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        基于小波包濾波列車自動駕駛的研究

        2018-01-17 02:08:45暉,
        鐵道學(xué)報 2018年1期
        關(guān)鍵詞:波包列車運行濾波

        何 暉, 唐 濤

        (北京交通大學(xué) 軌道交通控制與安全國家重點實驗室,北京 100044)

        ATC作為保障列車運行安全和效率、調(diào)節(jié)列車運行的關(guān)鍵設(shè)備。目前CBTC列車控制系統(tǒng)核心工作就是通過由地面設(shè)備、車載設(shè)備和控制中心組成的控制系統(tǒng)來完成對列車整個運行過程的控制[1-5],因此對列車運行控制系統(tǒng)進一步的研究具有重要的意義。

        本文通過分析列車停車制動特性,求解出列車ATO制動過程中的制動模型[6-8],從而便于采用迭代學(xué)習(xí)的方法對輸入初始值進行調(diào)節(jié),進而針對列車停車精度不高、運行環(huán)境復(fù)雜、干擾因素多等問題,提出一種基于小波包濾波和迭代學(xué)習(xí)相結(jié)合的列車自動駕駛控制系統(tǒng)。

        由于列車控制器在跟蹤曲線過程中,速度數(shù)據(jù)的采集往往夾雜著噪聲的干擾。為能夠有效去除噪聲干擾,更為準確地獲取列車速度,避免造成過于嚴重的測量誤差,應(yīng)用小波包濾波方法去除速度測量過程中的噪聲干擾,進而采用迭代學(xué)習(xí)控制器實現(xiàn)列車的精確停車[9-12]。實驗表明,此方法能夠更為精確的實現(xiàn)列車停車控制,且迭代次數(shù)少,效率高。

        1 列車運行與制動模型

        1.1 列車運行過程

        ATO的關(guān)鍵工作就是對列車運行速度進行實時自動調(diào)整,實施平穩(wěn)快速地起動,確保平穩(wěn)地行進于區(qū)間,??坑谲囌菊_位置,完成高質(zhì)量的自動駕駛。同時,ATO相關(guān)操作由ATP實施防護,其功能可分3個階段。

        (1)車站發(fā)車

        如圖1所示的a、b階段,車站發(fā)車功能就是給列車提供加速度,使列車從靜止?fàn)顟B(tài)加速到目標速度。在保障乘客舒適性的前提下,ATO根據(jù)預(yù)定的目標速度調(diào)節(jié)加速度,當(dāng)列車達到目標速度后以及接受命令的時候,及時調(diào)整列車加速度,當(dāng)列車到達限速時,控制列車進入正常的區(qū)間運行階段。

        圖1 區(qū)間運行圖

        (2)區(qū)間速度跟蹤

        如圖1所示的c階段,區(qū)間列車運行速度控制功能就是控制列車在區(qū)間正常行車。列車運行控制系統(tǒng)根據(jù)線路情況、列車具體位置,以及各種限制條件所計算的速度向ATO速度控制器提供一個參考目標速度,整個線路的參考目標速度最后形成位移-速度曲線。整個區(qū)間運行中,ATO控制列車跟蹤目標速度,保證列車安全準點到達。

        (3)車站精確定點停車

        如圖1所示的d階段,車站定點停車功能主要是為了保證乘客上下車便利,由于目前城市軌道系統(tǒng)普遍安裝了安全門,如果列車停車位置不恰當(dāng),會導(dǎo)致列車車門與安全門存在較大的誤差,不便于乘車。列車到站停車時,ATO根據(jù)停車點、實際運行速度、列車當(dāng)前位置,以及其他的一些因素計算出目標制動曲線,按照最優(yōu)的控制策略保障列車??吭谀繕它c,以保證誤差在30 cm以內(nèi)。

        1.2 制動模型

        車載ATO控制從指令發(fā)出到指令執(zhí)行,該過程可以用方程來描述[13-16],即

        式中:a(t)為制動加速度,由制動系統(tǒng)產(chǎn)生;A(t)為目標加速度;τ為系統(tǒng)響應(yīng)常數(shù);δ為傳輸延時。由式(1)可知,列車停車過程為典型的時滯過程,因此整個系統(tǒng)可以用一個純時滯一階慣性環(huán)節(jié)來近似描述其中的延時特性,可描述為

