何 靜， 劉建華, 張昌凡

(1. 湖南工業(yè)大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院，湖南 株洲 412007; 2. 湖南工業(yè)大學(xué) 交通工程學(xué)院，湖南 株洲 412007)

隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的深入推進(jìn)，“貨運(yùn)重載”是繼“客運(yùn)高速”之后，成為我國(guó)鐵路發(fā)展的又一大引擎[1]。作為鐵路重載運(yùn)輸牽引動(dòng)力的重要提供者，重載機(jī)車是指牽引質(zhì)量達(dá)到或超過(guò)8 000 t、車輛軸重超27 t的貨物運(yùn)輸列車，是實(shí)現(xiàn)中長(zhǎng)距離大宗貨物運(yùn)輸?shù)淖罴淹緩?。《中?guó)制造2025》技術(shù)路線圖將研制30 t軸重的重載電力機(jī)車列為6個(gè)重點(diǎn)發(fā)展產(chǎn)品之一，并將研制適用30 t軸重重載需求的機(jī)車牽引控制系統(tǒng)列為重點(diǎn)突破的核心技術(shù)[2]。重載機(jī)車牽引動(dòng)力的有效發(fā)揮依賴輪對(duì)和鋼軌接觸時(shí)形成的黏著力[3]，機(jī)車通過(guò)黏著作用獲得并保持運(yùn)行所需黏著力的本質(zhì)就是通過(guò)控制牽引電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩調(diào)整輪軌蠕滑速度。

重載機(jī)車輪軌黏著利用技術(shù)從20世紀(jì)60年代起就得到了世界范圍內(nèi)的廣泛關(guān)注，日本的黏著控制器已發(fā)展到第三代，尤其在高速鐵路黏著控制領(lǐng)域有著領(lǐng)先的地位；采用微處理器的FAIVELEY AEF 83P型防空轉(zhuǎn)/滑行裝置已得到法國(guó)國(guó)營(yíng)鐵路的認(rèn)可；美國(guó)通用公司研發(fā)的黏著控制系統(tǒng)可在軌面連續(xù)變化的情況下，將黏著系數(shù)從0.18提升到0.35，這意味著3臺(tái)動(dòng)車就能完成原來(lái)需要5臺(tái)動(dòng)車才能完成的工作[4]。國(guó)內(nèi)黏著利用技術(shù)起步較晚，研究機(jī)構(gòu)主要集中在西南交通大學(xué)、中國(guó)鐵道科學(xué)研究院、中車株洲電力機(jī)車有限公司等高校和科研院所。目前，我國(guó)的黏著利用裝置仍以引進(jìn)為主，如ND5內(nèi)燃機(jī)引用的是美國(guó)GE公司的黏著控制裝置，8K型電力機(jī)車引用的是法國(guó)FAIVELEY公司的再黏著控制裝置。在引進(jìn)基礎(chǔ)上，我國(guó)也自主研發(fā)了TFX1、SFH-2等黏著和防滑控制裝置，如中車株洲電力機(jī)車有限公司發(fā)明了高黏著重載機(jī)車Co轉(zhuǎn)向架，中車株洲電力機(jī)車研究所有限公司研制的黏著控制裝置已成功應(yīng)用在出口南非的20E型機(jī)車上。

確保黏著工作點(diǎn)(實(shí)時(shí)黏著系數(shù))位于最大黏著系數(shù)附近是實(shí)現(xiàn)高性能黏著利用的基本條件，而最大黏著系數(shù)處于黏著特性穩(wěn)定區(qū)和非穩(wěn)定區(qū)的交界處，且隨輪軌運(yùn)行條件的變化而改變[5-6]，這給黏著利用的操作調(diào)整帶來(lái)了困難，調(diào)整幅度過(guò)大易使系統(tǒng)進(jìn)入空轉(zhuǎn)/滑行等異常情況的非穩(wěn)定區(qū)，過(guò)小又難以保證牽引性能的有效發(fā)揮。重載機(jī)車輪軌黏著利用的目的不僅要對(duì)實(shí)時(shí)黏著系數(shù)和最大黏著系數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，還要對(duì)運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生的空轉(zhuǎn)/滑行等黏著故障進(jìn)行檢測(cè)，并通過(guò)控制機(jī)車牽引動(dòng)力，使實(shí)時(shí)黏著系數(shù)盡量逼近最大黏著系數(shù)，以提升機(jī)車牽引性能。為此，本文在簡(jiǎn)要介紹輪軌黏著基本理論的基礎(chǔ)上，著重從黏著系統(tǒng)建模、黏著系數(shù)辨識(shí)、黏著故障檢測(cè)、黏著控制等方面對(duì)重載機(jī)車黏著利用技術(shù)進(jìn)行綜述。

