【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于高速列车群组分布式控制领域，尤其涉及一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法。
技术介绍
1、高速列车是高速铁路的核心装备，更是我国重要的基础设施和大众化交通工具。大力发展高速动车组系统技术是我国经济、社会乃至攸关国家安全的重大战略需求，是《中国制造2025》、《中长期铁路网规划(2016-2025)》、《交通强国建设纲要》、《“十四五”铁路科技创新规划》等行动纲领、路线规划的重要支撑。基于大数据、移动互联网、云计算等高新技术，国内外轨道交通装备正在经历智能化的高速发展阶段。目前，智能驾驶在国外已经成为了轨道交通行业发展的必然趋势。国外主要列车设计制造公司(西门子、阿尔斯通、ge等)都在加大力度研究辅助驾驶、自动驾驶和无人驾驶。因此，面向下一代高速列车，开展智能驾驶关键技术研究是我国轨道交通发展的必然趋势。
2、一方面，为了进一步提升客运铁路的旅客运载能力，欧盟明确将基于车车通信的多列车虚拟协同控制作为增强客运铁路弹性和互操作性的关键技术。基于车车直接通信的高铁协同控制框架下，列车能够直接与其通信范围内“拓扑-邻接”的列车直接进行通信。多列车协同控制技术能够统筹多辆列车运行状态，考虑相邻列车安全距离，将多辆列车动态运行过程作为整体，统一制定控制策略，从而实现路网列车对调度命令执行的快速性和对外界干扰的鲁棒性。基于车车通信信息交互结构的列车协同控制作为下一代列控系统的核心技术，是提升高铁系统乘客运载能力和突发事件下列车安全、快速、高效调整的有效手段，部分技术已在城市轨道交通得到成功应用，但在高速
3、另一方面，已有的高速列车控制方法大多依赖列车动力学模型或部分模型信息完成控制策略的设计，而实际中列车运行内部机理复杂，加之外部环境多变和不确定因素较多，难以建立其精确的动态模型。近年来，随着科学技术、特别是信息科学技术的快速发展，交通运输系统发生了重大变化，对高速列车运行质量的要求越来越高，使得基于受控对象精确数学模型的控制理论和方法在实际中的应用变得越来越困难。此外，高速列车运行过程中，始终在产生大量的过程数据，这些数据隐含着系统状态变化等信息。如何有效利用这些数据以及这些数据中蕴含的知识，在难以建立受控系统较准确模型的条件下，实现对系统和生产过程的优化控制已成为控制理论界迫切需要解决的问题。因此，研究和发展数据驱动控制理论与方法是新时期控制理论发展与应用的必然选择，具有重大的理论与现实意义。
4、无模型自适应控制是一种典型的数据驱动控制方法，仅利用受控系统的输入输出数据进行控制器的设计和分析，能实现未知非线性受控系统的参数自适应控制和结构自适应控制，摆脱了控制器设计对受控系统数学模型的依赖及上述各种模型驱动的仿生孪生的理论难题,为控制理论的研究和实际应用提供了一种全新的控制理论与方法。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法。
2、本专利技术的一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，包括以下步骤：
3、步骤1：建立高速列车群组动力学归一化离散模型。考虑一组高速列车运行在同一条铁路线上，根据牛顿定理建立第j列车的动力学模型：
4、v(k+1,j)＝v(k,j)+t(u(k,j)-f(k,j))
5、s(k+1,j)＝s(k,j)+tv(k,j)+0.5t2(u(k,j)-f(k,j))
6、其中，k为采样时刻，j为车次，t为采样周期；变量v(k,j)，s(k,j)，u(k,j)和f(k,j)分别表示列车j的速度、位置、控制输入和总阻力。
7、步骤2：建立适用于控制器设计的等价线性化模型。
8、列车群组动力学模型满足：1.除有限采样时刻点外，函数f(·)对u(k,j)的偏导数是连续的；2.除有限采样时刻点外，函数f(·)满足广义lipschitz条件，即对于δu(k,j)≠0，对于任何k都有|δs(k+1,j)|≤b|δu(k,j)|，其中δu(k,j)＝u(k,j)-u(k-1,j)、δs(k+1,j)＝s(k+1,j)-s(k,j)，且b＞0表示一个常数。
9、构造非线性项：
10、f(s(k,j),s(k-1,j),v(k,j),v(k-1,j),u(k-1,j),u(k-1,j))
11、且令：
12、
13、然后，通过回顾δs(k,j)的定义、假设1和柯西中值定理，得到如下关系：
14、
15、其中表示f(·)在f(s(k,j),s(k-1,j),v(k,j),v(k-1,j),u(k-1,j),u(k-1,j))和f(s(k,j),s(k-1,j),v(k,j),v(k-1,j),u(k,j),u(k-1,j))之间的某一点上对u(k,j)的偏导数值。
16、对于每个采样时刻k，考虑以下带有变量的数据方程κ(k,j)：
17、
18、由于δu(k,j)≠0，对于上述方程存在唯一的解κ*(k,j)；定义后，非线性模型写成等价线性化模型δs(k+1,j)＝φ(k,j)δu(k,j)；根据假设2证明了φ(k,j)的有界性；因此，借助φ(k,j)将动力学未知的高速列车群组非线性模型转换为上述等价线性数据模型。
19、步骤3：设计高速列车群组数据驱动控制方案。
20、虑以下关于控制输入u(k,j)的准则函数：
21、j(u(k,j))＝|sd(k+1)-s(k+1,j)|2+λ|u(k,j)-u(k-1,j)|2
22、其中λ是限制u(k,j)变化的正加权因子。
23、将得到的线性数据模型代入准则函数，并将其最小化，得到控制算法：
24、
25、设计以下准则函数来对φ(k,j)的值进行估计：
26、
27、其中μ＞0为权重因子。
28、最小化上述准则函数得到：
29、
30、其中，为φ(k,j)的估计值，η∈(0,1]为步长因子。
31、步骤4：建立高速列车运行过程中间歇发生的执行器故障模型：
32、sfault(k,j)＝α(k,j)s(k,j)
33、其中，sfault(k,j)代表执行器故障下实际可用的列车位置信息，α(k,j)＝{0,1}是一个随机伯努利变量，代表执行器的健康状态；若α(k,j)＝1，代表当前时刻执行器健康状态良好，若α(k,j)＝0则代表当前时刻的数据因故障而丢失；s(k,j)即为高速列车实际输出的位置信号。
34、高速列车的牵引动力由其上方的牵引网提供，该能量由于受到网压限制呈现出饱和特性；具体地，针对控制输入的饱和模型构建如下：
35、
36、其中，usat(k,j)为牵引网能够实际提供的控制输入信号，u(k,j)为控制器计算出的期望控本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，所述步骤1中，根据戴维斯方程，F(k，j)被进一步描述为：F(k，j)＝Fb(k，j)+Fa(k，j)，其中，Fb(k，j)代表基本运行阻力：
3.根据权利要求1所述的一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，所述步骤5中控制器参数的选择需要满足以下条件：μ，λ＞0、0＜η≤1、0＜ρ＜0.5、ε设置为10-5或者10-6。
【技术特征摘要】
1.一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种故障饱和下的高速列车群组分布式数据驱动控制方法，其特征在于，所述步骤1中，根据戴维斯方程，f(k，j)被进一步描述为：f(k，j)＝fb(k，j)+...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄德青，余威，王青元，董海荣，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：
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