曹宏發(fā)
(1 中國鐵道科學(xué)研究院集團(tuán)有限公司 機(jī)車車輛研究所, 北京 100081;2 北京縱橫機(jī)電科技有限公司, 北京 100094)
車輪滑行保護(hù)(Wheel Slide Protection, 簡(jiǎn)稱WSP)是制動(dòng)系統(tǒng)的核心技術(shù)。當(dāng)輪軌黏著較低時(shí),WSP系統(tǒng)能有效抑制車輪滑行,不但能防止輪對(duì)擦傷和抱死,而且能最佳利用有效黏著,以保證最短的制動(dòng)距離[1]。由于輪軌黏著特性的非線性、時(shí)變性和復(fù)雜性,難以建立精確的數(shù)學(xué)模型,實(shí)現(xiàn)理想化的防滑控制是相當(dāng)困難的。因此,目前實(shí)際應(yīng)用的防滑控制系統(tǒng)普遍以大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)積累為基礎(chǔ),進(jìn)而得到優(yōu)化的防滑控制參數(shù)和控制策略,同時(shí)配合高精度的傳感器、高速的控制器等技術(shù)才能實(shí)現(xiàn)有效的防滑控制,這種方式成本高、周期長、管理難。基于上述原因,可將模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic Controller,F(xiàn)LC)應(yīng)用于WSP系統(tǒng)。模糊邏輯控制器具有控制復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)勢(shì),不需要精確的數(shù)學(xué)模型,模糊規(guī)則庫可通過有效可信的測(cè)試數(shù)據(jù)(或者數(shù)學(xué)仿真結(jié)果)和專家知識(shí)相結(jié)合等方式獲得。由于試驗(yàn)成本高、輪對(duì)擦傷風(fēng)險(xiǎn)等原因,獲得實(shí)際列車測(cè)試數(shù)據(jù)是相當(dāng)有限的。通常采用列車制動(dòng)的仿真數(shù)據(jù)代替實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以用于模糊邏輯控制器的前期設(shè)計(jì)和優(yōu)化,實(shí)際列車測(cè)試在控制器設(shè)計(jì)的最后階段才進(jìn)行,以驗(yàn)證所設(shè)計(jì)防滑控制器的有效性和可靠性。此外,有經(jīng)驗(yàn)的專家可提供描述防滑控制系統(tǒng)的語言規(guī)則,這對(duì)于有限的測(cè)試數(shù)據(jù)是相當(dāng)重要的,可以獲得測(cè)試數(shù)據(jù)無法確定的控制規(guī)則[2-3]。
在深入分析黏著理論、防滑控制、模糊原理的基礎(chǔ)上,結(jié)合前期制動(dòng)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn),提出了一種基于模糊控制的防滑控制方法。通過專家知識(shí)和測(cè)試數(shù)據(jù)獲得模糊控制規(guī)則庫,并在實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)上進(jìn)行了仿真測(cè)試和優(yōu)化。仿真測(cè)試結(jié)果表明模糊防滑控制器不但能有效控制輪對(duì)滑行,避免輪對(duì)擦傷,而且能有效利用黏著,保證較短的制動(dòng)距離,驗(yàn)證了模糊防滑控制器的有效性和可靠性。