1 黏著基本理論

黏著和蠕滑是機(jī)車輪軌接觸過(guò)程的具體表象，機(jī)車的牽引和制動(dòng)正是通過(guò)輪軌黏著實(shí)現(xiàn)的。

1.1 黏著和蠕滑

在機(jī)車重力作用下，輪對(duì)和鋼軌接觸部分會(huì)產(chǎn)生一定的彈性形變，使得接觸區(qū)域變?yōu)橛扇浠瑓^(qū)和黏著區(qū)組成的近似橢圓形接觸斑，見(jiàn)圖1[7-9]，其中蠕滑區(qū)內(nèi)的車輪與鋼軌會(huì)產(chǎn)生相對(duì)的微觀滑動(dòng)現(xiàn)象(即蠕滑)，黏著區(qū)內(nèi)的車輪和鋼軌相對(duì)靜止。

vs=v-ωr

( 1 )

蠕滑的大小可用蠕滑率εs表示,即

( 2 )

1.2 黏著特性

列車的牽引與制動(dòng)正是通過(guò)輪軌接觸黏著實(shí)現(xiàn)的[7]，輪軌接觸斑內(nèi)的黏著可分為縱向黏著、橫向黏著和自旋蠕滑力偶[10]。為簡(jiǎn)化起見(jiàn)，本文只討論對(duì)機(jī)車前向牽引和制動(dòng)起主要驅(qū)動(dòng)作用的縱向黏著(以下簡(jiǎn)稱黏著)，黏著系數(shù)μ理論上定義為輪軌間能傳遞的最大切向力FT和輪軌垂向力P之比[11]，即

( 3 )

而輪軌黏著系數(shù)是一個(gè)由多種因素決定的變數(shù)，隨機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)和輪軌條件的不同而變化。國(guó)內(nèi)外學(xué)者通過(guò)黏著機(jī)理和試驗(yàn)等手段對(duì)黏著影響因素開(kāi)展了一定的研究工作。吳兵等借助數(shù)值計(jì)算工具，系統(tǒng)討論了機(jī)車速度、接觸壓力、輪徑、輪軌表面粗糙度及不同“第三介質(zhì)”等因素對(duì)黏著特性的影響，給出了黏著系數(shù)隨輪軌狀態(tài)的變化規(guī)律[3, 9]。這些成果為深入分析黏著特性提供了一定的理論支撐，但因難以實(shí)現(xiàn)機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)和輪軌條件的有效檢測(cè)，目前對(duì)黏著系數(shù)的計(jì)算大多仍基于經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式[12]

μ=c·e-a·vs-d·e-b·vs

( 4 )

式中：a、b、c、d分別為黏著系數(shù)計(jì)算參數(shù)，不同輪軌條件下的黏著系數(shù)計(jì)算參數(shù)選擇各異，三種典型軌面下的黏著系數(shù)計(jì)算參數(shù)及黏著蠕滑特性曲線見(jiàn)圖2[7, 13-14]。

由圖2可以看出，盡管不同軌面狀態(tài)的黏著-蠕滑特性曲線互不相同，但所有黏著-蠕滑特性曲線均表現(xiàn)出相同的曲線變化趨勢(shì)特征，即每條曲線都具有一個(gè)黏著系數(shù)峰值點(diǎn)，即最大黏著系數(shù)μmax，其對(duì)應(yīng)的蠕滑速度為最優(yōu)蠕滑速度。最大黏著系數(shù)左側(cè)區(qū)域?yàn)闄C(jī)車運(yùn)行穩(wěn)定區(qū)，右側(cè)區(qū)域?yàn)闄C(jī)車運(yùn)行空轉(zhuǎn)區(qū)，穩(wěn)定區(qū)內(nèi)的黏著系數(shù)隨牽引轉(zhuǎn)矩的增加而增大，而空轉(zhuǎn)區(qū)的黏著系數(shù)隨牽引轉(zhuǎn)矩的增加而減小[15]。

