陳特放,曾鉑洋,成 庶
(中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,湖南長沙 410075)
近年來,我國軌道交通行業(yè)發(fā)展迅速,磁懸浮已經(jīng)成為一些城市軌道交通的建設(shè)熱點(diǎn)之一,建設(shè)了諸如長沙黃花機(jī)場—長沙高鐵南站等磁懸浮專線。由此可見,磁懸浮已經(jīng)慢慢發(fā)展成為城市軌道交通的一種方式[1]。
對于中速磁懸?。ㄗ罡咚俣?120~200 km/h),目前由湖南省政府與國防科技大學(xué)聯(lián)合成立的湖南省磁浮技術(shù)研究中心正在對 160 km/h 速度的中速磁浮進(jìn)行研發(fā);對于高速磁懸浮(最高速度在 200 km/h 以上),國家從“十五”規(guī)劃開始,對高速磁浮的研發(fā)進(jìn)行重點(diǎn)扶持,2010年4月,由國家磁浮中心進(jìn)行總體設(shè)計(jì),成都飛機(jī)公司制造了首節(jié)國產(chǎn)高速磁浮列車;對于超高速磁?。ㄗ罡咚俣仍?500 km/h 以上),我國中車集團(tuán)在國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃的支持下,已著手進(jìn)行超高速磁浮的關(guān)鍵技術(shù)研究。1934年,德國工程師赫爾曼 · 肯佩爾申請了磁懸浮的首次專利;1977年,德國已開發(fā)出各種類型的磁懸浮系統(tǒng),并決定選擇長定子驅(qū)動和電磁懸浮系統(tǒng)的技術(shù)路線(即后來上海高速磁浮采用的 Transrapid 系統(tǒng))。日本 2005年開通世界首條中低速磁浮運(yùn)營線路;2015年山梨試驗(yàn)線(超導(dǎo)高速磁?。┡艿剿俣?603 km/h,現(xiàn)正在修建速度 505 km/h 的高速磁浮中央新干線。韓國仁川機(jī)場中低速磁浮線 2016年開始在仁川機(jī)場至龍游車輛基地區(qū)間試運(yùn)行,磁懸浮相關(guān)技術(shù)作為近年來的熱門軌道交通研究內(nèi)容引起了社會的廣泛探討[2-5]。
關(guān)于定位系統(tǒng),目前國內(nèi)外磁浮系統(tǒng)主要運(yùn)用的定位系統(tǒng)是:①感應(yīng)定子磁極測速,利用感應(yīng)到的定子磁極信號源,速度低時,通過信號上升沿和下降沿測算速度,速度高時,通過計(jì)數(shù)接收脈沖測算速度;②感應(yīng)編碼器絕對定位,在軌道沿線間隔一定距離安裝 1 個感應(yīng)編碼器,實(shí)現(xiàn)對列車的絕對定位,在 2 個感應(yīng)編碼器區(qū)間,則依靠累積感應(yīng)長定子磁極測速的積分來實(shí)現(xiàn)相對定位[6-8]。
通過對各測速定位系統(tǒng)對比,擬采用北斗-慣導(dǎo)組合導(dǎo)航系統(tǒng)作為磁懸浮的測速定位系統(tǒng),并進(jìn)一步提出將自適應(yīng)卡爾曼濾波應(yīng)用于磁懸浮測速定位系統(tǒng),以提高系統(tǒng)精度。
目前在磁浮列車上使用的感應(yīng)定子磁極測速和感應(yīng)編碼器這 2 種方法部件易磨耗,維護(hù)成本較高。實(shí)時速度與連續(xù)位置信號對于磁浮列車的牽引控制以及運(yùn)行控制是極為重要的參數(shù),但單一的速度和位置信號數(shù)據(jù)難以滿足系統(tǒng)可靠性需求;另一方面,磁懸浮系統(tǒng)存在車軌距離加大、電磁耦合精度降低,且運(yùn)行速度較快的問題,傳統(tǒng)的軌道電路方法難以滿足高精度測量要求。文獻(xiàn)[9]提出利用脈寬編碼式絕對定位器實(shí)現(xiàn)磁懸浮列車的絕對定位,優(yōu)點(diǎn)在于磁浮列車絕對定位完全獨(dú)立工作,不受外界因素干擾,能可靠、實(shí)時地獲得列車位置信息,但這種方案修正誤差值不夠精準(zhǔn),達(dá)不到高精度要求。
