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基于两阶段自适应Gauss配点重构伪谱法的电力机车优化操纵

刘平 胡云卿 廖俊 樊力 黎向宇 刘兴高

刘平, 胡云卿, 廖俊, 樊力, 黎向宇, 刘兴高. 基于两阶段自适应Gauss配点重构伪谱法的电力机车优化操纵. 自动化学报, 2019, 45(12): 2344−2354 doi: 10.16383/j.aas.c190211
引用本文: 刘平, 胡云卿, 廖俊, 樊力, 黎向宇, 刘兴高. 基于两阶段自适应Gauss配点重构伪谱法的电力机车优化操纵. 自动化学报, 2019, 45(12): 2344−2354 doi: 10.16383/j.aas.c190211
Liu Ping, Hu Yun-Qing, Liao Jun, Fan Li, Li Xiang-Yu, Liu Xing-Gao. Optimization operation of electric locomotive based on two-stage adaptive Gauss re-collocation pseudospectral approach. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2344−2354 doi: 10.16383/j.aas.c190211
Citation: Liu Ping, Hu Yun-Qing, Liao Jun, Fan Li, Li Xiang-Yu, Liu Xing-Gao. Optimization operation of electric locomotive based on two-stage adaptive Gauss re-collocation pseudospectral approach. Acta Automatica Sinica, 2019, 45(12): 2344−2354 doi: 10.16383/j.aas.c190211

基于两阶段自适应Gauss配点重构伪谱法的电力机车优化操纵

doi: 10.16383/j.aas.c190211
基金项目: 国家自然科学基金(61803060, 51705050), 重庆市教委科学技术研究项目(KJQN201800635, KJQN201804306), 工业控制技术国家重点实验室(浙江大学)开放课题(ICT1900359)资助
详细信息
    作者简介:

    刘平:重庆邮电大学自动化学院副教授. 2017年获浙江大学控制科学与工程博士学位. 主要研究方向为复杂系统最优控制与动态优化, 轨迹优化. 本文通信作者. E-mail: liuping_cqupt@cqupt.edu.cn

    胡云卿:中车株洲电力机车研究所有限公司高级工程师. 2013年获得浙江大学控制科学与工程博士学位. 主要研究方向为机车车辆动力学控制和智能控制. E-mail: huyq1@csrzic.com

    廖俊:重庆邮电大学自动化学院本科生. 主要研究方向为复杂过程动态优化与最优控制. E-mail: 2016212658@stu.cqupt.edu.cn

    樊力:重庆邮电大学自动化学院硕士研究生. 主要研究方向为无人系统轨迹优化和最优控制. E-mail: s180301082@stu.cqupt.edu.cn

    黎向宇:中车株洲电力机车研究所有限公司工程师. 2017年获得浙江大学控制科学与工程硕士学位. 主要研究方向为电力机车最优化与最优控制. E-mail: lixy20@csrzic.com

    刘兴高:浙江大学控制科学与工程学院教授. 分别于1996年、2000年获得浙江大学控制科学与工程硕士学位、博士学位. 主要研究方向为复杂系统建模, 优化与控制. E-mail: lxg@zju.edu.cn

Optimization Operation of Electric Locomotive Based on Two-stage AdaptiveGauss Re-Collocation Pseudospectral Approach

Funds: Supported by National Natural Science Foundation of China (61803060, 51705050), Science and Technology Research Program of Chongqing Municipal Education Commission (KJQN201800635, KJQN201804306), and Open Research Project of the State Key Laboratory of Industrial Control Technology, Zhejiang University (ICT1900359)
  • 摘要: 针对中车株洲电力机车有限公司设计的HXD1-C64电力机车, 提出一种基于两阶段自适应Gauss配点重构的伪谱法, 用于列车优化操纵问题高效快速求解. 首先, 建立了HXD1-C64电力机车优化操纵数学模型; 然后, 在推导Legendre-Gauss配点公式的基础上, 给出控制变量两阶段自适应Gauss配点策略, 第1阶段采用对分配点, 第2阶段引入斜率变化分析对控制变量配点进行自适应细分和合并; 最后, 在运行时间最短目标下对HXD1-C64电力机车优化操纵进行仿真实验. 结果显示, 相较于控制变量参数化方法和传统高斯伪谱方法(Gauss pseudospectral method, GPM), 改进方法获得了更优性能指标和牵引力控制品质, 计算时间分别减少91.93 %和33.88 %, 表明了所提方法的有效性.
    1)  控制科学与工程学院工业控制技术国家重点实验室 杭州 310027 1. Key Laboratory of Industrial Wireless Network and Networked Control, Key Laboratory of Intelligent Air-Ground Cooperative Control for Universities in Chongqing, College of Automation, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065    2. China Railway Rolling Stock Corporation (CRRC) Zhuzhou Institute Co., LTD, Zhuzhou 412000   3. State Key Laboratory of Industry Control Technology, Col-lege of Control Science and Engineering, Zhejiang University, Hangzhou 310027
    2)   收稿日期 2019-03-20    录用日期 2019-07-17 Manuscript received March 20, 2019; accepted July 17, 2019 国家自然科学基金 (61803060, 51705050), 重庆市教委科学技术研究项目 (KJQN201800635, KJQN201804306), 工业控制技术国家重点实验室 (浙江大学) 开放课题 (ICT1900359) 资助 Supported by National Natural Science Foundation of China (61803060, 51705050), Science and Technology Research Program of Chongqing Municipal Education Commission (KJQN201800635, KJQN201804306), and Open Research Project of the State Key Laboratory of Industrial Control Technology of Zhejiang University (ICT1900359) 本文责任编委 阳春华 Recommended by Associate Editor YANG Chun-Hua 1. 重庆邮电大学自动化学院工业物联网与网络化控制教育部重点实验室、智能空地协同控制重庆市高校重点实验室 重庆 400065 2. 中车株洲电力机车研究所有限公司 株洲 412000    3. 浙江大学
  • 图  1  HXD1-C64电力机车