顯然，機(jī)車實(shí)時(shí)黏著系數(shù)只有工作在最大黏著系數(shù)時(shí)，才能使傳遞的牽引力達(dá)到最大，而輪軌黏著特性由輪軌接觸物理性質(zhì)決定，且隨著輪軌狀況和蠕滑速度等因素不同，輪軌黏著特性表現(xiàn)出非線性、快時(shí)變等特征，即使同一地點(diǎn)的黏著特性也會(huì)因環(huán)境不同而發(fā)生顯著變化，相應(yīng)的最大黏著系數(shù)也會(huì)隨之改變，這種復(fù)雜多變的輪軌條件限制了式( 4 )所示的經(jīng)驗(yàn)公式在實(shí)際中的應(yīng)用，給黏著系數(shù)辨識(shí)與控制帶來(lái)了挑戰(zhàn)。

2 黏著系統(tǒng)建模

輪軌黏著關(guān)系模型是黏著系數(shù)和蠕滑速度之間關(guān)系的形式化描述，是深入分析輪軌黏著曲線特性的有效手段，不僅可為實(shí)時(shí)黏著系數(shù)和最大黏著系數(shù)辨識(shí)提供理論依據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)，還可為高性能黏著控制方法的設(shè)計(jì)提供關(guān)鍵支撐。輪軌黏著特性分析可從黏著機(jī)理建模和試驗(yàn)研究?jī)煞矫孢M(jìn)行綜述。

在黏著機(jī)理模型建立方面，Carter在英國(guó)皇家學(xué)會(huì)上發(fā)表的輪軌黏著-蠕滑特性研究報(bào)告中，基于Hertzian原理和Coulomb理論將機(jī)車輪軌接觸斑分為黏著區(qū)和蠕滑區(qū)，開(kāi)啟了輪軌黏著系統(tǒng)建模研究的序幕[16-18]。之后出現(xiàn)了Johnson-Vermeulen蠕滑率/力模型、Kalter模型、Polach黏著模型等[19-20]。Vo等為探討輪軌黏著和溫升之間關(guān)系，構(gòu)建了三維柔性有限元模型[21]。肖乾等利用混合拉格朗日歐拉方法，建立了輪軌滾動(dòng)接觸三維有限元模型[22]。常崇義等基于隨機(jī)拉格朗日歐拉有限元法建立輪軌穩(wěn)態(tài)滾動(dòng)接觸三維彈性體有限元模型[23]。王文健等通過(guò)分析不同介質(zhì)下的輪軌黏著特性，構(gòu)建了輪軌黏著模型[24-26]。常崇義等較詳細(xì)地述評(píng)了干燥條件和“第三介質(zhì)”存在時(shí)的黏著蠕滑機(jī)理研究進(jìn)展[27]。

在試驗(yàn)研究方面，中國(guó)鐵道科學(xué)研究院高速輪軌關(guān)系實(shí)驗(yàn)室搭建的1∶1高速輪軌試驗(yàn)臺(tái)，可完成高速狀態(tài)下輪軌蠕滑黏著特性試驗(yàn)性能的研究[28]。西南交通大學(xué)牽引動(dòng)力國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室利用1∶1整車滾振試驗(yàn)臺(tái)分別研究了干燥和噴水狀況下黏著系數(shù)和蠕滑速度之間的關(guān)系[29]。Ohyama采用大型尺寸試驗(yàn)裝置研究了干燥和潮濕對(duì)黏著特性的影響[30]。王文健等結(jié)合輪軌黏著試驗(yàn)，并基于二維滾動(dòng)接觸理論和部分彈流潤(rùn)滑理論建立了輪軌黏著數(shù)值仿真模型，給出了水油介質(zhì)下輪軌表面粗糙度對(duì)輪軌黏著系數(shù)的影響規(guī)律[31]。

考慮到物理樣機(jī)仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中的昂貴費(fèi)用等因素，張昌凡等利用機(jī)械多體動(dòng)力學(xué)仿真軟件ADAMAS的可視化特點(diǎn)和Matlab強(qiáng)大的函數(shù)庫(kù)功能，搭建了圖3所示的轉(zhuǎn)向架、機(jī)車車體、機(jī)車輪軌等機(jī)車關(guān)鍵部件模型[32]，并通過(guò)調(diào)整相應(yīng)的參數(shù)，以模擬不同輪軌條件下的機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)，進(jìn)而通過(guò)ADAMS/Control模塊，將仿真模型導(dǎo)入到Matlab/Simulink中，實(shí)現(xiàn)ADAMS與Matlab之間的數(shù)據(jù)傳遞。

