统功率需求的多元化输入的模糊能量控制方法.为了更好地解决车载储能系统非线性和能量的控制问题,以城轨列车的需求功率、车载储能系统的锂电池和超级电容SOC、锂电池功率分配系数为输出,建立多输入单输出的车载储能模糊控制器,对车载复合储能系统进行建模和仿真.通过利用Simulink进行仿真,结果表明:该模糊控制器能够较好地分配能量,满足列车运行中的功率需求,减少大电流对锂电池的冲击,提高锂电池的循环利用次数,有利于提高列车运行的稳定性和舒适性.

基于T-S模糊模型的预测控制算法在城轨列车制动控制中的应用

城市轨道交通因其自身载运量大,速度快,零阻塞等诸多优点在现代城市生活中起着越来越重要的作用。制动系统性能直接影响到列车运行的平稳性和安全性,其是一个时变、时滞和非线性的控制系统。提出一种基于T-S模糊模型的预测控制算法,对城轨列车制动控制系统进行仿真,可以实现快速、精确同步制动,从而克服受控对象的不确定性、迟滞和时变等因素的动态影响,从而达到预期的控制目标,并使系统具有良好的鲁棒性和稳定性。

城轨列车微机控制模拟直通制动系统

铁道科学研究院机车车辆研究所根据城轨交通的特点开发研制了城轨列车制动系统,该系统采用微机控制模拟直通电空制动技术、高性能电子防滑系统等,能够满足城轨列车安全、可靠、快捷、平稳、舒适的要求。

基于模糊预测控制的城轨列车自动驾驶

为了满足城市轨道交通对安全、高效、舒适日益增长的需求,研究能有效提升列车运行的安全性、追踪性、准点性、停车精确性、旅客的舒适性和节能性等性能指标的列车自动驾驶技术。首先针对列车自动驾驶的6个性能指标建立对应的模糊隶属度函数,然后总结城轨列车的人工驾驶策略,在此基础上,建立相应的模糊控制规则。以基于惰行节能优化算法生成的优化曲线为跟踪目标,采用模糊预测控制算法能够有效跟踪目标速度,实现城轨列车的自动驾驶。

某国产化城轨列车控制与网络系统设计

为了更好地实现对列车的控制与诊断,设计了某国产化城轨列车的控制及网络系统。介绍了系统组成及其功能,并阐述了其网络总线、拓扑结构及相关功能。该系统具有高的冗余性及可靠性,经调试表明,完全满足列车安全可靠运行的需求。

基于列车运行工况的城轨地面式混合储能系统控制策略研究

电池/超级电容混合储能系统兼具功率密度大和能量密度高的特点。根据城市轨道交通实际线路条件和运行状况,建立仿真模型。通过分析不同发车间隔下剩余再生制动能量的分布和混合储能系统功率分配策略对系统的影响,考虑到电池和超级电容两种储能元件的特性不同,提出基于列车运行工况的动态比例分配策略。该控制策略分为充电模式和放电模式。在充电模式下,通过判别列车运行工况调整功率分配比例,减少电池的使用,提高装置寿命与节能效果;在放电模式下,功率分配比随电池荷电状态动态调整,防止电池过充、过放。最后给出了北京地铁实际线路参数下2MW混合储能系统的仿真结果,验证了该策略的有效性。

基于天棚阻尼控制算法的城轨列车横向振动控制研究

分析了造成列车振动的因素,并用Simpack建立了车辆仿真模型;然后利用所建模型对列车在不同运行工况下的横向振动情况进行了仿真分析。为了抑制横向振动,分别设计了连续型天棚阻尼控制器与开关型阻尼控制器。仿真结果表明,连续型天棚阻尼能够更好的抑制列车的横向振动。

基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略

牵引能耗是列车能耗的主要组成部分,针对城轨列车节能运行的问题,将列车运行状态离散化,以列车对速度控制作为动作空间,时间和能耗作为奖励函数,提出一种基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略。在不使用离线优化速度曲线的情况下,根据列车当前位置和速度实时计算最优控制策略;同时,在传统Q学习基础上,将ε-greedy策略与司机驾驶经验相结合,减少探索次数,提高算法学习效率;最后,以杭州地铁5号线三坝-萍水站线路为例,验证该算法在满足准点运行的情况下,较传统动态规划算法,可减少列车站间牵引能耗3.79%。在原线路增加临时限速后,验证该算法仍具有实效性。