基于干扰观测器考虑转向架振动的防滑再粘着控制

1、基于干扰观测器考虑转向架振动的防滑再粘着控制（洋介清水，清大石，隆佐野，忍安川，孝文户籍）长冈技术科学大学，电气工程学院 东京大学东洋电机制造有限公司 神奈川县横滨市236-0064，日本关键词铁路车辆，估计技术，控制驱动器，感应电机，无线传感器的矢量控制。摘要为了抑制滑移现象，我们已经提出了基于干扰观测器的防滑再粘着控制系统，而且我们确认这系统驱动器具有高附着力的的利用率。但是，这种系统没有考虑实际电力机车转向架的振动现象，切向力的大小受转向架振动的影响。因此，驱动控制系统不能确定适当的电机转矩作为参考，有时甚至减少粘附力的利用率。本文考虑转向架系统的谐振频率提出了一种新的基于干扰观测器的防

2、滑再粘着控制系统。为了证明了该方法的有效性提出了防滑再粘着控制系统，本文证实了利用数值模拟了该系统的有效性。本文通过使用具有无线传感器矢量控制系统4m1c动力车模型数值仿真模拟显示结果。作为结果，建议扰动观测是有效的振动估计抑制切向力。数值模拟结果指出，拟议的附着力控制方法具有良好的加速性能。简介由多个单元组成的电动市郊列车在人口众多的大城市是很有用的运输工具。高加速度和通勤列车制动性能都需要高效率的集体运输工具实现。一般来说，切向力的电动火车车轴重量，功能和铁路之间的切向力和带动系数轮。切向力系数的特点是强烈影响铁轨条件和驱动轮，如潮湿，灰尘，油污等。当切向力系数下降，产生动力车轮的打滑现象

3、。当火车有滑移现象，便影响车辆的加速性能和制动性能。此外，铁路和驱动轮有一些磨损。因此，电动火车的驾驶系统应该有一个好的防滑再粘着控制系统。图1. jr-east 线205-5000系列市郊列车为了抑制滑移现象，我们已经提出在防滑再粘着控制系统的干扰观测控制的基础上。我们已经证实，这套系统驱动高附着力利用率列车。我们已应用该方法的实际电动多个单位，这是205-5000系列（如图1所示东日本铁路公司）。这些列车舒适的驾驶性能。当驾驶车轮打滑现象生成，降低牵引电机的扭矩，以抑制其下滑的现象。在电机转矩的幅度取决于利用扰动观测到的切向力的大小。切向力的估计对转向架振动产生影响。因此，切向力估算不能有

4、一个具体值。过去,提出了系统的振动现象不考虑实际转向架动力学电动通勤列车。当电力机车运行的轨道连接点,它已经转向架的振动现象。它使估计的切向力强迫振动。因此,驾驶控制系统不能确定适当的扭矩作为参考,有时降低最高切向力的利用率。为了提高控制系统防滑再粘着的振动现象,结合实际转向架系统,本文提出了一种新的控制系统-基于扰动观测器考虑转向架系统的共振频率的防滑再粘着控制系统。滑移现象和切向力估测电动列车依靠动力车轮和铁轨间的切向力运动。图2.显示了电动列车的总体结构。此外，它由四个驱动轮和两个异步电动机（如图3）所示带动的转向架。它有一些共振频率。起初，这篇文章作出了切向力估算模型，然后设计了防滑再

5、粘着控制系统。电动火车的运动方程是从（1）至（4）式。（1）是机车车辆的运动，以及（3）描述了电动火车动力车轮的运动。在（3）中，fr是轮子转矩对应的铁轨和驱动轮间的切向力，如图4所示。图2 电动列车的总体结构 图3电动列车的转向架 图4 单个车轮的模型这里：m-车轮的重量vt-列车的牵引速度f-切向力fd(vt)-列车的运行阻力(vs)-切向力系数w-列车的轴重g-重力加速度j-车轮的转动惯量d-车轮的角速度-车轮扭矩r-车轮半径vs-滑移速度vd-车轮速度（vd=r*d）对电机转速公式是(5)式。l是异步电动机的负载转矩对应于铁轨和驱动轮之间的切向力, 如式（6）所示。使用公式(3),本文

6、得出了重要运动方程,如图7所示。因此普通的扰动观测器估计电机负载转矩l、切向力f,如图8所示。普通的扰动观测器划分为零级扰动,估计观察者扰动力矩。这里：jm-电机惯性力矩m-电机的角速度m-电机的名义转矩l-电机的实际转矩l-电机的估计负载转矩f-估计的切向力rg-齿轮装置传动比切向力系数是一个滑动速度vs的函数，如图5所示。最大切向力是由最大切向力系数max决定的。最大切向力系数max叫做粘着系数。当电动火车驱动轮的扭矩超过最大切向力时，电动火车有滑移现象。因此，再粘着控制系统应形成对电机扭矩和粘着的控制。基于干扰观测器的再粘着控制系统和无线传感器的矢量控制理想化的防滑再粘着控制应该在最大切

