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关键词： 永磁同步电机   低载频比   模糊PI   滑模观测器   复矢量解耦  

摘要： 三相永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor,PMSM)广泛应用于许多领域,包括工业驱动、电动车辆、家电、风力发电和机器人等。其高效率、高功率密度和高速控制响应使得PMSM成为许多应用中的首选电机类型。PMSM的无速度传感器电机控制系统因为它成本低廉、可靠性高、系统小型化等特点,成为了人们的一个研究的热点。当PMSM高速运行时,受传统IGBT的开关频率的限制,开关频率与电机频率之比(载频比)不会太高,在某些情况下载频比甚至会低于10,这会使得数字处理器的采样和PWM更新延迟过大,从而导致逆变器输出电压严重滞后,转子位置估计不准确,电流环振荡,最终导致电机失控。 为了紧跟当今对高性能永磁同步电机无感控制系统设计和应用的要求,本文对低载频比条件下的PMSM无速度传感器控制系统进行了深入的分析和研究。以表贴式三相PMSM为控制对象,目的是提高低载频比下电机控制系统的稳定性。 本文分析了目前PMSM无感控制的发展趋势,提出了基于模糊PI控制的PMSM无速度传感器控制系统,针对目前PMSM无感控制存在的一些问题,本文主要取得了以下几个方面的进展: 首先,本文针对传统转速环PI控制器进行了优化,采用了基于模糊PI的转速控制器,将模糊集合理论与PI策略相结合,搭建模糊PI转速控制器,通过模糊控制器实时调整PI参数,提升了电机控制系统的动态性能。 其次,针对电流环前馈解耦不完全带来的电流环振荡的问题,采用复矢量解耦的电流控制器,通过添加一个含转速变量的零点来设计电流调节器,实现了调节器的零点与被控对象PMSM的极点相互抵消,解决因d-q轴交叉耦合造成的控制性能下降的问题。 最后,针对数字控制系统出现的延时问题,采用角度补偿和双采样双更新的控制方法。通过对估计转子角度进行补偿和提高电流采样和PWM更新频率,解决了因数字延时导致的电流环振荡的问题。 本文为了证明控制系统的性能,使用Matlab/Simulink仿真软件搭建了基于模糊PI的PMSM无感控制系统仿真模型,设计了PMSM无传感器驱动器的实验对比方案,通过仿真验证了基于模糊PI控制的无感PMSM控制策略的可行性。为低载频比下PMSM无速度传感器矢量控制策略的进一步研究以及实际应用打下了理论和技术基础。然后,以STM32芯片为主控制器,搭建了PMSM的实验平台,并取得了良好的控制效果。本文结尾对工作进行了整体总结,分析了研究过程中存在的问题和不足,并展望了本文相关研究的进一步发展趋势和研究方向。

关键词： 无刷直流电机   矢量控制   滑模观测器   STM32   无位置传感器  

摘要： 在现代工业自动化和电机控制系统中,无刷直流电机(Brushless DC Motor,BLDC)因其高效率、高动态响应和长寿命而备受青睐。然而,传统的无刷直流电机电机控制策略依赖于位置传感器来获取转子位置信息,这不仅增加了系统的成本和复杂性,而且限制了其在一些极端或紧凑空间场合的应用。因此,开发一种可靠的无传感器控制技术对于拓展无刷直流电机的应用范围至关重要。本研究针对无刷直流电机基于滑模观测器的无感控制策略进行研究,主要做了以下工作: 首先,分析并建立了无刷直流电机(BLDC)的控制机制及其数学模型,主要阐述了无刷直流电机的结构组成、工作原理以及在不同坐标系下的数学描述。通过详细解析其内部结构和工作机制,并通过数学模型的构建,为后续的无传感器控制系统设计奠定了理论基础。并以此设计了电机控制器的实验样机,控制器硬件电路主要由STM32F407VET6单片机核心控制电路、三相半桥逆变驱动电路、电流电压检测电路、速度检测电路、电磁隔离RS485通信电路以及系统供电电源等电路组成,文中详细阐述了各单元硬件电路的工作原理、主要元件选型以及电路参数计算等设计过程,为算法的理论研究提供了测试基础平台。 其次,深入研究了无刷直流电机的矢量控制方法,提出改进的滑模观测器速度预测设计方案;采用空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)技术和PI(Proportional Integral)控制器,优化电流环和速度环的控制效果;采用改进的滑模观测器,估计电机的转速和位置。经实验测试,该观测器通过调整变趋近律滑模反电动势观测器与锁相环相结合的策略,有效提高了估算的精度和系统的稳定性;与以往经典滑模观测器的方法对比,通过MATLAB/Simulink进行仿真验证,并构建实验样机测试平台。 最后,经仿真与硬件实验平台测试,并对实验现象及实验数据进行详细分析,结果表明,改进的滑模观测器能准确估计电机的转速和位置,且在动态性能和抗干扰能力方面表现优异,验证了本研究提出的方案的可行性,实验过程也表明以此方案设计的无刷直流电机控制器良好的控制精度与可靠性。

