高速鐵路電力牽引系統(tǒng)的安全性預測與控制

針對高鐵電力牽引系統(tǒng)，通過測試和分析CRH5、CRH380BL等車型出現(xiàn)的網(wǎng)壓諧振、IGBT損壞、牽引丟失等問題，我們發(fā)現(xiàn)：供電網(wǎng)的極端工況、系統(tǒng)諧波以及制動控制性能對電力牽引系統(tǒng)及制動安全產(chǎn)生影響，項目針對高速鐵路電力牽引系統(tǒng)中的復雜供電條件、子系統(tǒng)間的相互作用、制動控制等因素的單獨作用及耦合并發(fā)作用對電力牽引系統(tǒng)及制動安全影響機理等問題，展開安全性預測與控制研究。 結(jié)合兩個五年計劃期間主持和參與的多項軌道交通電力牽引系統(tǒng)重要科研項目，對車載電力牽引系統(tǒng)的安全性預測和控制進行了深入研究和總結(jié)。首先基于加速老化試驗的結(jié)果給出了擬合老化損傷規(guī)律的解析化方程，并從中提取出表征部件安全相關(guān)狀態(tài)的基本特征量，給出了區(qū)分安全相關(guān)狀態(tài)的判據(jù)；通過狀態(tài)遷移建立了系統(tǒng)的安全關(guān)聯(lián)模型以研究部件安全性對系統(tǒng)總體安全性的影響規(guī)律；利用灰色預測模型來擬合部件損傷累積的非線性過程，從而完成安全性的預測；利用多信息源、多傳感器的數(shù)據(jù)融合手段實現(xiàn)了高速鐵路電力牽引系統(tǒng)復雜故障的在線分析。研究了高速鐵路供電網(wǎng)壓短時中斷、網(wǎng)壓畸變、系統(tǒng)諧波對電力牽引系統(tǒng)安全運行的影響作用機理，提出“旋轉(zhuǎn)坐標系判別法”和“瞬時滑窗判別法”實現(xiàn)網(wǎng)壓短時中斷的快速識別，并進一步給出了從控制角度抑制電流沖擊的有效策略；提出基于預測網(wǎng)壓的前饋dq解耦控制方法以減小網(wǎng)壓畸變對系統(tǒng)運行的影響；給出了基于牽引變壓器輔助繞組的電流諧波濾除方法，降低牽引網(wǎng)諧振風險；通過分析過分相合閘過電壓和合閘涌流的產(chǎn)生機理，提出了一種利用網(wǎng)側(cè)變流器實時追蹤接觸網(wǎng)網(wǎng)壓的合閘過電壓抑制措施，以及一種基于變壓器二次側(cè)激磁的合閘涌流抑制方法。在制動安全方面，通過建立輪軌單軸簡化模型，推導了基于擾動觀測器的高黏著控制方法的具體理論實現(xiàn)過程；采用改進型的轉(zhuǎn)矩微調(diào)函數(shù)，解決了快速調(diào)節(jié)的穩(wěn)定性問題，提高了黏著控制的魯棒性和黏著利用性能，以提高高速列車制動性能，保證制動安全。同時，針對電力牽引系統(tǒng)子系統(tǒng)間的相互作用，基于阻抗匹配研究了牽引系統(tǒng)的穩(wěn)定性問題；提出了頻域下適用于牽引電機轉(zhuǎn)子磁場定向控制的拍頻抑制策略，解決了直流側(cè)二次脈動引起的牽引轉(zhuǎn)矩脈動問題。 上述研究成果多用于解決實際科研和工程項目中碰到的問題，并在我國首列混合動力動車組上，為高速鐵路列車的穩(wěn)定控制、安全運營和性能提升提供了很好的理論和技術(shù)支撐。

研究表明，供電網(wǎng)的極端工況、系統(tǒng)諧波以及制動控制性能對電力牽引系統(tǒng)及制動安全產(chǎn)生影響，電力牽引系統(tǒng)的健康度是一個可預測的變化過程，但對高速鐵路電力牽引系統(tǒng)中的復雜供電條件、子系統(tǒng)間的相互作用、制動控制等因素的單獨作用及耦合并發(fā)作用對電力牽引系統(tǒng)及制動安全影響機理缺乏認識。本項目通過研究電力牽引系統(tǒng)亞安全態(tài)與故障態(tài)之間的發(fā)展規(guī)律，探索系統(tǒng)損傷的作用機理，提出電力牽引系統(tǒng)故障預警理論，建立系統(tǒng)健康度評估方法；研究高速鐵路供電網(wǎng)壓畸變與閃變、分相過電壓與過電流以及系統(tǒng)諧波對電力牽引系統(tǒng)運行的作用機理，提高惡劣工況下系統(tǒng)的安全控制性能；采用在線自適應電力牽引系統(tǒng)最優(yōu)制動控制方法，增強制動控制系統(tǒng)的魯棒性，提高高速列車制動安全性能。通過上述研究提出電力牽引系統(tǒng)安全性預測與控制理論，為高速鐵路列車的設(shè)計制造、安全運營、維護維修提供理論和技術(shù)支撐。