列車制動(dòng)時(shí)依賴輪軌間的黏著力,所以按照黏著特性來控制制動(dòng)力是極為重要的。如果不進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹苿?dòng)力控制,就會(huì)在黏著力低于制動(dòng)力時(shí)發(fā)生滑行。然而,輪軌間的黏著系數(shù)卻是一個(gè)復(fù)雜多變的參數(shù),受列車制動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)、環(huán)境和運(yùn)用條件等諸多因素的影響,它在自然條件下的隨機(jī)變化雖有統(tǒng)計(jì)規(guī)律可循,可就任一時(shí)刻而言它是隨機(jī)和不可預(yù)知的。因此要想最大限度地發(fā)揮制動(dòng)功率,必須系統(tǒng)的了解輪軌黏著機(jī)理。
黏著力就是在輪軌間接觸部分伴隨著微小打滑所傳遞的力。當(dāng)車輪沿軌道滾動(dòng)時(shí),僅在接觸面出現(xiàn)縱向(切向)相對(duì)運(yùn)動(dòng)的情況下,才能施加制動(dòng)力。所以,與車輪摩擦定律中的摩擦系數(shù)不同,把沿車縱向傳遞的制動(dòng)力,或者說輪/軌間接觸面上的切向移動(dòng)力F與法向力Q之比定義(縱向)黏著系數(shù)μ,即[4]:
(1)
一般采用Kalker曲線來表示黏著系數(shù)與蠕滑率的關(guān)系,如圖1所示。該曲線有兩個(gè)穩(wěn)定工作區(qū)間,第一個(gè)穩(wěn)定區(qū)在蠕滑率為0.5%~1.5%左右處黏著系數(shù)達(dá)到峰值產(chǎn)生,由于通過這個(gè)區(qū)的時(shí)間很短,并且難以檢測(cè)與控制,故稱之為假穩(wěn)定區(qū),真正的黏著利用與控制是在第2個(gè)穩(wěn)定區(qū), 蠕滑率為5%~20%左右。Kalker曲線是理論曲線,實(shí)際通過測(cè)量和統(tǒng)計(jì)得到的黏著系數(shù)曲線不包括假穩(wěn)定區(qū)[5]。
具體表現(xiàn)為,當(dāng)制動(dòng)開始后,制動(dòng)缸壓力逐漸上升,制動(dòng)力隨之增大,車輪速度開始降低,車輛速度和車輪速度的差值也逐漸增大,蠕滑率和黏著系數(shù)增大。在蠕滑率到達(dá)最大黏著點(diǎn)之前,黏著系數(shù)隨蠕滑率的增大成非線性增大,此時(shí)車輪轉(zhuǎn)矩和制動(dòng)力矩可認(rèn)為是同步增長的,制動(dòng)過程處于黏著曲線的穩(wěn)定區(qū)域。但繼續(xù)增大制動(dòng)力矩,蠕滑率超過某一值時(shí),黏著系數(shù)反而下降,車輪轉(zhuǎn)矩隨之減小,與制動(dòng)力矩之差急劇增大,最終使車輪速度大幅度減小直至車輪抱死。所以,在正常情況下,制動(dòng)力Fb不應(yīng)大于黏著力Fa,即制動(dòng)力受輪軌黏著的限制[6]。
Fb≤Fa
(2)
防滑控制是在制動(dòng)力即將超過黏著力時(shí),降低制動(dòng)力,使車輪繼續(xù)處于滾動(dòng)(或滾滑)狀態(tài),避免車輪滑行。防滑控制系統(tǒng)是防止制動(dòng)過程發(fā)生滑行,達(dá)到最佳利用黏著,確保行車安全的重要部件。防滑控制系統(tǒng)通過輪軸速度傳感器檢測(cè)出此時(shí)的速度差和減速度,然后把檢測(cè)到的信號(hào)傳輸?shù)椒阑刂破鳎ㄟ^微處理器進(jìn)行比較判斷,發(fā)出防滑控制信號(hào)來降低制動(dòng)缸壓力,使滑行車輪對(duì)應(yīng)的制動(dòng)力快速降低。當(dāng)滑行消失后,防滑控制器重新恢復(fù)車輪制動(dòng)力實(shí)施制動(dòng)。防滑系統(tǒng)判斷出滑行以后,控制制動(dòng)力的變化過程也很重要。在判斷出滑行后,并不是簡(jiǎn)單地降低制動(dòng)力,而應(yīng)通過對(duì)制動(dòng)缸壓力反復(fù)進(jìn)行減壓、保壓和升壓,來最大限度地利用輪軌間黏著。所以防滑控制系統(tǒng)對(duì)制動(dòng)力的控制既要能防止滑行,又要不致使制動(dòng)力損失過大,以充分利用輪軌黏著[7-8]。防滑控制過程如圖2所示。
圖2 防滑控制原理