    Fig.  1  HXD1-C64 electric locomotive

    图  2  机车牵引、惰行、制动组合运行示意图

    Fig.  2  Traction, coasting, brake composite sketch map of electric locomotive

    图  3  两阶段自适应Gauss配点重构过程

    Fig.  3  Process of two-stage adaptive Gauss re-collocation

    图  4  两阶段自适应Gauss配点伪谱法算法流程图

    Fig.  4  Flow chart of two-stage adaptive Gauss re-collocation pseudospectral approach

    图  5  仿真实验1三种方法牵引力控制曲线

    Fig.  5  Control curves of three methods for Test 1

    图  6  仿真实验1两阶段自适应Gauss配点法状态曲

    Fig.  6  State profiles of two-stage adaptive Gauss collocation method for Test 1

    图  7  仿真实验2三种方法牵引力控制曲线

    Fig.  7  Control curves of three methods for Test 2

    图  8  仿真实验2两阶段自适应Gauss配点法状态曲线

    Fig.  8  State profiles of two-stage adaptive Gauss collocation method for Test 2

    表  1  HXD1-C64电力机车参数

    Table  1  Parameters of HXD1-C64 electric locomotive

    参数项 参数值
    HXD1机车头质量 200 $\times10^3\;{\rm{kg} }$
    C64 重车质量 84 $\times10^3\;{\rm{kg} }$
    粘着牵引力约束 $- 461\;{\rm{kN} } \leq {F_u}(t) \le 532\;{\rm{kN} }$
    路程约束 $s(t) = 1\;500\;{\rm{m} }$
    速度约束 $0 \leq v(t) \leq 11.1\;{\rm{m/s} }$
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    表  2  HXD1-C64电力机车仿真实验1结果对比

    Table  2  Numerical results comparison of Test 1 for HXD1-C64 electric locomotive

    方法 测试 u(t) 配点数 x(t) 配点数 离散方法 NLP 求解器 性能指标 (s) 求解时间 (s)
    CVP 1 20 统一网格 内点法 142.25 50.41
    2 40 统一网格 内点法 141.81 210.63
    传统 GPM 1 34 34 LG配点 内点法 141.81 8.12
    2 48 48 LG配点 内点法 141.62 19.19
    本文方法 阶段 1 17 34 两阶段自适应 LG 配点 内点法 141.74 5.77
    阶段 2 15 34
    阶段 1 24 48 两阶段自适应 LG 配点 内点法 141.59 12.09
    阶段 2 17 48
    下载: 导出CSV

    表  3  HXD1-C64电力机车仿真实验2结果对比

    Table  3  Numerical results comparison of Test 2 for HXD1-C64 electric locomotive

    方法 测试 u(t) 配点数 x(t) 配点数 离散方法 NLP 求解器 性能指标 (s) 求解时间 (s)
    CVP 1 20 统一网格 内点法 142.26 63.01
    2 40 统一网格 内点法 141.83 238.79
    传统GPM 1 34 34 LG 配点 内点法 141.97 8.10
    2 48 48 LG 配点 内点法 141.76 21.47
    本文方法 阶段 1 17 34 两阶段自适应 LG 配点 内点法 141.75 5.66
    阶段 2 15 34
    阶段 1 24 48 两阶段自适应 LG 配点 内点法 141.67 12.60
    阶段 2 15 48
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-03-20
  • 录用日期:  2019-07-17
  • 刊出日期:  2019-12-01

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