        整個車載ATO制動模型的控制框圖見圖2。

        圖2 帶有延時和上升環(huán)節(jié)的制動模型

        圖2中對于無級調(diào)速系統(tǒng)而言,F(xiàn)(·)表示連續(xù)函數(shù);而對于分級調(diào)速系統(tǒng)而言,F(xiàn)(·)表示不同檔位與和目標加速度間的函數(shù)關(guān)系。因此,加速度at可以被認為是經(jīng)過轉(zhuǎn)換后的實際輸入加速度,而^a為經(jīng)過延時環(huán)節(jié)和上升環(huán)節(jié)后的加速度,d為由坡度偏差等造成的干擾。

        2 基于小波包的列車自動駕駛控制系統(tǒng)速度濾波

        在加速度、速度采集、量測過程中往往伴隨著大量的噪聲污染與干擾,這會嚴重影響控制器的性能,甚至導(dǎo)致控制器失靈而無法進行有效的控制[17]。為能夠有效的去除噪聲干擾,采用基于輔助模型來獲取更好的參數(shù)的方法,從而獲取更好的控制效果,這是工程實踐中常用的方法。濾波輔助模型能夠?qū)?shù)數(shù)據(jù)中的噪聲干擾大幅度降低,甚至濾除,從而獲取更為接近真值的參數(shù)數(shù)據(jù),這能有效的避免參數(shù)計算引進的測量誤差。常用的濾波輔助模型有基于FIR、IIR以及小波包等的信號處理方法。

        小波包是一種比小波更為細致、精確的信號分析與處理的方法[18],它能夠?qū)︻l帶進行多分辨率的劃分,且能夠針對小波分析中不做更加細微劃分的高頻子帶數(shù)據(jù)做進一步分析處理,依據(jù)被處理信號獲取特征數(shù)據(jù)。小波包能夠自適應(yīng)地選取對應(yīng)子帶,使處理后的信號的頻譜能夠匹配原始信號數(shù)據(jù),從而獲取更高的時-頻分辨率[19]。因此小波包獲取更廣泛應(yīng)用場景,在各個領(lǐng)域中都能夠融合。小波包3層分解見圖3。

        圖3 小波包三層分解

        式中:hl-2m、gl-2m為系數(shù)序列,且兩系數(shù)存在正交關(guān)系。

        圖4針對列車的運行速度,采用db08小波基,用3層小波包對含有白噪聲的列車速度數(shù)據(jù)進行分解并獲取各個分辨率下的小波系數(shù)數(shù)據(jù)。

        圖4 列車速度經(jīng)過小波包3層分解的8個尺度下的數(shù)據(jù)

        s10、s11、s12、s13、s14、s15、s16、s17代表列車速度經(jīng)過小波包3層分解的8個尺度下的數(shù)據(jù),由于列車速度的變化頻率主要集中在低頻部分,通過列車速度能量譜分析可知,列車速度能量主要集中在0~20 Hz之間。因而可以將高頻部分s11、s12、s13、s14、s15、s16、s17置為零,只保留s10信號。本文采用北京亦莊線某站間列車運行數(shù)據(jù)為樣本,濾波后的列車數(shù)據(jù)與濾波前的列車數(shù)據(jù)對比見圖5。

        圖5 濾波前后的列車速度曲線對比

        仿真實驗結(jié)果表明,小波包濾波器能夠有效濾除列車速度中的噪聲污染帶來的數(shù)據(jù)干擾,從而獲取更加精確的速度數(shù)據(jù),進而為后續(xù)跟蹤速度曲線,確定制動點的起始速度打下良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

        3 基于小波包濾波技術(shù)停車控制策略

        確定起始制動點是所有終端停車控制方法研究的核心問題。為了有效解決此問題,提出一種小波包濾波與“交點法”相結(jié)合的起始制動點確定方法。由于含噪聲的速度數(shù)據(jù)直接作為控制器的輸入會造成控制器性能下降。因而,首先要獲取可靠的速度數(shù)據(jù)作為控制器的輸入,這就需要將采用小波包預(yù)處理后的速度數(shù)據(jù)作為控制器的輸入數(shù)據(jù),然后由下式估算停車時間