目前,傳統(tǒng)的防滑控制系統(tǒng)通常以大量的試驗(yàn)數(shù)據(jù)積累為基礎(chǔ),進(jìn)而得到優(yōu)化的防滑控制參數(shù)和控制策略,這種方式具有成本高、周期長、管理難的問題。從防滑控制的角度來說,一方面輪軌黏著特性具有較強(qiáng)的非線性、時(shí)變性和復(fù)雜性;另一方面,通過直觀的專家知識(shí)可以實(shí)現(xiàn)滑行控制?;谏鲜鲈颍:壿嬁刂茝V泛地應(yīng)用在防滑控制中。采用模糊邏輯,非線性系統(tǒng)的語言描述可直接根據(jù)模糊IF-THEN規(guī)則庫進(jìn)行模型化。此外,由于模糊控制器允許采用測(cè)試數(shù)據(jù)和專家知識(shí)(語言規(guī)則)相結(jié)合的方式形成控制算法,因此在設(shè)計(jì)防滑控制器時(shí)采用模糊控制具有使用測(cè)試數(shù)據(jù)少、不依賴于精確模型的優(yōu)點(diǎn)。
文中設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制的防滑控制系統(tǒng),其結(jié)構(gòu)組成如圖3所示。一個(gè)非接觸型速度傳感器裝于車軸,其與車輪的速度成比例的脈沖信號(hào)傳輸?shù)诫娮涌刂茊卧?。電子控制單元?duì)本車或本轉(zhuǎn)向架的速度脈沖信號(hào)進(jìn)行處理,得到各軸速度和減速度,然后模糊防滑控制器根據(jù)各軸的速度差和減速度進(jìn)行滑行判斷,對(duì)已經(jīng)發(fā)生滑行的情況發(fā)出防滑控制指令,控制防滑排風(fēng)閥,調(diào)整制動(dòng)缸壓力。模糊防滑控制系統(tǒng)能最佳利用有效黏著,以保證最短的制動(dòng)距離。
圖3 模糊防滑控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
圖3中的模糊防滑控制器主要由4個(gè)部分組成,包括模糊化、知識(shí)庫、模糊推理和清晰化[9],如圖4所示。
圖4 模糊控制器結(jié)構(gòu)
(1)模糊化
這部分的作用是將輸入的精確量轉(zhuǎn)換成模糊化量,具體過程如下:
① 首先對(duì)輸入量進(jìn)行處理變成模糊控制器要求的輸入量;
② 將已經(jīng)處理過的輸入量進(jìn)行尺度變換,使其變換到各自的論域范圍;
③ 將已經(jīng)變換到論域范圍的輸入量進(jìn)行模糊處理,使原先精確的輸入量變成模糊量,并用相應(yīng)的模糊集合來表示。
(2)知識(shí)庫
知識(shí)庫中包含由數(shù)據(jù)庫和模糊控制規(guī)則庫兩部分組成:
① 數(shù)據(jù)庫包括變量的隸屬度函數(shù)、尺度變換因子和模糊空間的分級(jí)數(shù)等;
② 規(guī)則庫是一系列控制規(guī)則,反映了控制專家的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)。
(3)模糊推理
模糊推理是模糊控制器的核心,用來模擬人的推理能力,該過程是基于模糊邏輯中的相互關(guān)系及推理規(guī)則來進(jìn)行的。
(4)清晰化
清晰化的作用是將模糊推理得到的模糊控制量變換為實(shí)際控制量,包括兩部分內(nèi)容:
① 將模糊控制量經(jīng)清晰化變換成論域范圍的清晰量;
② 將表示在論域范圍內(nèi)的清晰量經(jīng)尺度變換變成實(shí)際控制量。
文中所設(shè)計(jì)的模糊防滑控制器為雙輸入單輸出結(jié)構(gòu),速度差Δv和減速度β作為輸入,制動(dòng)壓力P作為輸出,詳細(xì)的模糊防滑控制器設(shè)計(jì)如下。
(1)輸入量變換
(3)
其中,k為比例因子:
(4)
設(shè)定速度差Δv的論域范圍為[0,5],根據(jù)速度差實(shí)際輸入量范圍,量化等級(jí)為0, 1, 2, 3, 4, 5。減速度β的論域范圍為[-4,3],根據(jù)減速度實(shí)際輸入量范圍,量化等級(jí)為-4, -3, -2, -1, 1, 2, 3。
