高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制

作者：刘晓宇; 荀径^*; 高士根; 阴佳腾

来源：自动化学报, 2022, 48(01): 171-181.

DOI：10.16383/j.aas.c200039

• 高速列车
• 列车自动运行
• 精确停车
• 模型预测控制
• 自触发控制

列车精确停车作为列车自动运行(Automatic train operation, ATO)系统的一项核心功能,对高速列车的安全和高效运行至关重要.本文针对高速列车停车过程的特点,考虑在避免控制输出频繁切换的前提下实现高精度的停车曲线跟踪,提出了基于模型预测控制(Model predictive control, MPC)的精确停车算法.针对列车停车过程中外部不确定性阻力干扰,采用鲁棒模型预测控制方法,提高对外部干扰的鲁棒性.引入自触发控制策略,以进一步减少控制输出的频繁切换,提高停车过程的舒适度.该方法不需要每个采样时间都求解线性约束二次规划问题,降低了对系统采样和通信能力的要求,提高了算法的实用性.分析结果表明,高速列车精确停车控制方法的稳定性和性能指标的次优性可以得到保证.基于高速列车实际运行数据的仿真结果验证了算法的有效性.

• 单位
  轨道交通控制与安全国家重点实验室; 北京交通大学