智能控制运载工具.ppt

智能控制在运载工具中的应用
➢预测模糊控制 在列车自动驾驶系统中的应用
✓ 列车自动驾驶系统 ✓ 地铁列车的预测模糊控制系统 ✓ 应用实例及其效果
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§列车自动驾驶系统
✓ 列车自动驾驶系统的目的是实现与熟练驾驶员 同样的自动驾驶，而所谓的与熟练驾驶员同样 的驾驶，就是一边考虑乘坐舒适性、停车精度 及节省能源等，一边权衡多目标问题进行最优 的驾驶。
✓ 可以得到停车精度误差的平均值是+3.57 cm， 标准偏差是10.61 cm。这样高的停车精度，不 仅完全满足实际需要，而且从系统的整体性能 来看，与熟练的驾驶员相比毫不逊色。
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§列车自动驾驶系统
✓ 列车驾驶系统 Fuzzy-ATO(Automatic Train Operation)
✓ 列车的自动驾驶就是按照出发信号开始运行， 为了不超过站间的限制速度调整列车速度，又 能准确地将列车停止在下一站台的指定位置线 上，而自动地操作加速及制动的控制指令。
✓ ATO是由确保列车运行安全的ATC(Automatic Train Control)系统，在不作非常制动的情况下 自动驾驶列车。
实现乘坐舒适、节省能源、精确的综合控制。
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应用实例及其效果
✓ 实际列车运行结果实测值曲线。
✓ 系统能很好地实现跟踪限制速度的变化、梯度 变化，同时，在车站停止时，制动档变化少， 实现乘坐舒适的运行。
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§22.2.3 应用实例及其效果
✓ 关于停车精度，用19编组的列车全线运行试验， 共进行了11395次停止，停车精度实测值。
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地铁列车的预测模糊控制系统
✓ 自动驾驶系统有6个模糊多目标函数，实时地 对多目标进行评价以决定最佳的控制指令。
✓ 最佳控制指令(最佳档)是在控制规则中，对应 假定的控制指令下的停车位置预测值，由把列 车的运动特性模型化的模拟器实时地模拟预测， 再根据这个预测值由模糊推理来决定。
✓ 评价量是指停车精度、多级经过的时间，而被 评价量是指停车位置预测值、t时间后的速度 预测值。控制指令值的等级△N分为：0,±1, ±2,±3。状态观测值是指行车距离。
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地铁列车的预测模糊控制系统
✓ 预测模糊控制系统的多项评价目标的隶属函数 曲线。
✓ 根据本系统所确定的列车在站问运行和进站停 止运行的控制规则，以及相应的控制指令和评 价情况表。
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地铁列车的预测模糊控制系统
✓ 预测模糊控制系统的模糊推理的动态过程
✓ 根据这种推理方式，列车在运行过程中，一边 遵守限制速度一边以站间运行速度和节省能源 为目的断档(断电)惯性运行交替控制的同时， 在停止位置控制中因前方列车的影响而降低速 度，对于这些状况的变化本控制系统能够给出 柔性的控制对策。
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§ 列车自动驾驶系统
✓ 列车自动驾驶系统的构成ห้องสมุดไป่ตู้
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§列车自动驾驶系统
✓ ATC系统的限制速度，由列车将进入哪一个阻 ✓ 塞AT区O系决统定所的采，用AT的O驾系驶统知在识其是限以制速24度条内规进则行形自式
动表驾 示驶 的。 。例如，要使列车停止在停车目标的时 侯，规则是“如果以现在档的状态能很好停车 的话，就不变档”或者“如果把档加大些能舒 适准确地停车的话，就加大些档”等这样形式 的自动驾驶控制规则。 ✓ 控制规则中的“乘坐舒适”、“很好地停止”、 “准确地停车”和“稍强些”等不明确的表现， 能用隶属函数表示。
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应用实例及其效果
✓ 列车自动驾驶预测模糊控制系统，在日本仙台 市地铁从1987年投入使用。在实际投入运行之 前，对列车自动驾驶的预测模糊控制方式和传 统的PID控制方式进行了仿真比较。
✓ 仿真结果表明，预测模糊控制方式优于传统的 PID控制，停车误差是标准差的1／3；
✓ 档变化次数变为原来的1／3； ✓ 节省能源10％。因此，显然可用预测模糊控制