(2)輸出量變換
輸出量的變換方式與輸入量的變換基本相同,設(shè)定輸出制動(dòng)壓力 的論域范圍為[-3,3],量化等級(jí)為-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3,但量化等級(jí)僅表示制動(dòng)壓力P的控制狀態(tài)變化。
(3)輸入輸出空間的模糊分割
根據(jù)輸入輸出的量化等級(jí),輸入輸出的空間模糊分割如下:
對(duì)應(yīng)速度差 輸入的量化等級(jí)0, 1, 2, 3, 4, 5,設(shè)定模糊分割空間為ZO、PSS、PS、PM、PB、PBB,分別表示零、正極小、正小、正中、正大、正極大。對(duì)應(yīng)減速度 輸入的量化等級(jí)-4, -3, -2, -1, 1, 2, 3,設(shè)定模糊分割空間為,NB、NM、NS、NSS、PS、PM、PB,分別表示負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、負(fù)極小、正小、正中、正大。
制動(dòng)壓力 輸出的量化等級(jí)為-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3,設(shè)定對(duì)應(yīng)的模糊分割空間為NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB,分別表示制動(dòng)壓力 的控制狀態(tài)變化,如表1。
表1 制動(dòng)壓力輸出變化
表中:V1 階段排風(fēng)(小);V2 階段排風(fēng)(大);V3 全排風(fēng);H 保壓;C1 階段充風(fēng)(小);C2 階段充風(fēng)(大);C3 全充風(fēng)。
設(shè)定速度差輸入Δv、減速度輸入β和制動(dòng)壓力輸出P的隸屬度函數(shù)都采用三角形隸屬度函數(shù),如圖5。
圖5 輸入輸出隸屬度函數(shù)
模糊控制規(guī)則是模糊控制的核心,一般由一系列“If-Then”型的模糊條件句所構(gòu)成,條件句的前件為輸入和狀態(tài),后件為控制變量,例如:
If Δvis ZO andβis NB,ThenPis NB
If Δvis ZO andβis NM,ThenPis PS
If Δvis PBB andβis PB,ThenPis NS
根據(jù)速度差輸入模糊分割數(shù)為6和減速度輸入模糊分割數(shù)為7,則模糊控制規(guī)則為維數(shù)6×7的矩陣,共有42條控制規(guī)則?;趯<抑R(shí)獲得的模糊控制規(guī)則矩陣如表2所示。圖6是采用Matlab的Fuzzy模糊庫得到的模糊控制規(guī)則三維模型。
表2 模糊控制規(guī)則矩陣
圖6 模糊控制規(guī)則庫Matlab三維模型
根據(jù)模糊控制器的輸入模糊量 和 以及表2中的模糊控制規(guī)則庫進(jìn)行近似推理,可以得出輸出模糊量 。模糊推理過程中與運(yùn)算采用求交(取小)的方法;合成運(yùn)算采用最大—最小的方法;蘊(yùn)含運(yùn)算采用求交的方法,清晰值計(jì)算采用加權(quán)平均法。利用Matlab的Fuzzy模糊庫,得到輸出量 的控制表,如表3。
表3 輸出量控制表
根據(jù)表1,將表3中的輸出量P換算到模糊分割空間(表4),并確定輸出量P的控制狀態(tài)(表5)。
表4 輸出量的模糊分割空間
表5 輸出量的控制狀態(tài)表
為了驗(yàn)證文中設(shè)計(jì)的基于模糊控制的防滑控制器有效性和可靠性,在仿真測(cè)試平臺(tái)上對(duì)其功能進(jìn)行了測(cè)試,并根據(jù)實(shí)車防滑測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行了優(yōu)化。