关键词： 核电土建施工   危险源辨识   复杂元网络   风险传播动力学   最优控制策略  

摘要： 面对核电项目建设过程复杂性、技术新颖性,交叉管理的复杂性,经典的理论方法难以有效的解决安全问题。本文应用复杂网络理论方法构建核电土建施工网络安全风险评估模型。文章结合核电土建施工的特殊性,系统地分析了核电土建施工网络的危险源、复杂网络特征、元网络模型及其风险传播动力学特征,并提出了基于元网络理论的最优控制策略。研究揭示了核电土建施工网络结构特征参数及其级联失效与风险传播机制,这对于解决核电土建安全工程具有重要的现实意义。主要研究内容如下: 1)核电土建施工网络危险源识别研究。结合核电项目建设过程复杂性及核电土建施工网络安全特性,从事故产生根源的角度辨识危险源,科学筛选核电土建危险源(诸如物体打击、高处坠落、机械伤害、坍塌、触电、车辆运输、灾害爆炸等)指标体系,危险等级划分及风险评估。 2)核电土建施工网络危险源网络结构特征参数分析。根据核电建筑施工网络安全特性,结合重要危险源的一级指标体系及二级指标体系及其关联关系,应用复杂网络理论构建核电土建施工网络危险源关联网络模型,分析网络统计参数;应用皮尔逊相关系数,得到危险源关联网络重要性特征及关键风险因素,并通过分析相关危险源网络的节点度分布、网络直径和拓扑结构等系统参数,以检验关键风险危险源。 3)核电土建施工元网络模型构建。结合核电土建施工安全特性,应用元网络理论得出其微观要素组成,探讨核电土建施工网络的人员(Agen,A)、行为(Behavior,B)、危险源(Source,S)、组织(Organization,O)等类别单元因素划分,确定单元两两对接关联矩阵,构建AA(1-模网)、BB(1-模网)、SS(1-模网)、OO(1-模网)和AB(2-模网)、AS(2-模网)、AO(2-模网)、BS(2-模网)、BO(2-模网)、SO(2-模网)、ABS(3-模网)、AOS(3-模网)、BOS(3-模网)、ABOS(4-模网)等复杂网络模型。分析其复杂元网络模型特征参数并评估重要性。结合节点的度中心性、介数中心性、接近中心性和特征向量中心性四个属性探讨元网络重要性评估,找到各单元的重要影响节点及耦合单元的重要影响因素,为核电土建施工网络重要性评估及关键安全节点控制提供关键性决策依据。 4)核电土建施工元网络风险动力学分析。结合核电土建施工元网络重要性模型,借鉴传染病动力学研究核电土建施工风险传播过程。将核电土建施工系统状态分为正常状态(S)、潜伏状态(E)、感染状态(I)、隔离状态(Q)、恢复状态(R)等5个种群,构建核电土建施工元网络风险传播动力学SEIQR模型,进行风险动力学数值模拟分析,探讨风险传播的重要影响因素;以LNXDB-AP1000工程施工为例,对核电土建施工网络某一节点引发事故节点状态转换过程、元网络风险控制关键节点分析,以及风险防控依据开展研究。 5)核电土建施工元网络风险最优控制策略分析。结合核电建筑施工元网络风险动力学SEIQR模型,选择控制风险策略,实施危险源辨识培训、解除应急危险源、故障风险处理等策略措施,构建风险感染与控制策略成本的目标方程;结合风险传播动力学方程,构建风险控制的哈密顿函数,应用群集智能优化算法,优化核电土建施工元网络风险控制策略,提高网络抗毁性与安全稳定特性。结合施工案例分析,优化了核电土建施工最优控制策略,完善了施工方案设计,提升了核电土建施工安全管理水平。

