高速列车多模型自愈合控制方法研究

Nowadays, the development of high-speed trains has become the trend of the railway industry as they are the modern means of transportation. However, their working environment is complex and operation conditions are changing and uncertain, and most existing control schemes are not directly applicable for high-speed train systems to ensure their safety and reliability. This project is aimed at developing new resilient control techniques based on a new multi-layer multiple-model adaptive control method, for dynamic dispersion type high-speed trains with possible traction and braking actuator failures and speed sensor failures. A resilient control system is designed to consist of a set of multiple fault-specific adaptive control signals based on a set of multiple point-mass nonlinear dynamic models with different failure patterns under different operation conditions, and a control switching mechanism which selects the desired control signal by monitoring fault-related estimation errors. Such a resilient control scheme is expected to improve the accuracy of high-speed train modeling and control, and enhance system safety and reliability, to ensure the tracking of desired velocity and displacement trajectories under uncertain failure conditions. This project will develop new control techniques for high-speed trains, whose theoretical foundations are also instrumental for control of other complex nonlinear systems with similar characteristics.

高速列车日益成为世界铁路发展的趋势和人们出行的重要工具，然而高速列车运行环境复杂多变，运行工况变化频繁，一旦发生系统故障，将难以用常规容错控制方法保证其安全可靠运行。本项目针对运行过程中可能遭受牵引电机及刹车制动片故障和轮轴脉冲转速传感器故障的动力分散型高速列车，提出多层多模型自愈合控制方法，以实现有效的容错控制。通过对各种工况条件下的列车系统分别建立多个具有不同故障模式的多质点非线性动力学模型，设计有效的故障补偿控制器，通过最小误差切换策略实时选择最优的控制器，以增强列车模型描述的准确性和故障处理能力，提高控制精度，使列车在遭受未知执行机构和传感器件故障后，仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪和精确停车，保证高速列车的安全可靠运行。本项目的研究对提高高速列车的安全性和可靠性具有重要的现实意义，同时也可为具有类似特征的复杂非线性系统的自愈合控制问题提供新的思路，具有一定的理论和学术价值。

高速列车日益成为世界铁路发展的趋势和人们出行的重要工具，然而高速列车运行环境复杂多变，运行工况变化频繁，其元部件长期工作在高温高压等恶劣环境下，一旦发生系统故障，将难以用常规容错控制方法保证其安全可靠运行。本项目针对运行过程中可能遭受牵引电机及刹车制动片故障和轮轴脉冲转速传感器故障的动力分散型高速列车，采用多模型自适应等智能化的方法，研究了高速列车牵引/制动系统控制、牵引电机/刹车制动片故障自愈合控制和轮轴脉冲转速传感器故障自愈合控制，并建立仿真实验平台，验证并改进了理论研究结果。项目通过充分运用高速列车自身的冗余器件和多模型方法建立多个模型、设计多个控制信号且可以在多个控制信号间切换的优势，提出了高速列车多模型自愈合控制方法，提高了高速列车模型描述的准确性、故障处理能力和控制精度，使列车在遭受未知执行机构和传感器件故障后，仍能实现对给定速度曲线的渐近跟踪和精确停车，保证了高速列车的安全可靠运行。本项目的研究对提高高速列车的安全性和可靠性具有重要的现实意义；同时为具有类似特征的复杂非线性系统的自愈合控制问题提供了新的研究思路，具有一定的理论和学术价值。. 项目研究过程中，获江西省技术发明一等奖、吴文俊人工智能技术发明一等奖各1项；申请国家发明专利4项，其中3项已获授权；在国内外权威期刊和重要学术会议上发表论文28篇，其中SCI/EI收录15篇。项目执行期间邀请海外专家来校/线上交流2人次；项目组成员赴国外大学交流访问2人次；参加国际、国内学术会议交流24人次；协助培养毕业博士研究生2人，硕士研究生6人，在读硕士3人。较好地完成了预期目标。