然而，現(xiàn)有的模型大多是輪軌條件確定下的靜態(tài)黏著系統(tǒng)模型，模型參數(shù)受輪軌條件影響較大，如水介質(zhì)下的黏著系數(shù)比干態(tài)下降低了40%。而且，受雨、雪、落葉、砂土等復(fù)雜多變輪軌條件影響，輪軌黏著特性表現(xiàn)為強(qiáng)烈的不確定性和非線性，不利于現(xiàn)有模型在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用。

3 黏著系數(shù)辨識(shí)

輪軌實(shí)時(shí)黏著系數(shù)工作在最大黏著系數(shù)附近是牽引動(dòng)力高性能利用的標(biāo)志，而復(fù)雜多變的輪軌條件加大了黏著系數(shù)辨識(shí)難度，實(shí)時(shí)黏著系數(shù)和最大黏著系數(shù)辨識(shí)一直是黏著利用研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。

3.1 實(shí)時(shí)黏著系數(shù)辨識(shí)

在數(shù)據(jù)分析方面，Castillo等利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)ABS系統(tǒng)中的黏著系數(shù)[38]。Pichlík等基于機(jī)車模型和機(jī)車運(yùn)行速度，提出基于卡爾曼濾波的黏著力計(jì)算方法[39]。Hussian等基于多級(jí)卡爾曼濾波和模糊邏輯，給出了輪軌黏著條件評(píng)價(jià)方法[40]。Cai等通過(guò)構(gòu)造觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)黏著系數(shù)的感知[41-42]。Xu等利用機(jī)車車輪旋轉(zhuǎn)速度和牽引轉(zhuǎn)矩在線檢測(cè)輪軌黏著系數(shù)[43]。在負(fù)載轉(zhuǎn)矩不變時(shí)，通過(guò)構(gòu)造擾動(dòng)觀測(cè)器實(shí)現(xiàn)黏著系數(shù)的估計(jì)也可獲得較好的應(yīng)用效果[44]。

盡管基于模型和基于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)黏著系數(shù)辨識(shí)方法在特定環(huán)境與情況下的黏著系數(shù)辨識(shí)效果較好，但各有局限性: 如基于模型的觀測(cè)器方法對(duì)噪聲敏感較大，基于數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法又需要數(shù)據(jù)樣本標(biāo)簽完備。而重載機(jī)車復(fù)雜作業(yè)環(huán)境的諸多特點(diǎn)導(dǎo)致重載機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)的不完備性，且數(shù)據(jù)中存在的非高斯噪聲等不確定擾動(dòng)，增加了現(xiàn)有方法對(duì)實(shí)時(shí)黏著系數(shù)的辨識(shí)難度。

3.2 最大黏著系數(shù)辨識(shí)

黏著斜率法和蠕滑速度法是常見(jiàn)的最大黏著系數(shù)辨識(shí)方法。黏著斜率法主要通過(guò)計(jì)算黏著特性曲線的斜率來(lái)搜尋黏著峰值點(diǎn)，這實(shí)際上等價(jià)于黏著系統(tǒng)模型中黏著系數(shù)對(duì)蠕滑速度的導(dǎo)數(shù)，其值在黏著區(qū)為正、空轉(zhuǎn)或滑行區(qū)為負(fù)，而在最大黏著系數(shù)點(diǎn)處為零。蠕滑速度法則是通過(guò)調(diào)節(jié)蠕滑速度，使其反復(fù)地增加和降低，自動(dòng)搜尋最大黏著系數(shù)。然而，黏著斜率法是基于線性化機(jī)車牽引模型，其觀察頻率工作點(diǎn)范圍很??；蠕滑速度法采用的蠕滑速度需將車輪速度和車體速度進(jìn)行換算才能得到，由于尚不具備經(jīng)濟(jì)適用的車速測(cè)量方法，該法在實(shí)際應(yīng)用時(shí)效果欠佳。

基于運(yùn)行數(shù)據(jù)的最大黏著系數(shù)獲取方法也得到了重視，Aguilar等提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最大黏著系數(shù)獲取方法[45]；何靜等基于Kiencke黏著-蠕滑模型，構(gòu)造了極大似然意義下的模型參數(shù)辨識(shí)框架，進(jìn)而將參數(shù)估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為二次規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行求解，建立了依據(jù)輪軌條件實(shí)時(shí)更新參數(shù)的最大黏著系數(shù)辨識(shí)模型[46]。