內(nèi)容簡介 本書系統(tǒng)地闡述了電力牽引系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、組成和基本原理。主要內(nèi)容包括：電牽引基本原理、電力牽引系統(tǒng)、直流牽引系統(tǒng)、交流牽引系統(tǒng)、電氣制動、列車微機控制系統(tǒng)等。

1 緒論

1.1 牽引動力的配置

1.2 電力牽引控制的要素

1.3 電力牽引的歷史

1.4 我國電力牽引的發(fā)展歷史

復習思考題

2 電牽引原理

2.1 牽引基礎(chǔ)

2.2 輪軌滾動接觸理論

2.3 列車運動方程

2.4 牽引特性

2.5 牽引計算

復習思考題

3 電力牽引系統(tǒng)

3.1 電力牽引系統(tǒng)的供電制式2100433B

連續(xù)預測控制預測控制算法框圖

雖然預測控制有許多算法，一般的意義上說，它們的原理都是一樣的，算法框圖如圖1所示：

連續(xù)預測控制預測控制三個基本原則

(1)預測模型

預測控制是一種基于模型的控制算法，該模型被稱為預測模型。對于預測控制而言，只注重模型功能，而不是模型的形式。預測模型是基于對象的歷史信息和輸入，預測其未來的輸出。從方法論的角度來看，只要信息的收集具有預測功能，無論什么樣的表現(xiàn)，可以作為預測模型。這樣的狀態(tài)方程、模型傳遞函數(shù)都可以用來作為一個傳統(tǒng)的預測模型。例如線性穩(wěn)定對象，甚至階躍響應、脈沖響應的非參數(shù)模型，，都可直接作為預測模型。此外，非線性系統(tǒng)，分布式參數(shù)系統(tǒng)模型，只要具備上述功能也可以在這樣的預測控制系統(tǒng)中時用來作為預測模型。因此，預測控制打破了嚴格的控制模型結(jié)構(gòu)的傳統(tǒng)要求，可按照功能要求根據(jù)最方便的信息集中方式基礎(chǔ)建模。在這種方式中，可以使用預測模型為預測控制進行優(yōu)化，.以提供的先驗知識來確定什么樣的控制輸入，從而使下一次受控對象的輸出變化與預定的目標行一致。

(2)滾動優(yōu)化

預測控制是一種基于優(yōu)化的控制，但其控制的輸入不是根據(jù)模型和性能指標一次解決并實現(xiàn)它，而是在實時的時間里來滾動優(yōu)化解決。在每一步的控制中，定義從目前到未來有限時域的最優(yōu)化問題，通過參數(shù)優(yōu)化求解時域的最優(yōu)控制輸入，但是只有真正的即時輸入控制才給予實現(xiàn)。到下一個控制周期，重復上述步驟，整個優(yōu)化領(lǐng)域向前一步滾動。在每個采樣時刻，優(yōu)化性能指標只涉及從現(xiàn)在到未來有限的時間，并且下一個采樣時刻，優(yōu)化時段向前推移。因此，預測控制全局優(yōu)化指標是不一樣的，在每一個時刻有一個相對該時刻的優(yōu)化指標。因此，預測控制的優(yōu)化不是一次離線進行，而是在線反復進行，這是滾動優(yōu)化的意義，預測控制的這一點也是不同于傳統(tǒng)最優(yōu)控制的根本。

(3)反饋校正

基礎(chǔ)的預測模型中，對象的動態(tài)特性只有粗略的描述，由于實際系統(tǒng)中有非線性、時變、模型不匹配、干擾等因素，基于相同模型的預測，與實際情況是無法完全匹配的，這需要用其他手段補充預測模型和實際對象的誤差，或?qū)A(chǔ)模型進行校正。滾動優(yōu)化只有建立在反饋校正的基礎(chǔ)上，才能體現(xiàn)其優(yōu)越性。因此，通過預測控制算法的優(yōu)化，確定一系列未來的控制作用，為了防止模型失配或環(huán)境干擾引起的控制措施對理想狀態(tài)造成的影響，這些控制沒有完全逐一實現(xiàn)，只實現(xiàn)即時控制作用。到下一個采樣時間，首先監(jiān)測對象的實際輸出，并使用此信息在預測模型的基礎(chǔ)上進行實時校正，然后進行新的優(yōu)化。因此，預測控制優(yōu)化不僅基于模型，并使用了反饋信息，從而構(gòu)成一個閉環(huán)優(yōu)化。

