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        高速列車跟蹤的有限時間復(fù)合控制器設(shè)計

        2023-09-17 12:25:56宋躒為
        科技與創(chuàng)新 2023年17期
        關(guān)鍵詞:設(shè)計

        宋躒為

        (大連交通大學(xué)自動化與電氣工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)

        目前,中國高速列車技術(shù)不斷發(fā)展。相應(yīng)地,對列車的狀態(tài)實(shí)現(xiàn)有效監(jiān)測,及時跟蹤運(yùn)行軌跡,是高鐵運(yùn)輸行業(yè)的重中之重。目前,對于列車運(yùn)行狀態(tài)的分析,主要采用多質(zhì)點(diǎn)模型[1-2]方式。該模型相較于單質(zhì)點(diǎn)模型[3],充分考慮了相鄰車廂之間的耦合作用力——車鉤力,因此,能夠更好地對高速列車的縱向運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行描述,并且已有相關(guān)研究應(yīng)用于高速列車的跟蹤控制。

        由于高速列車的高速運(yùn)行特性,在較短的時間范圍內(nèi),盡管非常小的作用力作用于相鄰車廂,但它們之間的相對位移也有可能發(fā)生較大的變化,從而導(dǎo)致列車發(fā)生脫鉤事故。因此,在限定的時間內(nèi)研究高速列車的穩(wěn)定性問題更有意義。高速列車在運(yùn)行過程中受到附加阻力和運(yùn)行噪聲等諸多外部擾動的影響,因此,在擾動條件下,研究高速列車的有限時間有界性(Finite Time Boundness,F(xiàn)TB)更為重要[4-5]。列車在運(yùn)行過程中會受到陣風(fēng)的干擾,所以陣風(fēng)阻力對于研究高速列車的跟蹤控制往往是不可忽視的重要因素[6-7]。另外,旅客人數(shù)及行李箱的增減、戴維斯系數(shù)變化等不確定性因素對于列車的運(yùn)行有著不可忽視的影響。盡管有學(xué)者通過分析強(qiáng)風(fēng)條件下的空氣阻力變化,將滑??刂破鱗8]用于消除模型誤差,但是該方法忽略了系統(tǒng)輸入時滯的影響。

        綜上所述,本文考慮輸入時變時滯、可建模陣風(fēng)和系統(tǒng)不確定性等因素對于高速列車的影響,提出了一種基于擾動觀測器的有限時間復(fù)合控制器。該控制器包括反饋控制項(xiàng)和擾動補(bǔ)償項(xiàng),其中擾動補(bǔ)償項(xiàng)能有效地估計陣風(fēng)擾動,進(jìn)而有效地實(shí)現(xiàn)高速列車的有限時間跟蹤控制。

        1 高速列車動力學(xué)系統(tǒng)建模

        首先,車鉤力的運(yùn)動可近似為:f(xi)=kxi+,k>0 是剛性系數(shù),d是阻尼系數(shù)。考慮列車的運(yùn)行阻力Ra=c0+cvv+cav2,v為列車速度,c0、cv、ca為戴維斯系數(shù),則得到高速列車的動力學(xué)方程如下:

        式中:為i和i+1 節(jié)車間相對位移;、mi和為i車速度、質(zhì)量和相對控制力;為附加阻力,dr(t)∈Rs;g(t)∈Rr,為僅作用于頭車的陣風(fēng)[4]。

        式中:各系數(shù)形式詳見文獻(xiàn)[9];ΔA和ΔB為狀態(tài)和輸入不確定性,ΔA=M1F1(t)N1,ΔB=M2F2(t)N2,F(xiàn)iT(t)Fi(t)≤I。

        其中,T為有限時間窗,ε1>0、ε2>0。

        陣風(fēng)g(t)可建模為:

        在式中,未知擾動w(t)∈Rη,L1、L2與擾動幅值有關(guān),W與擾動頻率有關(guān)。

        2 基于擾動觀測器的有限時間復(fù)合跟蹤控制器

        本節(jié)中,首先針對g(t)設(shè)計擾動觀測器:

        式中:H為待設(shè)計的增益矩陣;W1=W+HGL1。

        由式(2)—(4)可得:

        假設(shè)1:rank(B)=rank([B G])。

        引理1[10]:若假設(shè)1 成立,則存在矩陣B*,使得下式成立。

        基于式(5)和式(6),設(shè)計如下的控制器:

        其中,反饋控制項(xiàng)u1(t)和擾動補(bǔ)償項(xiàng)u2(t)的具體形式為:

        其中,待設(shè)計增益矩陣K∈Rn×(n-1)。令l(t)=t-tk,則式(8)中第一個方程改寫為

        將式(5)中第一個方程和式(7)代入式(2)可得:

        定義1[11]:給定正標(biāo)量c1>0,T>0,加權(quán)矩陣U>0,對于系統(tǒng)若有(c1、c2是常數(shù)),則(t)關(guān)于(c1,c2,U,T)是FTB 的。

        令y(t)∈Rm=(t),假設(shè)(0)=0,本文設(shè)計有限時間復(fù)合跟蹤控制器式(7),使得t∈[0,T],性能指標(biāo)①和②成立: ①對于任意非零式(9)中的誤差動態(tài)(t)關(guān)于(c1,c2,U,T,ε1,ε2,εd)是FTB 的;②

