基于极值搜索的重载机车最优粘着控制研究.pdf

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1、分类号密级基于极值搜索的重载机车最优粘着控制研究研究生姓名：李燕飞指导教师姓名、职称：赵凯辉副教授张昌凡教授学科专业：电力电子与电力传动研究方向：现代电力传动及其故障诊断湖南工业大学二〇一八年六月十三日摘要在交通运输中，重载机车是我国货运运输的重要组成部分。机车牵引力是通过机车轮对和钢轨间的接触面的粘着力实现的。如果粘着力因为外界环境变化而下降，机车的牵引功率也会减少，这会直接影响到机车的实际性能。实验表明，机车的实际粘着力与机车蠕滑速度成一定的函数关系。运用极值搜索算法，搜索出最优蠕滑速度，从而去控制机车牵引力，可以有效提高粘着利用率。现

2、代粘着控制方法实时在线不断寻优当前轨面下的最佳粘着点，并通过控制电机转矩，控制机车运行在最优粘着点附近。这类控制方法对于提高机车轮对和车体之间的粘着力，有效防止机车空转，提高机车牵引力，具有很大工程实际意义。介绍有关粘着的基本理论，定义粘着系数的基本概念，对机车牵引系统分析，构建机车动力学简化模型，简述现有粘着主要控制方法。针对重载机车最优粘着控制问题，提出基于滑模极值搜索算法的滑模最优粘着控制方法。根据建立的机车动力学模型，设计滑模观测器和超螺旋观测器观测粘着系数。首先，采用滑模极值搜索算法实时搜索出不确定轨面下的最佳蠕滑速度，结合搜索对

3、象，证明算法的稳定定。然后，设计滑模控制器控制重载机车运行于最佳粘着系数点附近。仿真结果验证，滑模极值搜索算法对于外界环境变化具有实时性和自适应能力。针对基于滑模极值搜索算法的重载机车最优粘着控制存在的稳态振荡问题，提出一种基于无稳态振荡扰动极值搜索算法的超螺旋滑模控制方法。首先，应用基础数学理论证明方法的稳定性。其次，结合控制对象，设计出超螺旋滑模控制器，并采用李雅普诺夫函数方法给出稳定性证明分析。最后，与滑模极值搜索方法进行对比仿真，验证无稳态极值扰动搜索法可以有效减小机车控制系统的颤振，消除滑模极值搜索算法存在的缺点，提高搜索速度，最

4、终消除稳态振荡现象。关键词：重载机车；滑模极值搜索；无稳态振荡扰动极值搜索；滑模控制；超螺旋滑模控制IABSTRACTIntransportation,theheavy-haullocomotiveisanimportantpartofthefreighttransportationinChina.Thetractionforceofthelocomotiveisrealizedthroughtheadhesionofthecontactsurfacebetweenthelocomotivewheelpairandtherail.Ifhea

5、dhesiveforceisreducedbecauseofthechangeoftheexternalenvironment,thetractionpowerofthelocomotivewillalsobereduced,whichwilldirectlyaffecttheactualperformanceofthelocomotive.Theexperimentshowsthattheactualadhesiveforceofthelocomotivehasacertainfunctionrelationshipwiththespee

6、dofthelocomotivecreep.Theoptimalcreepspeedcanbesearchedbyusingtheextremumsearchalgorithmtocontrolthelocomotivetractionandimprovetheadhesionutilizationrateeffectively.Themodernadhesioncontrolmethodistocontinuouslysearchtheoptimaladhesionpointunderthecurrentrailsurfaceinreal

7、timeandcontrolthemotortorquetocontrolthelocomotiverunningneartheoptimaladhesionpoint.Thiscontrolmethodhasgreatpracticalsignificanceforimprovingtheadhesionbetweenlocomotivewheelsetandcarbody,preventinglocomotiveidling,improvinglocomotivetractionandsearchingextremum.Thispape

8、rintroducesthebasictheoryofadhesion,definesthebasicconceptofadhesioncoefficient.Basedonth