軌道交通優(yōu)化控制作業(yè)-牽引電動(dòng)機(jī)控制仿真

1、基于自適應(yīng)理論的列車牽引電動(dòng)機(jī)控制方法姓名：學(xué)號(hào)：專業(yè)：班級(jí)：電信目錄第1章 緒論31.1問題提出的背景31.2牽引電動(dòng)機(jī)31.2.1什么是牽引電動(dòng)機(jī)31.2.2牽引電動(dòng)機(jī)工作特點(diǎn)41.3自適應(yīng)控制方法41.3.1自適應(yīng)控制方法介紹41.3.2自適應(yīng)方法與課題的契合性分析51.4技術(shù)路線6第2章 牽引電動(dòng)機(jī)自適應(yīng)模型72.1磁盤電機(jī)自適應(yīng)模型的構(gòu)建72.1.2模型的初步分析72.1.3數(shù)學(xué)模型的建立72.2控制器設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性判定7第3章 自適應(yīng)仿真過程93.1simulink的構(gòu)建93.2simulink運(yùn)行結(jié)果103.2.1不同參數(shù)值下的結(jié)果103.3仿真結(jié)果分析133.4搭建過程中的失誤1

2、4第4章 課題研究過程總結(jié)15參考文獻(xiàn)16第1章 緒論1.1問題提出的背景近些年，我國(guó)的交通建設(shè)領(lǐng)域中最搶眼的莫過于動(dòng)車組、高速鐵路和城市地鐵的建設(shè)。如今，走向“高鐵時(shí)代”的中國(guó)，正大力發(fā)展電氣化鐵路。眾所周知，電力機(jī)車起動(dòng)加速快，爬坡能力強(qiáng)，工作不受嚴(yán)寒的影響，運(yùn)行時(shí)沒有煤煙，所以在運(yùn)輸繁忙的鐵路干線和隧道多、坡度陡的山區(qū)線路上更能發(fā)揮優(yōu)越性。隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人口流動(dòng)性的增強(qiáng)，電力機(jī)車的運(yùn)用必將普及。而電力機(jī)車的普及必須對(duì)原有的鐵路進(jìn)行電氣化改造。而伴隨著電氣化鐵路的建設(shè)進(jìn)程的不斷推進(jìn)，作為列車的重要?jiǎng)恿υ吹臓恳妱?dòng)機(jī)的研究必然會(huì)更進(jìn)一步。因此，研究電動(dòng)機(jī)的動(dòng)力輸入輸出、各項(xiàng)參數(shù)的影

3、響以及電動(dòng)機(jī)的控制優(yōu)化方法是有著很好的應(yīng)用前景的?？刂评碚撚绕涫乾F(xiàn)代智能控制理論，能使?fàn)恳妱?dòng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制得到各種優(yōu)化，能使?fàn)恳妱?dòng)機(jī)的理論分析得到真正體現(xiàn)，是牽引電動(dòng)機(jī)運(yùn)動(dòng)控制的大腦。如果沒有控制理論的調(diào)節(jié)器，對(duì)于牽引電動(dòng)機(jī)的運(yùn)動(dòng)控制幾乎是不可能的，牽引電動(dòng)機(jī)和控制理論是相互促進(jìn)、相互發(fā)展的關(guān)系，我們可以應(yīng)用現(xiàn)代智能控制理論解決牽引電動(dòng)機(jī)運(yùn)行穩(wěn)定性的問題。目前，在電動(dòng)機(jī)控制優(yōu)化領(lǐng)域中，PID算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制、自適應(yīng)控制、粒子群算法等控制理論已經(jīng)發(fā)揮了很大的作用。1.2牽引電動(dòng)機(jī)1.2.1什么是牽引電動(dòng)機(jī)牽引電動(dòng)機(jī)就是在機(jī)車或動(dòng)車上用于驅(qū)動(dòng)一根或幾根動(dòng)輪軸的電動(dòng)機(jī)。牽引電動(dòng)機(jī)最大的用途

