【技术实现步骤摘要】
本申请涉及重载列车协同控制安全驾驶领域，特别是涉及一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法及系统。
技术介绍
1、重载铁路系统以其卓越的运输能力、显著的成本优势和安全性，已成为世界各国矿产资源主要运输方式。随着货运量的增长，基于通信的列控系统（移动闭塞和虚拟耦合技术）用于促进列车自动驾驶，从而提高列车的运营效率。然而，上述技术主要是基于单质点的多车协同控制，忽略了重载列车内部强耦合、纵向冲动大等特点，导致极易产生安全事故。
2、重载列车由多个机车和货车编组组成，其中，钩缓系统是连接各车厢的重要部件，起到缓冲和传递列车纵向力的作用。钩缓系统可以简化为弹簧和阻尼系统，列车内力的大小由位移误差和速度误差共同决定。在重载列车运行过程中，相邻车厢之间的耦合力对列车的安全性和稳定性至关重要。由于在重载列车长时间运行、高负荷运输和陡坡等因素影响下，钩缓系统和执行器不可避免的经历磨损和老化，从而导致钩缓不确定性。因此，研究具有钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制问题具有非常重要的实际价值。
3、目前，已有采用神经网络、模糊控制等研究重载列车内力的影响，但钩缓不确定性少有研究。大多数只考虑机车的稳定性，对货车的稳定性考虑较少。此外，重载列车运行条件复杂，受到执行器故障、未知空气阻力和外部干扰等影响，系统难以稳定并且得到令人满意的性能。
4、因此，亟需提供一种分布式自适应协同控制策略，实现重载列车之间基于最小安全距离下，机车对自身期望速度和位移曲线的渐近跟踪，货车对自身期望速度和位移曲线的一致跟踪，对本领域来
技术实现思路
1、本申请的目的是提供一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法及系统，能够实现对重载列车速度和位移的协同跟踪控制。
2、为实现上述目的，本申请提供了如下方案：
3、第一方面，本申请提供了一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，所述基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法包括：
4、将钩缓系统等效为弹簧-阻尼系统，根据重载列车车厢间耦合力以及根据弹簧-阻尼系统得到的钩缓不确定性的列车内力方程建立重载列车的多质点动态模型；
5、获取执行器故障模型，并根据执行器故障模型和重载列车的多质点动态模型，建立带有执行器故障模型的重载列车系统方程；
6、根据带有执行器故障模型的重载列车系统方程和误差变量，建立系统动态误差模型；并将系统动态误差模型转化为系统状态空间方程；所述误差变量包括：位移跟踪误差变量和速度跟踪误差变量；
7、根据滤波变换后的误差变量，得到误差变换状态空间方程；
8、根据误差变换状态空间方程，采用循环小增益定理和线性矩阵不等式，得到重载列车稳定性的充分条件；
9、根据误差变换状态空间方程和重载列车稳定性的充分条件，构建重载列车的分布式自适应协同控制器；
10、利用分布式自适应协同控制器控制每列重载列车基于列车间最小安全距离进行机车期望速度和机车位移曲线的渐近跟踪以及货车期望速度和货车位移曲线的一致跟踪。
11、可选地，所述将钩缓系统等效为弹簧-阻尼系统，根据重载列车车厢间耦合力以及根据弹簧-阻尼系统得到的钩缓不确定性建立重载列车的多质点动态模型，具体包括：
12、利用公式确定列车内力方程；
13、利用公式
14、
15、建立重载列车的多质点动态模型；
16、其中，是第 i重载列车第 j节车厢的质量，和分别代表t时刻的第 i列重载列车第 j节车厢的位移和速度，为车厢长度和耦合器长度之和，代表有无动力单元，当时，表示机车，时，表示货车，是第 i列重载列车第 j节车厢的输出信号；输出信号为牵引力或者制动力，，为弹性耦合系数和不确定性，、为阻尼耦合系数和不确定性，表示第 i列重载列车第 j节车厢所受到的附加阻力，表示第i列重载列车第j节车厢所受到的外部干扰，、，为davis系数，表示机械阻力，表示空气阻力，n为重载列车总数，n为车厢总数，为第 i重载列车第 j节车厢受到的合力，为第 i列重载列车第 j节车厢的速度，为第 i列重载列车第 j节车厢的加速度。
17、可选地，所述获取执行器故障模型，并根据执行器故障模型和重载列车的多质点动态模型，建立带有执行器故障模型的重载列车系统方程，具体包括：
18、利用公式确定执行器故障模型；
19、利用公式
20、
21、确定带有执行器故障模型的重载列车系统方程；
