参数匹配下的城轨列车ATO控制研究OA
Parameter-matched ATO Control Study of Urban Trains
城轨列车自动驾驶系统(ATO)的技术核心在于对牵引电机的高精度控制,这需要对电机闭环参数进行在线辨识与修正,为满足城轨列车ATO运行停车精度必须控制在±15 cm内的高精度要求,提出一种优化转子磁链观测器的模型参考自适应法(MRAS),进行辨识参数匹配,并与一种改进的位置式ATO算法进行结合,验证控制优化的实际应用效果.通过仿真分析与实验验证,此方法能够准确辨识出电机参数,与实际值的误差小于0.1,提升了列车牵引电机的控制性能,在列车停车精度可控制±10 cm范围内,进一步对列车的ATO控制实现优化.
The technological core of the automatic train operation(ATO)for urban trains lies in the high-precision control of traction motors,which requires online identification and correction of the motor closed-loop parameters.In order to satisfy the high-precision requirement that the ATO operation and stopping accuracy of urban trains must be controlled within±15 cm,a model reference adaptive system(MRAS)online identification method was proposed for optimizing the rotor chain observer,carrying out identification parameter matching,and combined with an improved positional ATO algorithm to verify the practical application effect of control optimization.Through simulation analysis and experimental verification,this method can accurately identify the motor parameters,and the deviation from the actual value is less than 0.1,which improves the control performance of the train traction motor,and further optimizes the ATO control of the train within the range of train stopping accuracy can be controlled±10 cm.
成实;赵鲁;迟宇航;罗宇昂;依克沙·哈力木拉提
中国科学院电工研究所高密度电磁动力与系统全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学,北京 100049中国科学院电工研究所高密度电磁动力与系统全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学,北京 100049中国科学院电工研究所高密度电磁动力与系统全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学,北京 100049中国科学院电工研究所高密度电磁动力与系统全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学,北京 100049中国科学院电工研究所高密度电磁动力与系统全国重点实验室,北京 100190||中国科学院大学,北京 100049
信息技术与安全科学
城轨交通自动驾驶参数辨识转子磁链
urban rail transitautomatic train operation(ATO)parameter identificationrotor magnetic chain
《电气传动》 2026 (5)
19-27,9
国家重点研发项目(2023YFB4302102-2)
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