4、是為車輛的運(yùn)行提供所需驅(qū)動(dòng)力及為車輛減速提供所需的制動(dòng)力，使車輛完成其運(yùn)輸?shù)墓δ?。牽引電?dòng)機(jī)有多種類型，如直流牽引電動(dòng)機(jī)、交流異步牽引電動(dòng)機(jī)和交流同步牽引電動(dòng)機(jī)等。需要指出的是，不只是電力機(jī)車需要牽引電動(dòng)機(jī)，我們平時(shí)所說的柴油機(jī)車和燃?xì)鈾C(jī)車也需要牽引電動(dòng)機(jī)來提供動(dòng)力。它們?cè)趹?yīng)用牽引電動(dòng)機(jī)上的差別在于電動(dòng)機(jī)的能源從何而來。綜上所述，牽引電動(dòng)機(jī)是所有列車系統(tǒng)中十分重要的一環(huán)。對(duì)牽引電動(dòng)機(jī)進(jìn)行研究有著十分重要的科研和實(shí)用價(jià)值。1.2.2牽引電動(dòng)機(jī)工作特點(diǎn) 牽引電動(dòng)機(jī)有以下工作特點(diǎn)，這些工作特點(diǎn)也是牽引電動(dòng)機(jī)運(yùn)行工程中所遇到的挑戰(zhàn)1：1.頻繁制動(dòng)和起步時(shí)電動(dòng)機(jī)發(fā)熱明顯，在地鐵系統(tǒng)的應(yīng)用中尤為明顯；2.

5、車輛運(yùn)行中，鐵軌或路面的一切動(dòng)力沖擊都會(huì)影響牽引電動(dòng)機(jī)，劇烈的振動(dòng)沖擊除了會(huì)對(duì)齒輪傳動(dòng)裝置和其它機(jī)械連接部件造成損害外，直流電機(jī)的換向惡化也是不可避免的；3.牽引電動(dòng)機(jī)在惡劣的環(huán)境下運(yùn)行時(shí)，極易受到沙塵、雨雪、油污臟物等的侵入；4.大型工礦電機(jī)車和在井下工作的窄軌電機(jī)車及地鐵、電動(dòng)輪自卸車都要在狹窄的空間安裝并傳遞動(dòng)力，如何周到、安全的處理是十分困難的，特別是電動(dòng)輪自卸車，牽引電動(dòng)機(jī)就裝在輪轂內(nèi)，集成度更高，傳遞的力矩又大。1.3自適應(yīng)控制方法由于上面所述，牽引電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中，各項(xiàng)參數(shù)必然會(huì)受到較大的影響，使得運(yùn)行過程處于一種不穩(wěn)定的狀態(tài)。因此，我們必須利用現(xiàn)有的控制理論來對(duì)牽引電動(dòng)機(jī)的運(yùn)

6、行過程進(jìn)行控制。在本文中，我們選取了自適應(yīng)控制方法。1.3.1自適應(yīng)控制方法介紹 直觀地說，自適應(yīng)控制器應(yīng)當(dāng)是這樣一種控制器：它能修正自己的特性以適應(yīng)對(duì)象和擾動(dòng)的動(dòng)態(tài)特性的變化。自適應(yīng)控制的研究對(duì)象是具有一定程度地不確定性的系統(tǒng)，這里所謂的“不確定性”是指描述被控對(duì)象及其環(huán)境的數(shù)學(xué)模型不是完全確定的，其中包含一些未知因素和隨機(jī)因素。任何一個(gè)實(shí)際系統(tǒng)都具有不同程度的不確定性，這些不確定性有時(shí)表現(xiàn)在系統(tǒng)內(nèi)部，有時(shí)表現(xiàn)在系統(tǒng)的外部。從系統(tǒng)內(nèi)部來講，描述被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)，設(shè)計(jì)者事先并不一定能準(zhǔn)確知道。作為外部環(huán)境對(duì)系統(tǒng)的影響，可以等效地用許多擾動(dòng)來表示。這些擾動(dòng)通常是不可預(yù)測(cè)的。面對(duì)這些