在此基礎(chǔ)上,提出采用組合導(dǎo)航系統(tǒng)進(jìn)行定位測速,即北斗-慣導(dǎo)組合導(dǎo)航系統(tǒng)。組合導(dǎo)航具有高精度、高可靠性、高自動化性等優(yōu)點(diǎn)。但是由于慣導(dǎo)系統(tǒng)的導(dǎo)航信息由積分過程獲得,定位誤差隨時間增大,導(dǎo)致得到的結(jié)果不精準(zhǔn)。如何減小誤差獲得更加準(zhǔn)確的信息成為研究目標(biāo)。
傳統(tǒng)的減小誤差的方法主要是使用遞推法、最小二乘法,這些方法計(jì)算繁瑣、不便仿真且精度不高。文獻(xiàn)[10]、[11]提供了一種思路,可以考慮將卡爾曼濾波應(yīng)用到磁懸浮列車定位系統(tǒng)上。但是,如何將卡爾曼濾波應(yīng)用到磁懸浮列車測速定位系統(tǒng)上,以及如何將卡爾曼濾波算法進(jìn)行優(yōu)化達(dá)到高精度要求,或者結(jié)合其他優(yōu)化方法達(dá)到提高精度的要求成為我們研究的主要方向。相對于傳統(tǒng)方法,基于新息的自適應(yīng)卡爾曼濾波便于使用且不受環(huán)境影響,便于仿真,且精度具有較大的提升[12-13]。本文將基于新息的自適應(yīng)卡爾曼濾波引入中低速磁懸浮速度傳感器,用于解決傳入速度傳感器的數(shù)據(jù)精度不夠的問題,并進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證。
離散卡爾曼濾波狀態(tài)空間模型有 2 個方程:
式(1)、(2)中:Xk為 N 維的狀態(tài)向量;φk,k-1是系統(tǒng)n×n 維狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣;Xk-1為 Xk上一時刻即 k-1 時刻的狀態(tài)量;Ik,k-1是 n×p 維噪聲輸入矩陣;Wk-1是 p 維系統(tǒng)過程噪聲;Zk是系統(tǒng) m 維量測向量;Hk是 m×n 維量測矩陣;Vk是 m 維量測噪聲;下標(biāo) k 表示第 k 時刻。
卡爾曼濾波是一種利用反饋控制的方法估計(jì)過程狀態(tài)的濾波算法:濾波器估計(jì)過程某一時刻的狀態(tài),然后以(含噪聲的)測量變量的方式獲得反饋??柭鼮V波主要分為 2 個部分:時間更新方程和測量更新方程。其中,時間更新方程負(fù)責(zé)及時向前推算當(dāng)前狀態(tài)和誤差協(xié)方差估計(jì)的值,以便于下一個時間狀態(tài)構(gòu)造和先驗(yàn)估計(jì)。測量更新方程負(fù)責(zé)反饋,即將先驗(yàn)估計(jì)和新的測量變量結(jié)合以構(gòu)造改進(jìn)后的后驗(yàn)估計(jì)。具體方程如下:
式(3)~(8)中:表示先驗(yàn)估計(jì);A 為 n×n 階增益矩陣;代表后驗(yàn)估計(jì)的上一時刻的狀態(tài)量;B 代表控制函數(shù) uk-1的 n×n 階增益矩陣;為先驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差;Pk-1為后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差 Pk的上一時刻的狀態(tài)量;AT為 n×n 階增益矩陣 A 的轉(zhuǎn)置矩陣;Q 為過程激勵噪聲協(xié)方差;Kk表示濾波增益;HT代表H的轉(zhuǎn)置矩陣;H 表示狀態(tài)變量 xk對測量變量 zk的增益;R 代表量測噪聲;I 代表單位矩陣;Mk為預(yù)報(bào)殘差。
其中式(3)、(4)表示時間更新方程。式(5)、(6)、(7)表示測量更新方程。測量更新方程首先做的是計(jì)算卡爾曼濾波增益 Kk,然后測量輸出以獲得 zk,之后按照式(6)計(jì)算出后驗(yàn)估計(jì),再按照式(7)計(jì)算后驗(yàn)估計(jì)協(xié)方差 Pk。計(jì)算完時間更新方程和測量更新方程,整個過程再重復(fù)。上一次計(jì)算得到的后驗(yàn)估計(jì)被作為下一次計(jì)算的先驗(yàn)估計(jì),依次遞推得到完整的數(shù)據(jù)。式(8)預(yù)報(bào)殘差 Mk通常稱為新息。
