引言

城市軌道交通的發(fā)展極大地緩解了地面交通壓力,而且其運(yùn)量大、安全準(zhǔn)時(shí)、體驗(yàn)舒適,成為眼下最重要的交通工具之一。地鐵自動(dòng)控制主要是指將通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、控制技術(shù)等融為一體,實(shí)現(xiàn)地鐵控制、管理的自動(dòng)化,保障地鐵運(yùn)行的安全與效率。1984年日本成功地將模糊預(yù)測(cè)控制應(yīng)用到列車運(yùn)行當(dāng)中。近年來自動(dòng)控制技術(shù)也獲得長(zhǎng)足發(fā)展,本文基于前人研究經(jīng)驗(yàn),對(duì)地鐵自動(dòng)控制技術(shù)進(jìn)行研究。

1模糊預(yù)測(cè)控制的構(gòu)成與應(yīng)用

1.1地鐵自動(dòng)控制系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀

目前地鐵自動(dòng)控制系統(tǒng)主要分為自動(dòng)監(jiān)控系統(tǒng)（ATS)、自動(dòng)防護(hù)系統(tǒng)、自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)(AT0)。自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)是其核心,能夠代替司機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制,自動(dòng)調(diào)整車速并確認(rèn)停車位置。但是實(shí)際地鐵運(yùn)行十分復(fù)雜,一般會(huì)以地面信號(hào)、調(diào)度等為依據(jù),結(jié)合實(shí)際運(yùn)行條件來控制地鐵的啟動(dòng)、加減速、停車等操作,人為控制會(huì)由于司機(jī)的原因出現(xiàn)誤判、誤操作等,影響行車安全。在自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)中,則可以完全解決上述問題。目前主要有三種計(jì)算方法:第一種是PID計(jì)算方法,在地鐵運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上設(shè)定參數(shù),讓列車按照事先設(shè)定好的曲線進(jìn)行速度控制,但是實(shí)際使用中對(duì)速度控制次數(shù)較多,停車精度不高,不利于平穩(wěn)運(yùn)行。第二種是參數(shù)自適應(yīng)控制算法,主要是對(duì)經(jīng)典算法進(jìn)行改進(jìn),以適應(yīng)復(fù)雜工況和高質(zhì)量的控制要求。第三種是智能控制算法,實(shí)現(xiàn)了無需人工干預(yù)就能獨(dú)立運(yùn)行的自控目標(biāo),在任意給定環(huán)境下都能夠達(dá)到目的。例如專家系統(tǒng)可以利用司機(jī)經(jīng)驗(yàn):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)則具有一定學(xué)習(xí)能力,提升控制精度:模糊控制則可以借助精確模型來實(shí)現(xiàn)控制。

1.2模糊預(yù)測(cè)控制結(jié)構(gòu)

模糊控制有效解決了PID控制中的不足,在自動(dòng)控制中可以模仿司機(jī)駕駛方式和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)而提升地鐵運(yùn)行質(zhì)量,實(shí)現(xiàn)電腦對(duì)人腦的代替。例如,地鐵司機(jī)對(duì)列車控制并不是通過數(shù)學(xué)表達(dá),而是借助經(jīng)驗(yàn)和感覺來駕駛,所以具有一定的主觀性。在模糊控制中則可以將這種控制策略描述出來,構(gòu)成控制的決策規(guī)則,利用模糊集合將其量化,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)地鐵設(shè)備的驅(qū)動(dòng)與控制。具體可以包括以下幾個(gè)部分,如圖1所示。

模糊控制器是系統(tǒng)核心,是區(qū)別于其他自控系統(tǒng)的關(guān)鍵。一般由計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn),程序上可以使用C語言等進(jìn)行設(shè)計(jì)。輸入輸出結(jié)構(gòu)是連接計(jì)算系統(tǒng)與控制系統(tǒng)的橋梁,從輸入端獲取數(shù)據(jù)與信號(hào),經(jīng)過控制器后輸出模擬信號(hào),并借助執(zhí)行機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)控制。模糊控制器設(shè)計(jì)主要包括數(shù)據(jù)庫、規(guī)則庫兩個(gè)部分,數(shù)據(jù)庫是在運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)與工程實(shí)際的基礎(chǔ)上設(shè)定參數(shù):規(guī)則庫則通過模糊條件來制定模糊控制規(guī)則。

1.3模糊預(yù)測(cè)控制應(yīng)用的可行性

模糊控制與預(yù)測(cè)控制是兩種控制方法,非線性控制系統(tǒng)本質(zhì)上是二者的結(jié)合,更加符合司機(jī)控制思想。在設(shè)計(jì)中將二者融合,一是能夠提升控制效果,二是拓展應(yīng)用范圍,以滿足更多的使用對(duì)象與環(huán)境。例如,利用模糊模型,有效地提高了復(fù)雜控制對(duì)象進(jìn)行預(yù)測(cè)的精確性,進(jìn)而提高預(yù)測(cè)算法的穩(wěn)定性。其次預(yù)測(cè)控制主要是以預(yù)測(cè)過程為主,但是存在實(shí)際信息與預(yù)測(cè)信息的差異,加入模糊控制后能夠讓自動(dòng)控制更好地適應(yīng)環(huán)境變化,提升系統(tǒng)性能。