关键词： 编队控制   多群体系统   防碰撞控制   最优控制   领导-跟随法  

摘要： 无人系统编队控制在协同作战、灾害救援、环境监测等应用中,发挥着关键作用。随着系统规模扩大,系统编队控制问题的研究愈加复杂。为降低系统复杂度,考虑将系统分解为多个不同的子群体进行编队控制。本文主要针对单群体(多智能体系统)、双群体和多群体无人系统的编队控制方法进行了研究,并且考虑了编队过程中存在的其他问题,具体内容如下: (1)研究了单群体无人系统前馈反馈最优编队控制方法。首先,基于图论知识描述了系统在领导-跟随法编队控制方式下的通信拓扑结构,通过牛顿定律建立智能体运动学方程,使用位置误差建立状态空间模型。其次,人为引入时滞,通过构建Lyapunov-Krasovskii泛函对时滞系统进行了稳定性分析,得出系统能够容忍的最大时滞,结合最优编队控制理论,设计了一个含有前馈控制分量的时滞反馈最优编队控制器。最后,讨论了不同时滞对单群体无人系统性能的影响;通过两个仿真示例,验证了控制器的编队效果。 (2)研究了双群体无人系统最优编队防碰撞控制方法。首先,在图论知识基础上,将编队与防碰撞部分分开考虑,建立了双群体无人系统的通信拓扑结构。通过牛顿定律建立智能体运动学方程,使用编队误差建立了状态空间模型。其次,考虑到两个群体可能会发生轨迹冲突问题,定义了群体碰撞风险区域,并将碰撞问题分为群体间和群体内两部分,分别设计了基于碰撞风险触发的防碰撞控制器。最后,结合最优控制理论设计了一个最优编队防碰撞控制器。仿真结果表明:该控制器能够使系统在编队过程中实现无碰撞编队任务。 (3)研究了多群体无人系统最优编队防碰撞控制方法。首先,介绍了多群体无人系统的通信拓扑结构,基于牛顿定律和编队误差建立了状态空间模型,采用领导-跟随法编队控制方式分群分层进行控制。其次,由于群体内智能体数量较多,需考虑群体内的防碰撞问题,为智能体定义了碰撞风险区域。最后,改进了一种防碰撞控制算法,结合最优控制理论,设计了一个改进的最优编队防碰撞控制器。仿真结果表明:该控制器可以实现系统的无碰撞编队任务。