磁懸浮列車在運(yùn)行過程中,速度能否及時更新以及是否準(zhǔn)確是考慮的重要因素之一。除了傳感器的精度問題,對傳回來的干擾信號進(jìn)行處理也是提高精度的重要方法[14]。下面對磁懸浮列車運(yùn)行速度進(jìn)行模型搭建,并對在經(jīng)典卡爾曼濾波與自適應(yīng)卡爾曼濾波下不同處理進(jìn)行對比。
通過對列車運(yùn)行速度分析,以及現(xiàn)場采樣,可以初步搭建出磁懸浮列車運(yùn)行速度變化的模型與公式:
式(9)中,v 代表磁懸浮列車運(yùn)行速度,km/h;t 代表1個周期內(nèi)運(yùn)行的時間,s。
由于經(jīng)典卡爾曼算法的濾波效果主要依靠對參數(shù)值量測噪聲 R 的實(shí)際方差的調(diào)整,然而,在列車運(yùn)行過程中量測噪聲的實(shí)際方差往往無法直接獲得。本文提出思路,通過將自適應(yīng)濾波與卡爾曼濾波結(jié)合解決該問題。通過對經(jīng)典卡爾曼濾波分析可知,R 是受濾波增益Kk影響的,因此,可考慮通過調(diào)節(jié) Kk來達(dá)到調(diào)節(jié) R 的目的,從而調(diào)節(jié)量測噪聲方差,達(dá)到自適應(yīng)的目的。以新息方式列寫卡爾曼濾波,設(shè)定變量,則可得如下公式:
代表Hk的轉(zhuǎn)置矩陣;取長度為 k-M 的實(shí)測新息序列的滑動采樣方差最優(yōu)估計(jì)為:
式(14)中為預(yù)報(bào)殘差,為預(yù)報(bào)殘差的轉(zhuǎn)置矩陣,為最優(yōu)估計(jì),文獻(xiàn)[15]已證明為的極大似然估計(jì)值,且將式(14)代入式(11)可得新的增益方程:
該方法不需要提前得知量測噪聲的先驗(yàn)知識,即不需要自己去調(diào)節(jié)參數(shù),具有自適應(yīng)性,通過計(jì)算最優(yōu)估計(jì),并將其引入經(jīng)典卡爾曼濾波從而達(dá)到修正濾波增益的目的。該方法可以有效地解決不知道量測噪聲而無法進(jìn)行濾波計(jì)算的問題,且通過公式可知一定的自我校正性,可隨系統(tǒng)進(jìn)行迭代,實(shí)時進(jìn)行協(xié)方差更新。下面通過實(shí)驗(yàn)仿真來驗(yàn)證其精準(zhǔn)度與跟隨性。
首先通過搭建模型模擬無噪聲干擾時的列車運(yùn)行速度圖線。
圖1 中,紅線代表無干擾時速度模型曲線。在模型中加入組合導(dǎo)航系統(tǒng)不規(guī)則干擾,得到如圖2所示的曲線。
圖1 初始無干擾磁懸浮速度曲線模型
圖2 加入干擾后的磁懸浮速度曲線模型
圖3、圖4分別加入濾波算法,即分別為經(jīng)典卡爾曼濾波算法(假定初始值)與自適應(yīng)卡爾曼濾波算法,分別進(jìn)行模型仿真。
圖3、圖4中灰線代表加入干擾之后的速度模型曲線,紅線代表經(jīng)過濾波算法后的濾波曲線。經(jīng)過模擬對比可得出結(jié)論,自適應(yīng)卡爾曼濾波效果與跟隨性強(qiáng)于經(jīng)典卡爾曼濾波,得知該方法應(yīng)用于中低速磁懸浮速度傳感器效果好于經(jīng)典卡爾曼濾波。
圖3 經(jīng)典卡爾曼濾波中低速磁懸浮在運(yùn)行中的速度變化模擬圖
圖4 自適應(yīng)卡爾曼濾波中低速磁懸浮在運(yùn)行中的速度變化模擬圖
磁懸浮列車相關(guān)技術(shù)為新興技術(shù),成為研究熱點(diǎn)。然而,因新采用的定位系統(tǒng)與之前采用的感應(yīng)定子磁極等測速定位系統(tǒng)不同,故需研究新的方法應(yīng)用于測速定位的濾波優(yōu)化。
本文在深入分析自適應(yīng)卡爾曼濾波的優(yōu)點(diǎn)后,通過仿真對比經(jīng)典卡爾曼濾波與自適應(yīng)卡爾曼濾波。結(jié)論表明,自適應(yīng)卡爾曼濾波具有有效的跟蹤性、較強(qiáng)的適應(yīng)性、更優(yōu)的精準(zhǔn)性,更適合應(yīng)用于工程實(shí)踐場合。
[1]鄧小星. 中低速磁浮車輛系統(tǒng)動力學(xué)性能研究[D]. 四川成都:西南交通大學(xué),2009.
[2]秦偉. 磁輪懸浮機(jī)構(gòu)的電磁機(jī)理研究[D]. 北京:北京交通大學(xué),2009.