22、其中，表示第i列重载列车第j个执行器故障模式下的输出信号，是第i列重载列车第j个执行器故障模式下的效率因子，表示第i列重载列车第j个执行器的输入信号，表示第i列重载列车第j个执行器偏移故障，为复合干扰，，、，为davis系数，表示机械阻力，表示空气阻力，参数，参数，参数。
23、可选地，根据带有执行器故障模型的重载列车系统方程和误差变量，建立系统动态误差模型，具体包括：
24、利用公式确定位移跟踪误差变量；其中，为位移跟踪误差变量，为第i列重载列车第j个车厢的位移，为期望位移，为第i-1列重载列车的尾部车厢的位移，为重载列车间期望安全间距，参数，参数；
25、利用公式确定速度跟踪误差变量；其中，为速度跟踪误差变量，为第i列重载列车第j个车厢的速度，为期望位移，为第i-1列重载列车的尾部车厢的速度；
26、利用公式建立系统动态误差模型。
27、可选地，所述并将系统动态误差模型转化为系统状态空间方程，具体包括：
28、利用公式确定系统状态空间方程；
29、其中，和为系统状态矩阵，为系统输出矩阵，为复合干扰矩阵，为钩缓不确定性矩阵，为参考速度矩阵。
30、可选地，所述根据滤波变换后的误差变量，得到误差变换状态空间方程，具体包括：
31、利用公式确定滤波变换后的误差变量；
32、利用公式
33、
34、确定误差变换状态空间方程；
35、其中，为变换系数，滤波变换后的误差变量用于机车，当，表示货车不需要变换，为滤波变换后的位移跟踪误差变量，为滤波变换后的速度跟踪误差变量，参数，和分别代表机车集合和货车集合，参数，参数，参数，参数，参数，参数，参数，参数，变量，和分别代表机车集合和货车集合，参数，参数，参数，参数，参数，参数，参数，参数，为滤波变换本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述将钩缓系统等效为弹簧-阻尼系统，根据重载列车车厢间耦合力以及根据弹簧-阻尼系统得到的钩缓不确定性建立重载列车的多质点动态模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述获取执行器故障模型，并根据执行器故障模型和重载列车的多质点动态模型，建立带有执行器故障模型的重载列车系统方程，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，根据带有执行器故障模型的重载列车系统方程和误差变量，建立系统动态误差模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述并将系统动态误差模型转化为系统状态空间方程，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所
7.根据权利要求6所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述根据误差变换状态空间方程，采用循环小增益定理和线性矩阵不等式，得到重载列车稳定性的充分条件，具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述根据误差变换状态空间方程和重载列车稳定性的充分条件，构建重载列车的分布式自适应协同控制器，具体包括：
9.一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制系统，其特征在于，所述基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制系统包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述将钩缓系统等效为弹簧-阻尼系统，根据重载列车车厢间耦合力以及根据弹簧-阻尼系统得到的钩缓不确定性建立重载列车的多质点动态模型，具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，所述获取执行器故障模型，并根据执行器故障模型和重载列车的多质点动态模型，建立带有执行器故障模型的重载列车系统方程，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于钩缓不确定性的重载列车协同跟踪控制方法，其特征在于，根据带有执行器故障模型的重载列车系统方程和误差变量，建立系统动态误差模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于钩缓不...
【专利技术属性】
技术研发人员：勒国庆，杨辉，谢春华，李中奇，付雅婷，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：
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