关键词： 异步电机   矢量控制   全阶转子磁链观测器   优化线性自抗扰控制  

摘要： 在现代工业自动化领域,异步电机传动系统的升级已经迫在眉睫,高性能变频调速系统被视为是最主要的发展方向。矢量控制技术的应用和发展使得异步电机已具备和直流电机相媲美的调速能力。然而,矢量控制依赖于精确的数学模型,转子磁链的观测精度直接影响矢量控制的效果,定转子之间的耦合、电机参数的波动等因素都会导致传统的PID控制不能满足更高性能的控制要求。因此,研究如何提高转子磁链观测精度和采用适合的控制策略,对提升异步电机调速控制的性能和效率具有重要意义。 本文首先介绍了异步电机调速控制系统的研究背景和意义,分析了异步电机常见的控制方式及其研究现状,引出了磁场定向技术和自抗扰控制技术,研究了坐标变换理论,推导分析了异步电机在不同坐标系下的动态数学模型,详细阐述了异步电机双闭环矢量控制原理,为后续控制器的设计提供了理论基础。 接着提出了一种基于全阶模型的转子磁链观测器,以提高转子磁链观测精度。其主要思想是:以异步电机模型为参考,结合状态估计方程,通过比较定子电流的观测误差,利用反馈校正通道对状态观测值进行修正,使观测值能够迅速跟踪实际值,实现对电机定子电流和转子磁链的精确观测。该观测器不仅提升了系统的动态性能,还显著增强了其抗扰动能力。仿真结果表明,该观测器具有观测精度高、响应速度快和跟踪效果好的特点,在不同工况下均表现出良好的鲁棒性,为后续高性能调速控制器设计打下基础。 最后提出了优化线性自抗扰控制(Optimizing Linear Active Disturbance Rejection Control,OLADRC)策略取代传统PID控制器,以增强系统的静态、动态及抗扰动性能。OLADRC以线性自抗扰控制(Linear Active Disturbance Rejection Control,LADRC)为基础,针对LADRC中线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)状态变量估计的精确度对控制器性能影响较大的问题,在LESO中引入误差微分进行优化形成电流环OLADRC策略,使优化后的LESO状态变量估计值能够更快地到达稳态,提升系统内部状态变量的观测精度;针对LESO跟踪扰动能力相对较差的问题,采用级联LESO进行优化形成转速环OLADRC策略,降低总扰动的观测负担,选取较低的观测器带宽就能就能对扰动进行快速、准确地跟踪和补偿。从仿真结果可以看出,电流环OLADRC在高低速空载起动和带额定负载时q轴电流跟踪性能好,电磁转矩控制精度高;转速环OLADRC在各种工况下抗负载扰动和参数摄动能力强,鲁棒性好。

关键词： 时滞系统   随机控制   精确能控性   LQ最优控制   乘性噪声   部分信息  

摘要： 时滞系统在工程、通讯、经济等领域具有重要应用背景,半个多世纪以来得到持续深入的研究.然而,当时滞系统中含有随机噪声时,其控制问题变得异常复杂,许多问题仍有待进一步解决.本文针对具有输入时滞的伊藤(It(?))随机系统、具有输入时滞的理性预期模型、具有状态时滞的随机系统以及具有输入时滞和部分信息的随机系统开展能控性和线性二次(LQ)最优控制研究.主要学术贡献和创新点包括:一、得到输入时滞随机系统的精确能控性判据.通过将时滞系统等价为倒向随机系统,得到具有输入时滞的It(?)随机系统和理性预期模型精确能控的格拉姆矩阵判据和秩判据.二、得到时滞随机系统LQ最优控制问题的可解条件和最优解的显式表达.通过利用极大值原理和解耦正倒向随机差分方程(FBSDEs),得到状态时滞随机系统和输入时滞部分信息随机系统LQ最优控制问题的可解条件和显式最优控制器. 具体研究内容、研究结果按章节顺序结构如下: 1.研究了具有输入时滞It(?)随机系统的精确能控性问题.通过控制器解耦分解,将具有输入时滞的It(?)随机系统等价为倒向随机微分方程描述的倒向随机系统,进而考虑等价倒向随机系统的精确能控性问题.结合倒向随机微分方程求解,给出系统初值的显式表达,从而得到了输入时滞It(?)随机系统精确能控的格拉姆矩阵判据和秩判据. 2.研究了具有输入时滞理性预期模型的精确能控性问题.通过引入新变量刻画预期项,将输入时滞理性预期模型的求解问题归结为一类正倒向随机差分系统的可解性问题.结合控制器解耦分解,将正倒向随机差分系统的能控性等价为倒向随机差分系统的能控性.基于倒向随机差分方程求解,给出正倒向随机差分系统精确能控的充要格拉姆矩阵判据和秩判据,由此得到了具有输入时滞理性预期模型的精确能控性判据. 3.研究了具有状态时滞随机系统的LQ最优控制问题,其中指标函数由当前控制和未来时刻状态定义.通过状态扩维,将具有状态时滞的随机系统转化为无时滞随机系统.针对转化后的无时滞随机系统,基于极大值原理将无时滞随机LQ最优控制问题等价为FBSDEs的求解问题.进而引入耦合Riccati方程,建立倒向随机过程和正向随机过程之间的非齐次关系,由此得到了状态时滞随机系统LQ最优控制问题的可解条件以及显式最优控制器. 4.研究了具有输入时滞和部分信息随机系统的LQ最优控制问题.对于部分信息条件下的LQ最优控制问题,利用变分法导出具有输入时滞和部分信息的随机极大值原理,将LQ最优控制问题的可解性等价为输入时滞FBSDEs的可解性问题.结合FBSDEs解耦求解方法,引入耦合Riccati方程建立了倒向随机过程和正向随机过程之间的非齐次关系,由此得到了具有输入时滞和部分信息随机LQ最优控制问题可解的充要条件和最优控制器的显式表达.