綜上所述，無(wú)論是基于機(jī)理還是基于數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)黏著系數(shù)和最大黏著系數(shù)辨識(shí)方法，都很少考慮因輪軌條件多變引起黏著特性變化問(wèn)題，且受地域跨度廣、地形和線路復(fù)雜、運(yùn)行范圍寬等客觀條件制約。不同輪軌條件的關(guān)鍵變量和參數(shù)都可能發(fā)生隨機(jī)變化，這種復(fù)雜多變的運(yùn)行環(huán)境使重載機(jī)車面臨的輪軌條件更加惡劣，加大了黏著特性的精確分析難度。

4 黏著故障檢測(cè)

重載機(jī)車運(yùn)行過(guò)程中的空轉(zhuǎn)、打滑等黏著故障時(shí)有發(fā)生，能有效檢測(cè)出這些故障不僅可為黏著控制提供依據(jù)，還可為預(yù)防故障惡化提供支撐。黏著故障通常可分為兩類，一是特征比較明顯，利用常規(guī)手段較易檢測(cè)出的顯著故障; 二是特征不明顯，利用常規(guī)手段難以檢測(cè)，但經(jīng)過(guò)時(shí)間累計(jì)可發(fā)展為顯著故障的微小故障或故障隱患[47-49]。

4.1 顯著黏著故障檢測(cè)

機(jī)車運(yùn)行時(shí)出現(xiàn)的空轉(zhuǎn)、打滑等故障常伴隨著列車某些狀態(tài)的明顯變化，如發(fā)生空轉(zhuǎn)時(shí)的車輪轉(zhuǎn)速大于正常車輪轉(zhuǎn)速、車輪速度發(fā)生突變時(shí)加速度增大、空轉(zhuǎn)時(shí)的定子實(shí)際電流和基準(zhǔn)電流的差大于設(shè)定閾值等，這些可通過(guò)運(yùn)行狀態(tài)變化判斷的故障均可表示為顯著黏著故障。蠕滑率、速度差、加速度、加速度微分、電流差等判據(jù)方法是常見(jiàn)的顯著黏著故障檢測(cè)方法[50]。然而，這些方法的適用性受制于車輪速度、蠕滑速度等運(yùn)行數(shù)據(jù)檢測(cè)的精確程度，對(duì)噪聲的抑制魯棒性較差。

從機(jī)車運(yùn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律出發(fā)，何靜等針對(duì)車輪狀態(tài)檢測(cè)中存在的類間樣本誤分代價(jià)不等的問(wèn)題，利用自適應(yīng)變異粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)參數(shù)，提出了參數(shù)優(yōu)化的輪軌黏著狀態(tài)檢測(cè)方法[7]。任強(qiáng)等利用觀測(cè)器獲得黏著系數(shù)與機(jī)車車軸速度，構(gòu)造了基于模糊規(guī)則的機(jī)車運(yùn)行路況識(shí)別系統(tǒng)[13]。陳哲明等利用改進(jìn)的遞歸最小二乘算法預(yù)測(cè)黏著-蠕滑曲線斜率，以判斷車輪處于黏著還是滑動(dòng)狀態(tài)[51]。Wang等通過(guò)集成多速率法和擴(kuò)展卡爾曼濾波方法辨識(shí)電機(jī)牽引轉(zhuǎn)矩，實(shí)現(xiàn)機(jī)車滑行故障監(jiān)測(cè)[52]。Sichani等基于輪軌黏著模型，利用機(jī)車動(dòng)態(tài)仿真環(huán)境，對(duì)故障引起的危害進(jìn)行了分析[53]。Gou等提出了電力牽引傳動(dòng)系統(tǒng)的牽引變流器開(kāi)環(huán)切換故障診斷方法[54]。Hussain等基于運(yùn)行數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)，構(gòu)造了基于卡爾曼濾波和模糊邏輯多級(jí)模型的黏著異常辨識(shí)方法[55]。鑒于滑模觀測(cè)器較高的魯棒性能，加之算法簡(jiǎn)單、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、易于工程實(shí)現(xiàn)，在黏著異常檢測(cè)方面也得到了應(yīng)用[56]。

4.2 微小黏著故障檢測(cè)