7、客觀存在的各式各樣的不確定性，如何設(shè)計(jì)適當(dāng)?shù)目刂谱饔?，使得某一指定的性能指?biāo)達(dá)到并保持最優(yōu)或者近似最優(yōu)，這就是自適應(yīng)控制所要研究解決的問題。自適應(yīng)控制也是一種基于數(shù)學(xué)模型的控制方法，它所依據(jù)的關(guān)于模型和擾動(dòng)的先驗(yàn)知識(shí)比較少，需要在系統(tǒng)的運(yùn)行過程中去不斷提取有關(guān)模型的信息，使模型逐步完善。具體地說，可以依據(jù)對(duì)象的輸入輸出數(shù)據(jù)，不斷地辨識(shí)模型參數(shù)，這個(gè)過程稱為系統(tǒng)的在線辯識(shí)。既然模型在不斷的改進(jìn)，顯然，基于這種模型綜合出來的控制作用也將隨之不斷的改進(jìn)。在這個(gè)意義下，控制系統(tǒng)具有一定的適應(yīng)能力2。當(dāng)前，自適應(yīng)控制經(jīng)常同模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法聯(lián)用以得到更加良好的控制效果。1.3.2自適應(yīng)方法與課題的

8、契合性分析前面已經(jīng)講過，牽引電動(dòng)機(jī)在運(yùn)行過程中會(huì)受到行車狀態(tài)、軌道面以及氣候等因素的影響，這些影響因素必定會(huì)造成電動(dòng)機(jī)部分參數(shù)的時(shí)變，造成電動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的不穩(wěn)定。而我們知道，對(duì)于在鐵路上運(yùn)行的列車以及我們的城市軌道交通來說，列車在不同時(shí)段內(nèi)是按照一定的速度和加速度來行駛的，因此，牽引電動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)必須具有一定的參數(shù)值跟蹤能力。上一節(jié)中介紹的自適應(yīng)控制方法正是具有在系統(tǒng)工作的過程中在線識(shí)別參數(shù)、調(diào)節(jié)參數(shù)、跟蹤參數(shù)的能力。因此，在理論上講，自適應(yīng)控制的方法可以實(shí)現(xiàn)牽引電動(dòng)機(jī)系統(tǒng)的穩(wěn)定性控制和參數(shù)跟蹤。1.4技術(shù)路線 技術(shù)路線，也就是本課題的解決思路。針對(duì)“牽引電動(dòng)機(jī)控制”這個(gè)題目，本文采用如下的技術(shù)路

9、線：（1）國(guó)內(nèi)鐵路建設(shè)的發(fā)展趨勢(shì)；（2）相應(yīng)的發(fā)展趨勢(shì)中的關(guān)鍵技術(shù)；（3）所采用的控制方法并分析該方法是否合理；（4）模型建立；（5）仿真過程；（6）結(jié)果分析。第2章 牽引電動(dòng)機(jī)自適應(yīng)模型2.1磁盤電機(jī)自適應(yīng)模型的構(gòu)建2.1.2模型的初步分析感應(yīng)電動(dòng)機(jī)（也稱異步電動(dòng)機(jī)）在現(xiàn)代高速動(dòng)車電氣傳動(dòng)中應(yīng)用廣泛，我國(guó)正在進(jìn)行的引進(jìn)動(dòng)車計(jì)劃也都是使用感應(yīng)電動(dòng)機(jī)3。所謂感應(yīng)電動(dòng)機(jī)，也就是定轉(zhuǎn)子之間靠電磁感應(yīng)作用，在轉(zhuǎn)子內(nèi)感應(yīng)電流以實(shí)現(xiàn)機(jī)電能量轉(zhuǎn)換的電動(dòng)機(jī)。2.1.3數(shù)學(xué)模型的建立選取如下的電動(dòng)機(jī)模型： （2-1）其中，J為系統(tǒng)的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量；C 為系統(tǒng)的阻尼系數(shù)；K為系統(tǒng)的彈性系數(shù)；為負(fù)載轉(zhuǎn)矩；T(t)為電動(dòng)機(jī)