关键词： 高速匝道合流区   智能网联汽车   多车道合流   博弈论   最优控制  

摘要： 高速匝道合流区是交通路网中典型的瓶颈路段,车辆之间不合理的合流决策交互可能导致频繁的加减速行为和走停现象,从而引发安全、效率和油耗问题。智能网联汽车(Connected and Automated Vehicle,CAV)的协同决策控制为缓解匝道合流区的交通冲突提供有效手段。本文依托国家重点研发计划项目“自动驾驶仿真及数字孪生测试评价工具链”(2021YFB2501200),提出基于合作博弈的全CAV合流策略和基于非合作博弈的混合交通合流策略,利用深度学习模型预测车辆的换道时长,在安全条件下建立了车辆的换道轨迹规划模型,基于SUMO和Simulink/Carsim联合仿真平台验证不同网联渗透率下CAV的纵向合流决策效果和横向轨迹跟踪效果。本文具体研究工作如下: (1)针对多车道场景中全CAV的合流决策问题,提出基于合作博弈的多车道集中式合流决策控制策略。以路侧交通管理为视角,实现合流区全域成本最小化为目标,构建多人合作博弈的合流区全局优化控制问题。设计车辆合流过程的安全、效率、舒适性和油耗成本函数,通过集中式控制分配车辆的终端状态。分解多人合作博弈为两人博弈,求解合作博弈确定车辆最优合流序列,利用庞特里亚金极大值和哈密顿原理求解车辆运动解析解。 (2)针对合流场景中CAV交互对象的异质性问题,提出非合作博弈混合交通合流决策控制策略。分析CAV与人类驾驶车辆的合流动作选择,根据博弈对象是否存在前车,CAV的终端状态或根据智能驾驶员模型进行预测,或利用自由终端最优控制进行求解。针对多车道场景中非合作博弈策略存在多个纳什均衡解的问题,构建演化博弈稳定性策略分析模型,分析影响双方合流策略倾向的因素,以确定最终的博弈决策稳定解,利用最优控制方法逐步求解CAV运动解析解。 (3)针对现有研究中车辆换道模型的时间固化问题,提出换道时长预测和换道起点分析方法。基于多车道匝道数据集Exi D构建带有注意力机制和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)的深度学习模型CNN-GRU-Attention,以预测CAV的换道时长。结合车辆换道安全间距模型和预测模型,求解多车交互时换道车辆的最佳横向换道起点。构建包含横向舒适性和油耗的多目标优化函数,利用庞特里亚金极大值原理,推导合流区内多车的横向换道轨迹。 (4)针对CAV的纵向合流决策和横向轨迹跟踪问题,搭建SUMO/Car Sim/Simulink联合仿真平台。基于SUMO仿真平台验证宏观交通流中纵向合流决策效果,对比分析不同CAV渗透率下的车道效率和燃油消耗结果;基于Car Sim/Simulink联合仿真平台和模型预测控制算法搭建三自由度动力学轨迹跟踪控制模型,验证换道车辆的轨迹跟踪误差和前轮转角控制。 实验结果表明:1)本文所提出的多车道合流决策控制模型相对于其他合流模型和真实数据集最高能取得25.79%的车速提升优势和23.6%的燃油节约优势;同时针对混合交通场景下的车辆合流,CAV能安全自主进行纵向决策,并在多个纳什均衡解中进一步得到演化分析稳定解。2)本文所构建的横向换道时长预测模型具有较高的预测精度,均方根误差和平均绝对误差分别为0.086s和0.82s;多车协同换道模型能够有效得到最佳换道起点,安全规划换道轨迹,提高换道舒适性和经济性。3)多平台联合仿真证明,本文的纵向合流决策控制模型能在SUMO中显著提高合流区车辆的通行效率,且随着CAV渗透率的提高,车道平均速度的提升和燃油消耗的节约也愈加明显。此外,SUMO中输出的换道车辆在通过预测模型和规划模型后,能够在Simulink/Carsim的仿真中保持较低的轨迹跟踪误差。