[3]王博. 真空管道高溫超導(dǎo)磁懸浮車氣動特性研究[D]. 四川成都:西南交通大學(xué),2017.
[4]趙海濤. 中低速磁懸浮列車制動系統(tǒng)性能研究[D]. 四川成都:西南交通大學(xué),2017.
[5]賀光. EMS 型中速磁浮列車動力學(xué)建模與導(dǎo)向能力研究[D]. 北京:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2016.
[6]Zhihua Zhang, Liming Shi, Ke Wang,et al. Characteristics investigation of single-sided ironless pmlsm based on halbach array for medium-speed maglev train[J]. CES Transactions on Electrical Machines and Systems,2017,1(3):375-382.
[7]毛保華,黃榮,賈順平. 磁懸浮技術(shù)在中國的應(yīng)用前景分析[J].交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息,2008,8(1):29-39.
[8]Farhad Safaei, Amir Abolfazl Suratgar, Ahmad Afshar,et al. Characteristics optimization of the maglev train hybrid suspension system using genetic algorithm[J].IEEE Transactions on Energy Conversion,2015,30(3):1163-1170.
[9]李曉龍,龍志強(qiáng),劉曙生. 磁懸浮列車脈寬編碼式絕對定位系統(tǒng)[J]. 傳感器技術(shù),2003,22(4):57-59.
[10] 李江,王義偉,魏超,等. 卡爾曼濾波理論在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用綜述[J]. 電力系統(tǒng)保護(hù)與控制,2014,42(6):135-144.
[11] Rui Wang, Mingshan Liu, Yuan Zhou, et al. A deep belief networks adaptive Kalman filtering algorithm[C]//IEEE. 7th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science,2016:178-181.[12]辛英,于靜. 自適應(yīng)卡爾曼濾波算法改進(jìn)與仿真[J].中國科技信息,2011(22):59-60.
[13] Pravati Nayak, Jyoti Manjary Pattnaik, Sushmita Samantaray, et al. Comparative study of harmonics estimation in micro grid using adaptive extended Kalman filter[C]//IEEE. International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques,2016:434-438.
[14] E. E. El Madbouly, A. E. Abdalla, Gh. M. El Banby.Fuzzy adaptive Kalman filter for multi-sensor system[C]//IEEE. International Conference on Networking and Media Convergence,2009:141-145.
[15]卞鴻巍,金志華,王俊璞,等. 組合導(dǎo)航系統(tǒng)新息自適應(yīng)卡爾曼濾波算法[J]. 上海交通大學(xué)學(xué)報(bào),2006,40(6):1000-1003,1009.