采用專用開發(fā)工具建立了模糊防滑仿真模型,主要包括參數(shù)模塊、速度模塊和主控制器模塊、黏著模塊等。在實(shí)時(shí)硬件平臺(tái)上對(duì)模糊防滑控制器進(jìn)行了仿真測(cè)試。圖7為模糊防滑仿真模型及實(shí)時(shí)硬件平臺(tái)。
在實(shí)時(shí)硬件平臺(tái)上,進(jìn)行了基于專家知識(shí)庫的模糊防滑仿真測(cè)試,其測(cè)試結(jié)果如圖8所示。
從圖8可以看出,雖然模糊防滑控制器能有效抑制輪對(duì)滑行,防止輪對(duì)抱死,但其黏著利用較差,延長了制動(dòng)距離,因此需要對(duì)模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化。可采用現(xiàn)車測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)模糊控制規(guī)則庫中較差的模糊控制規(guī)則進(jìn)行優(yōu)化?,F(xiàn)車測(cè)試數(shù)據(jù)是基于傳統(tǒng)設(shè)計(jì)的防滑控制器而獲得的,一般包括軸速、軸減速度、制動(dòng)缸壓力等,如圖9。由于一些現(xiàn)車防滑測(cè)試數(shù)據(jù)并不適合作為訓(xùn)練樣本(例如,防滑控制效果較差),因此只采用防滑控制效果較好的現(xiàn)車測(cè)試數(shù)據(jù)(例如,既能有效抑制輪對(duì)滑行又能充分利用黏著)作為訓(xùn)練模糊控制規(guī)則的樣本。經(jīng)100組以上樣本訓(xùn)練優(yōu)化后的模糊控制器輸出量控制狀態(tài)如表6。優(yōu)化后的模糊控制器防滑仿真測(cè)試結(jié)果如圖10所示。
圖7 模糊防滑仿真模型及 ES1000硬件平臺(tái)
圖8 基于專家知識(shí)庫的模糊防滑仿真測(cè)試
圖9 基于傳統(tǒng)防滑控制器的現(xiàn)車防滑試驗(yàn)數(shù)據(jù)
Δv-4-3-2-11230全排保壓保壓保壓階充快全充全充1全排階排慢階排慢保壓階充慢階充快全充2全排階排快階排慢保壓保壓階充慢階充快3全排階排快階排快階排慢保壓階充慢階充慢4全排全排全排階排快階排慢保壓保壓5全排全排全排全排階排快階排慢階排慢
圖10 優(yōu)化后的模糊防滑控制器仿真測(cè)試
從圖10可以看出,優(yōu)化后的模糊防滑控制器具有好的控制性能,不但能有效抑制輪對(duì)滑行又能充分利用黏著,縮短了制動(dòng)距離。
在深入分析黏著理論、防滑控制、模糊原理的基礎(chǔ)上,結(jié)合前期高速動(dòng)車組防滑控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)經(jīng)驗(yàn),設(shè)計(jì)了一種基于模糊控制的防滑控制方法。模糊控制規(guī)則采用專家知識(shí)和實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)相結(jié)合的方式獲得,并在實(shí)時(shí)仿真平臺(tái)上對(duì)模糊控制器進(jìn)行了仿真測(cè)試。仿真測(cè)試結(jié)果表明模糊控制器能有效抑制輪對(duì)滑行,并能最佳利用黏著,縮短制動(dòng)距離,驗(yàn)證了模糊防滑控制器的有效性和可靠性。與傳統(tǒng)的防滑控制器相比,模糊防滑控制器具有設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、性能高、成本低、周期短等優(yōu)點(diǎn)。下一階段的工作就是將模糊防滑控制器應(yīng)用于實(shí)際軌道車輛,并進(jìn)行線路試驗(yàn)驗(yàn)證,為今后模糊防滑控制器的工程應(yīng)用推廣奠定基礎(chǔ)理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。