        式中:v0為經(jīng)過小波包預(yù)處理后的列車運行初速度;u(k)為施加列車減速度,在此假設(shè)該控制輸入為負數(shù)-a;g(v0,u(k))為經(jīng)過小波包預(yù)處理后速度v在控制作用下的響應(yīng)函數(shù);ts為列車從制動開始到停穩(wěn)整個過程中所用的時間。繼而通過距離計算,得到列車運行的目標距離。

        為了保證通用性,這里令sobj=f(v0,t*s),令{st,vt}為列車在t時刻的狀態(tài)量,t*為當(dāng)v=vt時由方程組所確定的ts,此后,只需要判斷st和f(vt,t*)大小來判斷是否“相交”。如

        在實際中,可以取一個較小的數(shù)ε,ε的取值與采樣周期,停車精度等因素相關(guān)。判斷列車是否起動制動確定根據(jù)為

        4 實驗結(jié)果

        為驗證提出控制方法的有效性,采用前所示的制動模型利用表1的仿真參數(shù)對本系統(tǒng)模型進行仿真驗證與測試。

        表1 仿真參數(shù)

        基于表1的參數(shù),列車運行時的仿真結(jié)果見圖6。

        從圖6可知,當(dāng)?shù)螖?shù)為5時,列車的停車誤差已經(jīng)達到最小,實際測得停車誤差0.1 m,小于0.3 m,達到實際的停車誤差標準。

        圖6 列車運行時的仿真結(jié)果

        當(dāng)改變ε時,停車誤差和迭代次數(shù)都會發(fā)生變化,見表2。

        表2 不同ε值的實驗結(jié)果

        表2中當(dāng)選取ε值為0.4時,停車誤差為0.1 m,迭代次數(shù)5,要比取值0.2,0.6與0.8要好。從數(shù)據(jù)的變化趨勢來看,ε值為0.4更適合系統(tǒng)模型。

        不經(jīng)過濾波直接把采集到的速度數(shù)據(jù)作為“相交法”迭代學(xué)習(xí)的輸入,由于含有噪聲的干擾,會對實驗結(jié)果產(chǎn)生不良的影響。列車速度不經(jīng)過濾波與經(jīng)過小波包濾波的迭代控制實驗結(jié)果見表3。

        表3 是否經(jīng)過小波包濾波的實驗結(jié)果

        由表3可見,不經(jīng)過濾波的停車誤差是0.24 m,迭代次數(shù)8次,而經(jīng)過小波包濾波的停車誤差是0.11 m,迭代次數(shù)5次,實驗結(jié)果誤差大0.13 m,迭代次數(shù)也多3次。因此選用小波包與“相交法”相結(jié)合的方法具有較好的停車控制性能。

        5 結(jié)束語

        本文針對列車停車精度不高、運行環(huán)境復(fù)雜、干擾因素多等特點和因素,首先描述了列車的行進過程與制動模型,然后依據(jù)列車的行車速度曲線和停車速度位移曲線,采用小波包濾波與迭代學(xué)習(xí)“交點法”相結(jié)合構(gòu)建了列車行車控制系統(tǒng)。采用小波包方法能夠有效濾除數(shù)據(jù)采集、量測過程中的外部噪聲,提高列車速度采集的精度,從而避免噪聲擾動,使得列車速度跟蹤更為精確,同時也獲取了迭代過程中更加穩(wěn)定、準確的速度初始值。采用迭代學(xué)習(xí)“交點法”能夠有效地將列車運行速度曲線平滑地切換到列車停車速度曲線,從而避免了列車為了單純跟蹤列車行進速度曲線多次切換制動器,同時也簡化控制過程并且提高列車行進過程的舒適度。仿真結(jié)果表明,采用小波包與“相交法”相結(jié)合的方法經(jīng)過5次左右的迭代學(xué)習(xí),停車精度達到0.3m以內(nèi),滿足實際的列車停車控制要求。

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