黏著微小故障通常包括不明顯的微小故障和未發(fā)生的故障隱患，前者通常指故障已經(jīng)發(fā)生但故障特征不明顯，偏離正常運(yùn)行狀態(tài)程度較小，難以被檢測(cè)的故障類型；后者是指機(jī)車仍處于正常運(yùn)行狀態(tài)，故障尚未發(fā)生，但依據(jù)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，極有可能發(fā)展為故障的故障隱患?，F(xiàn)有的微小故障檢測(cè)方法主要包括基于解析模型的故障診斷方法、基于知識(shí)的故障診斷方法和基于數(shù)據(jù)的故障診斷方法[57- 59]。文成林等基于微小故障幅值低、易被未知擾動(dòng)和噪聲掩蓋等特點(diǎn)，從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的角度對(duì)微小故障診斷方法進(jìn)行了綜述[60]。然而，目前關(guān)于黏著微小故障和故障隱患檢測(cè)方面的研究成果還很少。

綜上所述，現(xiàn)有的黏著故障檢測(cè)方法大多是在故障特征比較顯著的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而由于黏著微小故障特征表現(xiàn)為較強(qiáng)的隱蔽性，且處于正常運(yùn)行工況但會(huì)演變?yōu)楣收系墓收想[患特征與正常運(yùn)行狀態(tài)特征差異較小，這種微小的差異使得反映故障信息的敏感特征往往被淹沒(méi)在豐富的數(shù)據(jù)中，微小故障和故障隱患檢測(cè)仍是黏著故障檢測(cè)面臨的一個(gè)難題。

5 黏著控制

提高機(jī)車黏著利用的方法除撒砂等物理方式改善軌面狀態(tài)外，實(shí)施黏著控制則是最主要的途徑。對(duì)于多牽引動(dòng)力機(jī)車來(lái)說(shuō)，不僅需要解決單輪對(duì)的黏著控制問(wèn)題，更主要的是解決多輪對(duì)牽引系統(tǒng)之間的動(dòng)力協(xié)調(diào)問(wèn)題，以確保機(jī)車整體性能最優(yōu)。

5.1 單輪對(duì)黏著控制

單輪對(duì)黏著控制可分為再黏著控制和優(yōu)化黏著控制兩類[61]，前者主要是對(duì)空轉(zhuǎn)/滑行等黏著故障發(fā)生的輪對(duì)實(shí)施控制作用，使其進(jìn)入再黏著狀態(tài)；后者主要是使輪對(duì)工作在最大黏著點(diǎn)附近，最大化牽引性能。

對(duì)于再黏著控制而言，蠕滑速度和加速度信息集成的組合校正法、模型控制法等是常見(jiàn)的單輪對(duì)再黏著控制方法[15]。實(shí)際上，再黏著控制的目的就是為了確保黏著控制系統(tǒng)具有自調(diào)節(jié)功能，即具備容錯(cuò)控制性能。容錯(cuò)控制根據(jù)實(shí)現(xiàn)機(jī)理不同可分為被動(dòng)容錯(cuò)和主動(dòng)容錯(cuò)兩種[62]。被動(dòng)容錯(cuò)控制主要利用魯棒控制技術(shù)設(shè)計(jì)固定增益控制參數(shù)，但當(dāng)故障類型以及嚴(yán)重程度超出預(yù)定范圍時(shí)，控制器性能劣化甚至失效。而主動(dòng)容錯(cuò)控制則是基于自適應(yīng)、故障診斷與分離等技術(shù)設(shè)計(jì)動(dòng)態(tài)控制策略，以補(bǔ)償故障造成的影響，能更大范圍內(nèi)提高系統(tǒng)容錯(cuò)性能[63]。迅速削減電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩是常見(jiàn)的再黏著容錯(cuò)控制方法[64-65]。Yuan等提出了基于非線性模型預(yù)測(cè)控制的機(jī)車滑行故障控制方法[66]。Lu等針對(duì)執(zhí)行器故障，設(shè)計(jì)了自適應(yīng)容錯(cuò)的高速列車黏著控制方法[50]。Song等基于虛擬參數(shù)方法，研究了高速列車牽引/制動(dòng)故障下的容錯(cuò)自適應(yīng)控制策略[67]。Jesussek等采用混合擴(kuò)展卡爾曼濾波方法研究了非線性鐵路車輛系統(tǒng)中的故障檢測(cè)與隔離方法[68]。Gao等采用自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究了高速列車自適應(yīng)故障容錯(cuò)控制方法[69]。