7、向力处保持接近切向力。通常，电动火车的驾驶系统具有低转速（60脉冲/转）的速度传感器。为了迅速抑制下滑的现象是很难控制电动机转矩的。图5.切向力系数与滑移速度之间的关系曲线为了实现快速扭矩响应，就使用了无线传感器矢量控制系统。无线传感器矢量控制系统采用电机电压和电流估计相互联系的异步电机间的磁通量。无线传感器矢量控制系统比普通异步电动机的矢量控制系统在速度方面具有许多优点。防滑控制的主要的优势在于它是从缓慢转矩响应由低解析度编码器引起。电动列车牵引电机的平均角速度m由无线传感器矢量控制系统迅速做出判断。车轮的速度也从无线传感器矢量控制系统得到。图6所示为基于扰动观测器的防滑再粘着控制系统和无线

8、传感器矢量控制。图6 基于扰动观测器的防滑再粘着控制系统和无线传感器矢量控制为了实现再粘着，当列车处于加速模式时，电机扭矩的变化如图7所示。再粘着控制的计算如下所示：1.当检测到有滑移现象时，电机扭矩减小到llim，它是基于切向力估计的，并且电机扭矩在t1间保持为常数。2.t1之后，电机扭矩增加直至到lrec，这也是有切向力估算的。3.电机扭矩在t2间为常数，并逐步地增加知道再检测到滑移想象。图7 防滑再粘着控制的扭矩参考模式考虑转向架动力学的高阶扰动观测的设计电力机车的车转向架如图3所示。本文对转向架的动力学系统的第一个共振频率，假设如下：该高阶扰动观测系统的平面图如图8所示。在图8中，l是

9、转向架系统的干扰力矩，而且是一个用式（11）定义的步函数。l是异步电动机干扰扭矩，并且振荡扭矩如（10）所示。在电机的转矩方程均为式（12）。图8.干扰观测器的平面系统利用式（10）和（11），从平面系统的模型方程，获得了式（13）（14）和（15）。从（12）（15），利用goliaths方法实现高阶扰动观测。拟议的高阶扰动观测状态方程式从式（16）获取。拟议的高阶扰动观测器输出方程从式子（17）（18）和（19）得到。此外，图9显示了考虑转向架振动切向力估计框图。l的估计使用式（20）。使用这种新的切向力估计方法，切向力的估计如式（8）所示。图9 考虑转向架振动使用干扰观测器的切向力的估计

10、数值模拟结果为了证明了该方法的有效性,提出了防滑再粘着控制系统，得到了数值仿真的结果。我们已经证实有效利用2m1c转向架模型无线传感器矢量控制系统。本文使用具有无线传感器矢量控制系统4m1c动力车模型模拟出新的仿真结果。图10显示了本文提出的干扰观测和常规的干扰观测得到的数值模拟的结果这里mref-参考电机扭矩f-估计的切向力f-实际切向力vt-牵引速度vd-计算加速度vs-滑移速度fj-轴箱弹簧上的力该电动机扭矩在粘着区保持恒定值条件下，1号轴转向架振动产生5、10和15s。在图10中，估计的切向力就没有用提出的防滑再粘着控制系统。图10所示为只有观察的扰动观测器。表1 转向架振动的振幅表1

11、所示为估计切向力振动的振幅。使用高阶扰动观测器，振动波形的振幅大约为常规类型的1/3。此外，收敛时间比传统的类型的小。拟议的扰动观测器可以有效减少估计切向力的振动。图10估计切向力的振动图接下来，本文阐述了防滑再粘着控制的数值模拟结果。图11显示了传统控制方法的数值模拟结果，图12显示了所提出的控制方法的数值模拟结果。图11传统方法的数值模拟结果 图12.新方法的数值模拟结果这里：-切向力系数r-切向力利用率大约在t =5、10、15秒，该转向架产生振动。在图11中，估计的切向力由于转向架振动产生振动波形。为此，也就无法适当地确定电机参考转矩，最大切向力的利用率变低。相反的，在图12中，由于估

12、计切向力的振动变小，电机参考转矩可以适当的确定，而最大切向力的利用率保持在很高值。因此，建议的高阶扰动观测器可以有效地减少估计切向力的振动波形。总结为了提高控制系统防滑再粘着,结合实际转向架系统的振动现象,本文提出了一种新的基于高阶扰动观测器虑转向架系统的谐振频率的防滑控制系统。拟议中的高阶扰动观测器有效的抑制估计切向力的振动。应用所提出的高阶扰动观测器的，振幅、振动波形变得约为传统的类型的1/3。拟议中的高阶扰动观测器能有效保持最高切向力的利用率。最大切向力的利用率提高5%。数值仿真结果指出,提出的控制方法具有性能优良的驱动加速度。参考资料1.清水，光大石，吨佐野，第安川，吨户籍 “基于扰动观测考虑转向架振动的防滑再粘附控制”。 2007年的政协名古屋，电源转换的第四次会议，日本名古屋，pp.1376-138（2007-4）2.美内田，吨大山，和野村“制动时的附着力