        引理2:對于矩陣Z>0,標(biāo)量τ>0,均有成立。

        引理3:對于任意實(shí)矩陣χ1、χ2及Ω(t),若有ΩT(t)Ω(t)≤I成立,則存在任意正標(biāo)量μ,使下式成立。

        定義sym(J)=J+JT,基于引理2 及引理3,給出定理1。

        定理1:給定加權(quán)矩陣U,正標(biāo)量c1、μ(ii=1,2)、εi(i=1,2)和εd,若存在對稱正定矩陣、、及R,矩陣Y1=、Y2=RH,正標(biāo)量γ1、γ2、γd、σ和c2,使得下式成立。

        則性能指標(biāo)①和②同時得到滿足。式(11)中,對稱矩陣Θi,j滿足下列關(guān)系:矩陣中其他元素為零。

        證明:選擇如式(13)所示的Lyapunov 候選函數(shù)。

        對V(t)求導(dǎo),且由引理2 及可得:

        故有:

        其中,X11=sym(PA)+Q-q-1Z+κG1TG1,X22=-eαqQ-q-1Z,X55=symR(W+HGL1),*為矩陣中對稱元素。

        由V(t)的定義,易知-αV(t)≤-αV1(t)-αV2(t);另外,考慮υ(t)的定義,則由式(16)和(17)可得:

        基于Schur 補(bǔ)引理及引理3,則由式(18)可得:

        其中, 對陣矩陣Λ i,j滿足以下關(guān)系:矩陣中其他元素為零。

        另一方面,式(11)可重新表示為:

        其中,與Ψ的行數(shù)相同,且滿足以下條件。12 中各元素為:

        易知≥0,故可進(jìn)一步得到Ψ<0;基于Schur補(bǔ)引理,則Ψ<0 等價于:

        其中,對稱矩陣Υ i,j滿足以下關(guān)系:。矩陣中其他元素為零。

        對式(18)從0 到T積分,基于Granwall 不等式可得:

        由式(13)可知:

        式(28)符合定義1,即若有定理1 成立,則有性能指標(biāo)①得到滿足。

        類似的,由式(12)可得:

        對式(29)從0 到T積分,考慮到V(t)≥0,則由Gronwall 不等式可得:

        即,若有定理1 成立,則性能指標(biāo)②得到滿足。

        綜上所述,LMI(13)和LMI(14)保證性能指標(biāo)①和②同時得到滿足,故定理1 證畢。

        3 仿真分析

        在本節(jié)中,給出6 車模型的高速列車數(shù)值仿真算例,以驗(yàn)證設(shè)計方案的有效性。與高速列車動力學(xué)模型有關(guān)的仿真參數(shù)選取如表1 所示。另外,系統(tǒng)的測量輸出矩陣C選擇為C=I9。

        表1 高速列車仿真參數(shù)

        令α=0.001,c1=4.33,q=0.2,κ=0.6,μ1=0.1,μ2=0.1,T=550,U=I11,由定理1 得到γ1=0.1、γ2=0.1 和γd=1.450 8,則求解得到控制器增益K和H的值,因K和H的維數(shù)較大,故此處略去。利用設(shè)計的有限時間復(fù)合跟蹤控制器進(jìn)行跟蹤控制,得到的陣風(fēng)估計結(jié)果和狀態(tài)跟蹤結(jié)果如圖1 和圖2 所示。狀態(tài)跟蹤的均方根誤差(Root Mean Square Errors,RMSEs)如表2、表3 所示。

        圖1 陣風(fēng)估計結(jié)果

        圖2 相對位移和相對速度的跟蹤結(jié)果

        表2 相對位移跟蹤的RMSEs

        表3 相對速度跟蹤的RMSEs

        由圖1 可知,設(shè)計的擾動觀測器能夠精確地估計陣風(fēng)的真實(shí)值。由圖2 可知,基于擾動觀測器,設(shè)計的有限時間復(fù)合控制器能有效地實(shí)現(xiàn)高速列車的跟蹤控制。表2、表3 進(jìn)一步證明了設(shè)計的有效性。經(jīng)計算,陣風(fēng)估計的RMSEs 為0.125 0,表明陣風(fēng)估計較為精確,從而使相對位移和相對速度跟蹤誤差均相對較小,如表2、表3 所示,相對位移的跟蹤誤差均未超過2×10-3,而相對速度跟蹤誤差均未超過3×10-2。

        綜上,本文設(shè)計的基于擾動觀測器的有限時間復(fù)合控制器,不僅能有效估計陣風(fēng)擾動,而且能保證閉環(huán)誤差系統(tǒng)對于系統(tǒng)不確定性和外部擾動的FTB,以及測量輸出對于系統(tǒng)不確定性和外部擾動的魯棒性能,從而有效地實(shí)現(xiàn)了對高速列車位移和速度的有限時間跟蹤控制。

        4 結(jié)論

        本文考慮系統(tǒng)的不確定性、陣風(fēng)和外部擾動的影響,針對高速列車的位移和速度跟蹤控制問題,提出了一種基于擾動觀測器的有限時間復(fù)合控制策略。設(shè)計的復(fù)合控制器包括采樣反饋控制項(xiàng)及擾動補(bǔ)償項(xiàng),視采樣反饋控制項(xiàng)為輸入時變時滯,建立了時變時滯誤差系統(tǒng),并將控制器的設(shè)計問題轉(zhuǎn)化為LMI問題。給出仿真算例,通過仿真結(jié)果和分析,得出如下結(jié)論:設(shè)計的擾動觀測器能夠有效地估計陣風(fēng)的真實(shí)值;基于設(shè)計的擾動觀測器,提出的有限時間復(fù)合控制器保證了誤差動態(tài)對外部擾動和不確定的FTB;提出的有限時間復(fù)合控制器保證了測量輸出對于外部擾動和不確定的有限時間魯棒性。

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