关键词： 超结IGBT   电导调制水平   可变P柱连接   关断损耗  

摘要： 绝缘栅双极型晶体管（Insulated Gate Bipolar Transistor,IGBT）作为中高功率电力电子电路的主流功率开关器件,是国家重点发展的基础元器件之一,被誉为工业领域的“CPU”。超结IGBT作为未来IGBT发展的新型热点结构之一,打破了传统IGBT耐压对于漂移区的限制,显著提升了器件性能。鉴于超结IGBT复杂的工作机理,其漂移区电导调制水平以及载流子输运方式仍有较大改善空间,为了进一步提升超结IGBT的性能,本文针对可变P柱连接超结IGBT新结构进行了设计与优化,主要工作如下: 1.提出了一种具有可变P柱连接的超结IGBT（Micro Trench SJ-IGBT with Adapted P-pillar,APMT-SJ-IGBT）。通过栅极沟槽和浮空P区确保在器件导通时P柱处于浮空状态,优化了超结漂移区内的载流子浓度分布,使得器件在任意柱区掺杂浓度下都展现了极小的正向导通压降(Vceon)。在关断期间自偏置PMOS结构可以作为漂移区中空穴的一个额外抽取路径,减小了器件关断损耗(Eoff)。因此,在任意柱区浓度下,APMT-SJ-IGBT的Vceon-Eoff折中特性都要明显优于具有N型注入层的超结IGBT（SJ-IGBT with N-injector layer,NI-SJ-IGBT）。当柱区浓度为1×1015cm-3,导通电流密度为200A/cm2时,相比于NI-SJ-IGBT,本章所提出结构的正向导通压降减小了44.3%。当两种结构的超结IGBT柱区浓度同为1×1015cm-3,正向导通压降同为1.189V时,APMT-SJ-IGBT的关断损耗为9.268m J/cm2,相比于NI-SJ-IGBT降低了83.1%。 2.提出了一种具有假栅（Dummy Gate）和N型注入层的可变P柱连接的超结IGBT（DGNI-SJ-IGBT）新结构。通过引入N型注入层确保在器件导通时P柱处于浮空状态,使得器件在任意柱区浓度下都表现出优异的导通特性。在关断期间自偏置PMOS结构可以作为漂移区中空穴的一个额外抽取路径,减小了器件关断损耗。因此,在任意柱区浓度下,DGNI-SJ-IGBT的Vceon-Eoff折中特性都要明显优于NI-SJ-IGBT。当柱区浓度为1×1015cm-3,导通电流密度为200A/cm2时,相比于NI-SJ-IGBT,本章所提出结构的正向导通压降下降了41.9%。当两种结构的超结IGBT柱区浓度同为1×1015cm-3,正向导通压降同为1.189V时,DGNI-SJ-IGBT的关断损耗为10.513m J/cm2,相比于NI-SJ-IGBT降低了80.8%。

