基于模糊預測控制的地鐵自動控制研究

引言

城市軌道交通的發(fā)展極大地緩解了地面交通壓力,而且其運量大、安全準時、體驗舒適,成為眼下最重要的交通工具之一。地鐵自動控制主要是指將通信技術、計算機技術、控制技術等融為一體,實現(xiàn)地鐵控制、管理的自動化,保障地鐵運行的安全與效率。1984年日本成功地將模糊預測控制應用到列車運行當中。近年來自動控制技術也獲得長足發(fā)展,本文基于前人研究經驗,對地鐵自動控制技術進行研究。

1模糊預測控制的構成與應用

1.1地鐵自動控制系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

目前地鐵自動控制系統(tǒng)主要分為自動監(jiān)控系統(tǒng)（ATS)、自動防護系統(tǒng)、自動運行系統(tǒng)(AT0)。自動運行系統(tǒng)是其核心,能夠代替司機實現(xiàn)自動控制,自動調整車速并確認停車位置。但是實際地鐵運行十分復雜,一般會以地面信號、調度等為依據(jù),結合實際運行條件來控制地鐵的啟動、加減速、停車等操作,人為控制會由于司機的原因出現(xiàn)誤判、誤操作等,影響行車安全。在自動運行系統(tǒng)中,則可以完全解決上述問題。目前主要有三種計算方法:第一種是PID計算方法,在地鐵運行經驗的基礎上設定參數(shù),讓列車按照事先設定好的曲線進行速度控制,但是實際使用中對速度控制次數(shù)較多,停車精度不高,不利于平穩(wěn)運行。第二種是參數(shù)自適應控制算法,主要是對經典算法進行改進,以適應復雜工況和高質量的控制要求。第三種是智能控制算法,實現(xiàn)了無需人工干預就能獨立運行的自控目標,在任意給定環(huán)境下都能夠達到目的。例如專家系統(tǒng)可以利用司機經驗:神經網(wǎng)絡系統(tǒng)則具有一定學習能力,提升控制精度:模糊控制則可以借助精確模型來實現(xiàn)控制。

1.2模糊預測控制結構

模糊控制有效解決了PID控制中的不足,在自動控制中可以模仿司機駕駛方式和經驗進而提升地鐵運行質量,實現(xiàn)電腦對人腦的代替。例如,地鐵司機對列車控制并不是通過數(shù)學表達,而是借助經驗和感覺來駕駛,所以具有一定的主觀性。在模糊控制中則可以將這種控制策略描述出來,構成控制的決策規(guī)則,利用模糊集合將其量化,進而實現(xiàn)對地鐵設備的驅動與控制。具體可以包括以下幾個部分,如圖1所示。

模糊控制器是系統(tǒng)核心,是區(qū)別于其他自控系統(tǒng)的關鍵。一般由計算機實現(xiàn),程序上可以使用C語言等進行設計。輸入輸出結構是連接計算系統(tǒng)與控制系統(tǒng)的橋梁,從輸入端獲取數(shù)據(jù)與信號,經過控制器后輸出模擬信號,并借助執(zhí)行機構實現(xiàn)控制。模糊控制器設計主要包括數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫兩個部分,數(shù)據(jù)庫是在運行經驗與工程實際的基礎上設定參數(shù):規(guī)則庫則通過模糊條件來制定模糊控制規(guī)則。

1.3模糊預測控制應用的可行性

模糊控制與預測控制是兩種控制方法,非線性控制系統(tǒng)本質上是二者的結合,更加符合司機控制思想。在設計中將二者融合,一是能夠提升控制效果,二是拓展應用范圍,以滿足更多的使用對象與環(huán)境。例如,利用模糊模型,有效地提高了復雜控制對象進行預測的精確性,進而提高預測算法的穩(wěn)定性。其次預測控制主要是以預測過程為主,但是存在實際信息與預測信息的差異,加入模糊控制后能夠讓自動控制更好地適應環(huán)境變化,提升系統(tǒng)性能。

2基于模糊預測控制的地鐵自控系統(tǒng)設計

在前文論述中主要研究了自動控制技術現(xiàn)狀、地鐵模糊控制系統(tǒng)的構成等,本節(jié)主要基于模糊預測控制技術進行設計,實現(xiàn)在AT0系統(tǒng)中的應用,獲得更高品質的控制效果。2.1系統(tǒng)設計分析