優(yōu)化黏著控制的目的是使實(shí)時(shí)黏著系數(shù)工作點(diǎn)接近黏著特性曲線峰值點(diǎn)，常見(jiàn)的有蠕滑速度、黏著特性曲線斜率、智能優(yōu)化控制等方法[70-73]。李寧洲等結(jié)合車輪加速度和黏著特性，通過(guò)調(diào)節(jié)牽引電機(jī)轉(zhuǎn)矩，提出機(jī)車黏著智能模糊控制策略[74]。利用實(shí)時(shí)蠕滑速度和黏著系數(shù)的估算值對(duì)機(jī)車運(yùn)行軌面進(jìn)行辨識(shí)，獲取當(dāng)前軌面的最大黏著系數(shù)，進(jìn)而采用PID控制方法對(duì)電機(jī)輸出轉(zhuǎn)矩進(jìn)行調(diào)整，形成基于軌面辨識(shí)的黏著控制方法，具體實(shí)施框架見(jiàn)圖5[15]。

5.2 多輪對(duì)黏著協(xié)同控制

對(duì)于多牽引系統(tǒng)提供動(dòng)力的機(jī)車而言，單輪對(duì)黏著性能最優(yōu)并不意味著機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)整體性能最優(yōu)。為確保某輪對(duì)發(fā)生故障的情況下，系統(tǒng)仍具有較好的整體牽引性能，就需要對(duì)其他輪對(duì)動(dòng)力進(jìn)行協(xié)調(diào)。協(xié)同容錯(cuò)就是針對(duì)某個(gè)輪對(duì)發(fā)生故障后，通過(guò)綜合協(xié)調(diào)其他正常各輪對(duì)，實(shí)現(xiàn)整體黏著控制的目的[75]。作為協(xié)同控制的基礎(chǔ)與核心，一致性在生物科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、控制工程等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用[76-78]。一致性是指各智能體某些狀態(tài)變量趨于相同，多智能體協(xié)同不僅能替代單個(gè)復(fù)雜個(gè)體，而且能完成超出單個(gè)個(gè)體能力范圍的任務(wù)[79-80]。而機(jī)車牽引系統(tǒng)是以多臺(tái)牽引電機(jī)構(gòu)成，在軸控模式下，各牽引電機(jī)都有獨(dú)立逆變驅(qū)動(dòng)裝置，通過(guò)協(xié)同各獨(dú)立驅(qū)動(dòng)裝置等措施消除或減少故障[81]。

為確保機(jī)車正常運(yùn)行，多牽引系統(tǒng)動(dòng)力協(xié)同的前提是確保機(jī)車總的牽引動(dòng)力基本保持恒定。為此，張昌凡等創(chuàng)新性的首次提出總量協(xié)同一致的容錯(cuò)控制方法，以軸式(B0-B0)重載機(jī)車為例，搭建了含有8個(gè)牽引系統(tǒng)的總量協(xié)同一致容錯(cuò)控制方案，見(jiàn)圖6[82- 83]。然后，通過(guò)將牽引總量恒定問(wèn)題轉(zhuǎn)化為誤差系統(tǒng)在有限時(shí)間內(nèi)的收斂問(wèn)題，利用有限時(shí)間內(nèi)的滑?？刂萍夹g(shù)，實(shí)現(xiàn)了機(jī)車牽引總量有效跟蹤設(shè)定期望值的目標(biāo)，但其研究成果缺少各牽引動(dòng)力之間的優(yōu)化分配方案。

綜上所述，現(xiàn)有黏著控制器往往只關(guān)注提升單輪對(duì)黏著性能，較少考慮各牽引動(dòng)力冗余之間的協(xié)調(diào)。目前，重載機(jī)車多采用6或8臺(tái)牽引電機(jī)的集中動(dòng)力驅(qū)動(dòng)方式，若某輪對(duì)發(fā)生故障，易使動(dòng)力過(guò)于集中于某一輪對(duì)，會(huì)因連鎖效應(yīng)引起其他發(fā)生打滑/空轉(zhuǎn)等故障。另外，在起動(dòng)階段，因牽引質(zhì)量大，重載機(jī)車要有相當(dāng)大的牽引動(dòng)力，并要求在包括輪軌關(guān)系極端惡劣環(huán)境的任何工況下，都要確保0～34 km/h 的起動(dòng)速度，使黏著力達(dá)到最大給定包絡(luò)線的95%以上[84]，從而給黏著利用提出了更高的要求。因此，相對(duì)分散動(dòng)力機(jī)車，重載機(jī)車安全性能受黏著異常影響更大。這就需要充分研究考慮各輪對(duì)之間的關(guān)系，利用各輪對(duì)動(dòng)力對(duì)機(jī)車總牽引力進(jìn)行動(dòng)態(tài)補(bǔ)償，以提升重載機(jī)車整體性能。