关键词： IGBT power module   health monitoring   power cycle degradation   bond wire   IGBT power module   health monitoring   power cycle degradation   bond wire  

摘要： The health monitoring prediction of power devices is vital for power electronics applications such as renewable converters, electric vehicles, and machine drives. One significant failure mode in the power cycle degradation of Insulated Gate Bipolar Transistor (IGBT) modules is bond wire lift-off. This study uses the gate voltage waveform ( $V_{ge}$ ) as an input to an artificial intelligence (AI) model with the Convolutional Neural Network (CNN). The CNN was demonstrated to accurately estimate the IGBT bond wire lift-off, categorizing it into four levels: no damage, light damage, medium damage, and heavy damage. The Digital Gate Driver (DGD) IC was implemented to generate the $V_{ge}$ and collect the data waveforms by two switching modes: Conventional Vector Control (CVC) and 2-step Vector Control (2-sVC). The experiment evaluated the accuracy of the four-level estimation in several aspects. These aspects include switching modes, the number of datasets, and parts of the waveform The results show that the CNN model achieved high accuracy in estimating the wire lift-off trend. The $V_{ge}$ waveform generated by the 2-sVC switching mode showed better estimation accuracy compared to the CVC mode. Furthermore, it also obtained an effective switching performance $E_{loss}$ - $V_{ce-surge}$ Trade-off curve. Therefore, the DGD is suitable for application and useful for health monitoring and achieving effective switching performance.

关键词： 弓网电弧   极限学习机   鹈鹕优化算法   最优控制   半主动控制  

摘要： 随着中国高速铁路事业的飞速发展,便捷的出行方式极大地提升了人民的幸福感。受电弓—接触网组成的弓网系统是列车获能的重要部分并直接关系着列车运行的安全与稳定。在列运过程中,弓网电弧会对列车的受流质量构成威胁,而弓网间接触压力的不稳波动又是产生弓网电弧的最大诱发条件。因此,能够快速、有效地对弓网电弧进行识别并对弓网间接触力实现稳健调控对于保障铁路的可持续经济运行有着不可忽视的现实意义。 首先,基于对我国电气化铁路供电方式的分析,搭建了模拟弓网受流实验台并采集了受环境的影响更小、畸变更为明显的电流信号作为弓网电弧识别的基础,在对采集到电流数据利用鲁棒局部回归平滑(Robust Local Regression Smoothing,RLRS)实现了对原始数据的规范后,基于特征的计算结果引入D-score评估准则筛选了更为出色的分类识别特征。继而利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)作为分类识别模型并设计了一种用于考察特征样本识别信息完备性的样本定容环节。此后,为了提高模型的训练效率,采用以鹈鹕优化算法(Pelican Optimization Algorithm,POA)优化ELM为手段展开模型优化,测试结果表明基于POA-ELM的弓网电弧识别方法有着较好的泛化性能。此外,通过对比其他几种智能算法优化ELM的识别效果的考察也进一步验证了该识别方法的优越性。 随后,通过对三元弓网耦合振动系统的动力学分析并建立其状态方程,以我国正在服役的DSA380型受电弓及我国高速铁路最常用的简单链型悬挂与弹性链形悬挂方式的接触网为研究依据,在MATLAB/Simulink中构建了以50km/h为步长,50km/h～300km/h速段分别在两种悬挂方式下的被动控制模型,待为采取控制措施后的对比依据。继而,利用线性二次型最优控制对非理想参数下的弓网耦合振动系统实施了主动控制措施,并在此基础上引入了基于可变阻尼系统的半主动控制用以进一步考察对弓网间接触压力的控制效果。由仿真结果可见:对弓网耦合振动系统采取最优主动及半主动控制措施后,在接触力最值、不均匀系数与标准差层面的性能较被动控制方式均有所改善,其中采取主动控制的改善效果最为明显、采取半主动控制的改善效果较主动控制并不逊色。 该论文有图34幅,表14个,参考文献59篇。