2基于模糊預(yù)測(cè)控制的地鐵自控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

在前文論述中主要研究了自動(dòng)控制技術(shù)現(xiàn)狀、地鐵模糊控制系統(tǒng)的構(gòu)成等,本節(jié)主要基于模糊預(yù)測(cè)控制技術(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)在AT0系統(tǒng)中的應(yīng)用,獲得更高品質(zhì)的控制效果。2.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析

首先在決策設(shè)計(jì)中,主要是讓控制器部分能夠更好地模仿司機(jī)的經(jīng)驗(yàn)與操作,控制規(guī)則是基于司機(jī)操作策略,利用模糊集合,將司機(jī)操作思維與策略轉(zhuǎn)化為數(shù)值運(yùn)輸,進(jìn)而代替司機(jī)手動(dòng)控制,實(shí)現(xiàn)模糊自控。其次在預(yù)測(cè)設(shè)計(jì)中,基于控制算法建立預(yù)測(cè)模型,結(jié)合模糊控制實(shí)現(xiàn)車輛運(yùn)行中的自動(dòng)校正。

2.2控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

地鐵自動(dòng)控制系統(tǒng)具有多目標(biāo)、非線性、滯后性的特點(diǎn),傳統(tǒng)的PID控制中采用固定參數(shù),因此運(yùn)行穩(wěn)定性、運(yùn)行品質(zhì)都不夠好。在模糊預(yù)測(cè)控制中,則采用高性能算法,將地鐵作為被控對(duì)象,提升控制精度與運(yùn)行穩(wěn)定性。地鐵自動(dòng)控制技術(shù)的質(zhì)量指標(biāo)包括安全性、準(zhǔn)時(shí)性、停車精度、舒適節(jié)能性等多個(gè)方面,但大多數(shù)的指標(biāo)都是與列車運(yùn)行速度相關(guān)的,例如準(zhǔn)時(shí)性、停車精度等,所以自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)的核心在于實(shí)現(xiàn)對(duì)列車速度的控制。在設(shè)計(jì)中主要通過接受來自ATP信息,控制列車的牽引/制動(dòng)系統(tǒng),確定列車當(dāng)前狀態(tài)。然后輸出電流確定牽引制動(dòng)的大小。其基本思路是,先利用預(yù)測(cè)控制對(duì)車輛運(yùn)行狀況進(jìn)行預(yù)測(cè)輸出,然后將設(shè)定的輸出值與預(yù)測(cè)輸出值之間的誤差輸入模糊控制器,利用模糊規(guī)則推理得到控制輸出,最終實(shí)現(xiàn)模型的自動(dòng)校正。

2.3模糊控制的部分算法設(shè)計(jì)

首先是確定輸入輸出量,在自動(dòng)運(yùn)行系統(tǒng)中,輸入信息包括被控對(duì)象的運(yùn)行速度、當(dāng)前運(yùn)行速度(列車運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)反饋信息)、當(dāng)前加速度、當(dāng)前位置(列車運(yùn)行監(jiān)控系統(tǒng)反饋信息),輸出量為列車運(yùn)行工況命令和列車的合力值。在設(shè)計(jì)模糊預(yù)測(cè)控制器時(shí),選用計(jì)算預(yù)測(cè)誤差E,以及其變化率作為模糊控制器的輸入量,通過改變機(jī)車電機(jī)電流來改變的列車合力值作為輸出量。其次是選擇描述輸入輸出變量的詞集,模糊控制器的控制規(guī)則表現(xiàn)為一組模糊條件語句,在條件語句中描述輸入輸出變量狀態(tài)的一些詞匯的集合稱為這些變量的詞集。一般來說,人們習(xí)慣把事物分為三檔,可以使用負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大作為描述輸入輸出狀態(tài)的詞集,并且分別用代碼表示。選擇較多的詞匯描述輸入輸出變量,可以使制定控制規(guī)則更加方便,但控制規(guī)則相應(yīng)變得復(fù)雜:選擇詞匯過少,使得描述變量變得粗糙,導(dǎo)致控制器的性能變差。一般以6~7個(gè)為宜。描述輸入輸出變量的詞匯都具有模糊特性,可用模糊集合來表示。

2.4系統(tǒng)仿真與結(jié)果分析

為了驗(yàn)證模糊控制效果,在仿真過程中將其與P1D控制系統(tǒng)進(jìn)行了對(duì)比。結(jié)果顯示,在安全性上,P1D系統(tǒng)和模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)都能夠滿足速度差異在2m/S之內(nèi),但是模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的精確度更高,運(yùn)行更加安全。在停車精度上,采用模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的偏差也要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于P1D控制系統(tǒng),并且運(yùn)行過程保持良好,有效滿足定點(diǎn)停車要求。

3結(jié)語

隨著城市軌道交通的發(fā)展,地鐵將會(huì)成為主要的出行方式與交通主力,所以保障地鐵的穩(wěn)定、安全運(yùn)行,不僅關(guān)系到城市交通的順利發(fā)展,更直接關(guān)系到城市居民的生命財(cái)產(chǎn)安全,借助現(xiàn)代信息技術(shù),實(shí)現(xiàn)地鐵的自動(dòng)控制,有利于提升其運(yùn)行的安全與穩(wěn)定性。本文對(duì)模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的構(gòu)成進(jìn)行了論述,提出了基于模糊預(yù)測(cè)控制技術(shù)的地鐵自動(dòng)控制系統(tǒng),并在仿真中取得良好效果,其安全性、停車精度等都有所提升,為模糊預(yù)測(cè)控制器的現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用提供了有利的實(shí)驗(yàn)依據(jù)。