10、輸入的轉(zhuǎn)矩。電機(jī)運(yùn)行時(shí)電樞繞組中有電流流過，載流導(dǎo)體在磁場(chǎng)中將受到電磁力的作用，該電磁力對(duì)轉(zhuǎn)軸產(chǎn)生的轉(zhuǎn)矩稱為電磁轉(zhuǎn)矩；輸出的機(jī)械功率除以轉(zhuǎn)子的角速度為負(fù)載轉(zhuǎn)矩通過上面的定義，即為要跟蹤的電動(dòng)機(jī)輸出。本文要討論的問題就是對(duì)進(jìn)行自適應(yīng)控制并跟蹤的值以及同目標(biāo)設(shè)定之間的誤差。2.2控制器設(shè)計(jì)及穩(wěn)定性判定我們進(jìn)行如下的推導(dǎo)：令： （2-2）為某一固定的轉(zhuǎn)矩輸出。 （2-3）e為跟蹤誤差。由式(2-1)可得： (2-4)原模型為二階模型，下面進(jìn)行降階操作： （2-5） （2-6） （2-7）其中： （2-8） （2-9）可以推導(dǎo)出控制器u的形式為： （2-10）其中，為K的估計(jì)值，為待估參數(shù)。推導(dǎo)至式（

11、2-10），系統(tǒng)的控制器設(shè)計(jì)完畢，下面我們對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析。根據(jù)李雅普諾夫穩(wěn)定性定理，我們引入下面的李雅普諾夫函數(shù)： （2-11）其中，是K與的差值。令V>0，<0即可，在推導(dǎo)過程中得到如下的關(guān)系式： （2-12）通過式（2-12）我們可以對(duì)K值進(jìn)行估計(jì)。至此，我們推出了如式（2-10）所示的控制器，當(dāng)滿足式（2-12）時(shí)，系統(tǒng)可以保持穩(wěn)定。第3章 自適應(yīng)仿真過程3.1simulink的構(gòu)建限于本人的能力，為了簡(jiǎn)化仿真過程，根據(jù)文獻(xiàn)4中的論述，我們得到了如下的等效參數(shù)（轉(zhuǎn)動(dòng)慣量的具體值并不改變系統(tǒng)的性質(zhì)和控制原理）：J=1，C=0.0286。這里的J和C為通過最小二乘法擬合出的

12、參數(shù)。在我們搭建和調(diào)試simulink的過程中可以對(duì)其進(jìn)行調(diào)整按照上面的推導(dǎo)我們進(jìn)行如下圖3-1的simulink搭建：圖3-1 系統(tǒng)搭建參數(shù)對(duì)應(yīng)情況如下：constant為常數(shù)項(xiàng)/J；gain為式（2-5）和式（2-6）中的；gain2對(duì)應(yīng)于k0；gain3對(duì)應(yīng)于C。因?yàn)樯厦鏀⑹鲞^J的等效參數(shù)為1，因此，在構(gòu)建simulink的過程中不體現(xiàn)。3.2simulink運(yùn)行結(jié)果3.2.1不同參數(shù)值下的結(jié)果本文針對(duì)gain、constant和gain2的不同取值進(jìn)行了仿真，得到的結(jié)果和結(jié)果如下：（1）constant恒定為0.1，gain=2，gain2=1時(shí)的跟蹤圖像如圖3-2所示：圖3-2 ga