連續(xù)預測控制預測控制基本特征

(1)預測控制算法利用過去，現(xiàn)在和未來(預測模型)的信息，而傳統(tǒng)的算法，如PID等，只取過去和現(xiàn)在的信息;

(2)對模型要求低，現(xiàn)代控制理論難以大規(guī)模應用于過程工業(yè)，重要原因之一就是對模型精度過于苛刻，預測控制成功地克服這一點;

(3)模型預測控制算法具有全局滾動優(yōu)化，每個控制周期持續(xù)的優(yōu)化計算，不僅在時間上滿足實時性要求，還通過全局優(yōu)化打破傳統(tǒng)局限，組合了穩(wěn)定優(yōu)化和動態(tài)優(yōu)化;

(4)用多變量控制思想來取代單一的可變控制傳統(tǒng)手段。因此，在應用到多變量的問題時，預測控制通常被稱為多變量預測控制;

(5)最重要的是能有效地處理約束。因為在實際生產(chǎn)中，通常將制造過程工藝設(shè)備的狀態(tài)設(shè)置為在邊界條件(安全邊界，設(shè)備功能邊界，工藝條件邊界等)上操作，該操作狀態(tài)下，操作變量往往產(chǎn)生飽和以及被控變量超出約束的問題。所以可以處理多個目標，有約束控制能力成為一個控制系統(tǒng)長期、穩(wěn)定和可靠運行的關(guān)鍵技術(shù)。

連續(xù)預測控制預測控制種類

1978年，Richalet等首先闡述了預測控制的思想，預測控制是以模型為基礎(chǔ)，采用二次在線滾動優(yōu)化性能指標和反饋校正的策略，來克服受控對象建模誤差和結(jié)構(gòu)、參數(shù)與環(huán)境等不確定因素的影響，有效的彌補了現(xiàn)代控制理論對復雜受控對象所無法避免的不足之處。

預測控制自發(fā)展以來，算法種類非常繁多，但按其基本結(jié)構(gòu)形式，大致可以分為三類：

(I)由Cutler等人提出的以非參數(shù)模型為預測模型的動態(tài)矩陣控制(Dynamic Matrix Control, DMC), Rauhani等人提出的模型算法控制(Model Algorithmic Control,MAC).這類非參數(shù)模型建模方便，只需通過受控對象的脈沖響應或階躍響應測試即可得到，無須考慮模型的結(jié)構(gòu)與階次，系統(tǒng)的純滯后必然包括在響應值中。其局限性在于開環(huán)自穩(wěn)定對象，當模型參數(shù)增多時，控制算法計算量大。

(2)與經(jīng)典的自適應控制相結(jié)合的一類長程預測控制算法(Generalized Predictive Control, GPC).這一類基于辨識模型并且有自校正的預測控制算法，以長時段多步優(yōu)化取代了經(jīng)典的最小方差控制中的一步預測優(yōu)化，從而適用于時滯和非最小相位對象，并改善了控制性能，具有良好的魯棒性。

(3)基于機構(gòu)設(shè)計不同的另一類預測控制算法:包括由Garcia提出的內(nèi)模控制(Internal Model Control, IMC), Brosilow等人提出的推理控(Inference Control)等。這類算法是從結(jié)構(gòu)上研究預測控制的一個獨特分支。

以上述典型預測控制為基礎(chǔ)結(jié)合近幾年發(fā)展起來的各種先進控制策略，形成了一些先進的預測控制算法，包括極點配置預測控制、解禍預測控制、前饋補償預測控制、自適應預測控制，魯棒預測控制等。本文重點研究自適應預測控制，即基于自適應雙重控制的預測控制算法。

另外，諸如模糊預測控制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測控制等智能預測控制算法的發(fā)展為解決復雜受控系統(tǒng)提供了強有力的支持。

許多新型的預測控制層出不窮，如預測函數(shù)控制、多速率采樣預測控制、多模型切換預測控制，有約束預測控制等。預測控制的算法種類越來越多，預測控制的性能在不斷改善，使其更好的應用在工業(yè)實際中。