基于T-S模糊模型的高速動車組網絡控制方法研究

徐濱全　王元東　宋程

摘? 要：文章首先根據高速動車組網絡控制系統的結構建立前向通道時延及反饋通道時延的多功能車輛總線網絡控制系統。然后基于T-S模糊模型建立非線性網絡控制系統模型，設計各子系統基于狀態空間滾動優化的廣義預測控制（Generalized Predictive? Control，GPC）算法，但傳統的GPC算法在線計算量大，不能保證高速動車組網絡控制的實時性，故文章提出了一種改進的GPC算法，利用GPC算法與動態矩陣控制律的等價性直接求解最優控制，可極大地減少計算量。最后分別采用不考慮時延的基于T-S模糊模型GPC控制方法、基于T-S模糊模型GPC時延控制方法及基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法進行實驗仿真。實驗結果表明：采用基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法優于其它兩種控制方法，該方法可精確地跟蹤參考方波信號，也能較好地抑制時延對控制性能的影響且動車組制動開始時速度輸出的滯后時間非常短、無劇烈的震蕩輸出，故保證了高速動車組網絡控制的實時性。

關鍵詞：高速動車組;T-S模糊模型;GPC算法;多功能車輛總線;時延

中圖分類號：U285? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）17-0122-04

Abstract： In this paper， a multifunctional vehicle bus network control system with forward channel delay and feedback channel delay is established according to the structure of high-speed EMU network control system. Then， the nonlinear networked control system model is established based on the T-S fuzzy model， and the generalized predictive control （GPC） algorithm for each subsystem based on state space rolling optimization is designed. But the traditional GPC algorithm has a large amount of online calculation and can not guarantee the real-time performance of the networked control of high-speed EMU， so this paper proposes an improved GPC algorithm， which uses the equivalence of the GPC algorithm and the dynamic matrix control law to solve the optimal control directly， thereby can greatly reduce the amount of calculation. Finally， the experimental simulation is carried out by using the GPC control method based on T-S fuzzy model without considering time delay， the GPC time delay control method based on T-S fuzzy model and the improved GPC time delay control method based on T-S fuzzy model. The experimental results show that the improved GPC time delay control method based on T-S fuzzy model is better than the other two control methods. This method can not only accurately track the reference square wave signal， but also restrain the influence of time delay on the control performance. The lag time of speed output at the beginning of EMU braking is very short and there is no severe vibration output， so it ensures the real-time performance of high-speed EMU network control.

Keywords： high-speed EMU; T-S fuzzy model; GPC algorithm; multifunctional vehicle bus; time delay

1 概述

列車通信網絡（TrainCommunicationNet，TCN）作為列車控制系統的關鍵部位，所有的控制信號都通過列車總線（Wire Train Bus，WTB）與多功能車輛總線（Multifunction Vehicle Bus，MVB）傳送至相應的執行單元[1]。近年來，國內外已開始關注網絡時延與列車通信網絡控制算法的研究，因為列車控制系統具有非常復雜的非線性特性，故在控制與建模方面的研究難度非常高。由于T-S模糊模型可任意精度逼近非線性模型且其參數受影響的程度較小，故已被大規模地應用于非線性網絡控制系統之中。本文搭建基于MVB的網絡控制系統、考慮系統時延并采用T-S模糊模型對非線性系統建模，為各子線性系統設計廣義預測控制器。最后，通過實驗仿真來驗證上述方法的正確性與有效性。

2 高速動車組網絡控制系統

高速動車組通信網絡控制系統包含一個顯示屏（HumanMachin Interface，HMI）和兩個中央控制單元（Central Control Unit，CCU）且都以過程數據在MVB上通信[2]。用CCU-1作為控制器節點對牽引、制動系統進行控制，通過組態軟件把控制算法嵌入CCU-1之中，根據傳感器節點檢測的最新數據將控制量計算出來，再傳輸給執行器節點CCU-2并模擬制動或牽引的執行過程，之后把結果傳輸給傳感器節點。系統可通過HMI傳感器輸出信號的測量結果并傳輸給CCU-1。故高速動車組網絡控制系統的傳輸時延包括執行器節點與控制器節點之間的前向通道時延τca和控制器節點與傳感器節點之間的反饋通道時延τsc，整個系統的網絡時延為τ=τca+τsc。MVB網絡控制系統結構如圖1所示。

3 基于T-S模糊模型與改進的GPC時延控制方法

4 實驗與結果分析

本文將高速動車組的制動非線性系統作為研究的對象，系統的輸入與輸出分別為制動力、高速動車組的速度。分別采用不考慮時延的基于T-S模糊模型GPC控制方法、基于T-S模糊模型GPC時延控制方法及基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法進行對比實驗。采用MATLAB作為仿真軟件，首先創建包含5條模糊規則的T-S模糊模型，然后再設計5個廣義預測控制器，控制步長M、預測步長P、收斂因子μ及控制加權系數λ分別設置為3、20、0.1及0.1;選擇Z函數作為模糊隸屬度函數。跟蹤方波輸出響應曲線如圖2與圖3所示。由圖2可知：當采用不考慮時延的基于T-S模糊模型GPC控制方法時，跟蹤信號每次跳變瞬間輸出劇烈的震蕩，一段時間后才穩定且不能很快精確地跟蹤方波。當采用基于T-S模糊模型GPC時延控制方法時，制動開始時速度輸出滯后時間較長，但跟蹤信號能很快精確地跟蹤方波且無劇烈的震蕩輸出。由圖3可知：當采用基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法時，高速動車組制動開始時速度輸出的滯后時間非常短，跟蹤信號也能較快精確地跟蹤方波且不超調，無劇烈的震蕩輸出。綜上，基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法優于其它兩種方法。

5 結束語

本文基于T-S模糊理論建立高速動車組網絡控制模型，并對各線性子模型設計了廣義預測控制器進行模糊加權控制，提出了一種改進的GPC算法。實驗結果表明：基于T-S模糊模型改進的GPC時延控制方法可有效地控制時延、快速精確地跟蹤參考信號且高速動車組制動開始時速度輸出的滯后時間非常短、無劇烈的震蕩輸出，保障了高速動車組網絡控制的實時性與魯棒性。

參考文獻：

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