首先在決策設計中,主要是讓控制器部分能夠更好地模仿司機的經驗與操作,控制規(guī)則是基于司機操作策略,利用模糊集合,將司機操作思維與策略轉化為數(shù)值運輸,進而代替司機手動控制,實現(xiàn)模糊自控。其次在預測設計中,基于控制算法建立預測模型,結合模糊控制實現(xiàn)車輛運行中的自動校正。

2.2控制系統(tǒng)設計

地鐵自動控制系統(tǒng)具有多目標、非線性、滯后性的特點,傳統(tǒng)的PID控制中采用固定參數(shù),因此運行穩(wěn)定性、運行品質都不夠好。在模糊預測控制中,則采用高性能算法,將地鐵作為被控對象,提升控制精度與運行穩(wěn)定性。地鐵自動控制技術的質量指標包括安全性、準時性、停車精度、舒適節(jié)能性等多個方面,但大多數(shù)的指標都是與列車運行速度相關的,例如準時性、停車精度等,所以自動運行系統(tǒng)的核心在于實現(xiàn)對列車速度的控制。在設計中主要通過接受來自ATP信息,控制列車的牽引/制動系統(tǒng),確定列車當前狀態(tài)。然后輸出電流確定牽引制動的大小。其基本思路是,先利用預測控制對車輛運行狀況進行預測輸出,然后將設定的輸出值與預測輸出值之間的誤差輸入模糊控制器,利用模糊規(guī)則推理得到控制輸出,最終實現(xiàn)模型的自動校正。

2.3模糊控制的部分算法設計

首先是確定輸入輸出量,在自動運行系統(tǒng)中,輸入信息包括被控對象的運行速度、當前運行速度(列車運行監(jiān)控系統(tǒng)反饋信息)、當前加速度、當前位置(列車運行監(jiān)控系統(tǒng)反饋信息),輸出量為列車運行工況命令和列車的合力值。在設計模糊預測控制器時,選用計算預測誤差E,以及其變化率作為模糊控制器的輸入量,通過改變機車電機電流來改變的列車合力值作為輸出量。其次是選擇描述輸入輸出變量的詞集,模糊控制器的控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件語句,在條件語句中描述輸入輸出變量狀態(tài)的一些詞匯的集合稱為這些變量的詞集。一般來說,人們習慣把事物分為三檔,可以使用負大、負中、負小、零、正小、正中、正大作為描述輸入輸出狀態(tài)的詞集,并且分別用代碼表示。選擇較多的詞匯描述輸入輸出變量,可以使制定控制規(guī)則更加方便,但控制規(guī)則相應變得復雜:選擇詞匯過少,使得描述變量變得粗糙,導致控制器的性能變差。一般以6~7個為宜。描述輸入輸出變量的詞匯都具有模糊特性,可用模糊集合來表示。

2.4系統(tǒng)仿真與結果分析

為了驗證模糊控制效果,在仿真過程中將其與P1D控制系統(tǒng)進行了對比。結果顯示,在安全性上,P1D系統(tǒng)和模糊預測控制系統(tǒng)都能夠滿足速度差異在2m/S之內,但是模糊預測控制系統(tǒng)的精確度更高,運行更加安全。在停車精度上,采用模糊預測控制系統(tǒng)的偏差也要遠遠小于P1D控制系統(tǒng),并且運行過程保持良好,有效滿足定點停車要求。

3結語

隨著城市軌道交通的發(fā)展,地鐵將會成為主要的出行方式與交通主力,所以保障地鐵的穩(wěn)定、安全運行,不僅關系到城市交通的順利發(fā)展,更直接關系到城市居民的生命財產安全,借助現(xiàn)代信息技術,實現(xiàn)地鐵的自動控制,有利于提升其運行的安全與穩(wěn)定性。本文對模糊預測控制系統(tǒng)的構成進行了論述,提出了基于模糊預測控制技術的地鐵自動控制系統(tǒng),并在仿真中取得良好效果,其安全性、停車精度等都有所提升,為模糊預測控制器的現(xiàn)場應用提供了有利的實驗依據(jù)。