13、in2=1時(shí)的跟蹤圖像誤差e的圖像如圖3-3所示：圖3-3 gain2=1時(shí)的誤差圖像（2）constant恒定為0.1，gain=2，gain2=5時(shí)的跟蹤圖像如下圖3-4所示：圖3-4 gain2=5時(shí)的跟蹤圖像誤差e的圖像如圖3-5所示：圖3-5 gain2=5時(shí)e的誤差圖像（3）constant恒定為0.1，gain=5，gain2=1時(shí)的跟蹤圖像如圖3-6所示：圖3-6 gain=5時(shí)的跟蹤圖像誤差e的圖像如圖3-7所示：圖3-7 誤差e的圖像3.3仿真結(jié)果分析根據(jù)3.2節(jié)的仿真結(jié)果圖像，我們歸納了仿真結(jié)論和部分參數(shù)值變化規(guī)律：（1）該方法可以使得系統(tǒng)較好的跟蹤（某一固定的轉(zhuǎn)矩值），

14、且誤差趨于0，系統(tǒng)可以達(dá)到穩(wěn)定；（2）參數(shù)K得到了較好的估計(jì)；（3）constant影響不大，由0.1到1圖形沒有明顯變化（仿真圖像已省略）；（4）gain3是C，影響不大，c從0.026變化到2.6結(jié)果的圖像沒有明顯變化（仿真圖像已省略）；（5）由3.2.1節(jié)中（1）方案和（2）方案對(duì)比可以看出：gain2對(duì)系統(tǒng)的影響大，gain2的值越大調(diào)整時(shí)間越長(zhǎng)；（6）3.2.1節(jié)中（1）方案和（3）方案對(duì)比可以看出：gain值對(duì)系統(tǒng)影響較大，gain過大時(shí)導(dǎo)致系統(tǒng)的調(diào)整時(shí)間非常明顯的延長(zhǎng)，另外，在調(diào)試過程中發(fā)現(xiàn)，gain值在1-2之間取值時(shí)對(duì)系統(tǒng)影響不大。3.4搭建過程中的失誤由于對(duì)simulink

15、的使用不十分熟練，導(dǎo)致有以下失誤：（1）布局不合理，對(duì)于其他人來說，沒有推導(dǎo)過程很不容易看懂；（2）走線較為混亂；（3）存在忘記接線的情況，該情況還是由于上述的（1）和（2）兩個(gè)問題引起的。第4章 課題研究過程總結(jié)本文中使用自適應(yīng)控制的方法成功搭建了牽引電動(dòng)機(jī)的仿真控制模型。該方法可以使得系統(tǒng)較好的跟蹤 （某一固定的轉(zhuǎn)矩值），且誤差趨于0，系統(tǒng)可以達(dá)到穩(wěn)定。雖然達(dá)到了預(yù)期的目標(biāo)，但是在撰寫研究報(bào)告的過程中還是有很多不足的地方值得總結(jié)。從整個(gè)研究報(bào)告的過程來看，主要有以下幾個(gè)地方需要注意：（1）查找文獻(xiàn)的能力有待加強(qiáng)。在研究報(bào)告的撰寫初期，為了確定研究方向花費(fèi)了很大一番功夫。（2）建立、總結(jié)數(shù)學(xué)模型的能力。電動(dòng)機(jī)的數(shù)學(xué)模型很多，但是比較實(shí)用的模型多數(shù)以推導(dǎo)過程的形式存在于學(xué)位論文中。怎么把這些模型簡(jiǎn)化成便于實(shí)施的公式是一篇研究報(bào)告的關(guān)鍵。（3）對(duì)于matlab編程還不熟練，simulink的使用也比較生疏。在這次研究過程中，我發(fā)現(xiàn)matlab編程和simulink各有特點(diǎn)。編程便于修改，能夠清晰的反應(yīng)設(shè)計(jì)者的設(shè)計(jì)思路，可讀性和可修改性強(qiáng)，易于找出設(shè)計(jì)中的錯(cuò)誤；simulink更加靈活、直觀，只要有數(shù)學(xué)模型公式，便可搭建出一個(gè)控制系統(tǒng)，但是修改的時(shí)候比較麻煩。（4）數(shù)學(xué)模型中的每一