6 研究展望

為實(shí)現(xiàn)重載機(jī)車輪軌黏著的高性能利用，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做了大量的工作。然而，由于機(jī)車輪軌運(yùn)行條件的復(fù)雜性，復(fù)雜輪軌條件下的黏著系統(tǒng)建模、微小故障診斷以及多牽引動(dòng)力協(xié)同分配問(wèn)題仍是今后需要研究的重點(diǎn)。

(1) 復(fù)雜多變輪軌條件下的黏著系統(tǒng)建模問(wèn)題: 由于我國(guó)地域跨度廣、地形線路復(fù)雜、機(jī)車運(yùn)行范圍寬等客觀復(fù)雜條件的制約，機(jī)車運(yùn)行的輪軌軌面狀態(tài)經(jīng)常發(fā)生變化，不同的輪軌狀態(tài)決定了不同的輪軌關(guān)系，這就需要研究復(fù)雜多變輪軌條件下的輪軌軌面關(guān)鍵參數(shù)感知、各工況內(nèi)在關(guān)聯(lián)性分析、多工況模型切換等方法，為實(shí)時(shí)黏著系數(shù)和最大黏著系數(shù)的精確辨識(shí)提供保障。

(2) 黏著微小故障在線檢測(cè): 重載機(jī)車運(yùn)行環(huán)境的復(fù)雜多變性引起的輪軌黏著異常類型種類多樣，故障檢測(cè)不及時(shí)意味著車輪空轉(zhuǎn)或滑行等故障已經(jīng)發(fā)生。越早檢測(cè)出黏著異常，越有助于實(shí)施主動(dòng)容錯(cuò)控制，越利于確保機(jī)車安全可靠運(yùn)行。由于反映微小故障和故障隱患的特征信息難以獲取，黏著微小故障診斷和故障隱患仍是黏著故障檢測(cè)亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。同時(shí)，該問(wèn)題也是其他復(fù)雜系統(tǒng)故障診斷理論所面臨的難點(diǎn)問(wèn)題。

(3) 多牽引動(dòng)力優(yōu)化協(xié)調(diào)分配: 機(jī)車多牽引系統(tǒng)之間的強(qiáng)關(guān)聯(lián)性，對(duì)機(jī)車牽引性能的整體提升提出了更高的要求，這不僅要求機(jī)車單輪對(duì)運(yùn)行在較優(yōu)的黏著狀態(tài)，更需要在確保機(jī)車牽引動(dòng)力總量基本不變的條件下，通過(guò)對(duì)各輪對(duì)冗余動(dòng)力進(jìn)行再分配，確保各輪對(duì)均運(yùn)行在較優(yōu)黏著狀態(tài)。因此，確保機(jī)車各牽引動(dòng)力總量一致下的牽引/制動(dòng)力優(yōu)化分配方法則成為機(jī)車運(yùn)行性能整體提升需要解決的難點(diǎn)問(wèn)題。

7 結(jié)束語(yǔ)

結(jié)合日益增長(zhǎng)的鐵路運(yùn)輸需求對(duì)機(jī)車牽引性能提出的更高要求，重載機(jī)車的黏著利用問(wèn)題亟待突破和解決。本文在簡(jiǎn)要敘述黏著利用基本理論的基礎(chǔ)上，著重闡述了機(jī)車黏著利用情況: 通過(guò)分析黏著系統(tǒng)模型的研究現(xiàn)狀，闡述了實(shí)時(shí)黏著系數(shù)辨識(shí)和最大黏著系數(shù)辨識(shí)的研究狀況；從顯著黏著故障和微小黏著故障兩方面，對(duì)機(jī)車黏著類型進(jìn)行了區(qū)分，并說(shuō)明了現(xiàn)有的黏著故障檢測(cè)方法；從單輪對(duì)黏著性能提升、多輪對(duì)黏著系統(tǒng)協(xié)調(diào)等方面，對(duì)黏著控制問(wèn)題進(jìn)行了綜述。最后，從復(fù)雜多變輪軌條件下的黏著系統(tǒng)建模、黏著微小故障在線檢測(cè)、多牽引系統(tǒng)優(yōu)化協(xié)調(diào)分配等方面，指出了機(jī)車高性能黏著利用亟待解決的問(wèn)題。