驼峰间隔调速智能控制研究
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摘要
车组溜放速度控制是驼峰自动化的重点和核心内容。现行的间隔调速法主
要有查表法和等时间间隔法，它们通过分析车组溜放的物理过程，建立减速器
出口定速的物理模型，采取一次性定速的方式。但是由于车组溜放过程是一个
受多因素影响的、非线性时变过程，使得现行的定速法有时存在较大误差，且
一次性定速方式不能根据车组溜放的实时状态动态改变出口定速，在前后车组
间隔较小时容易产生不良的控制效果。
本文在研究人工调速过程的基础上，应用模糊控制和神经网络理论建立了
仿人的间隔调速模型，它将前后车组间的间隔引入减速器出口定速模块，能根
据现场的实时情况动态改变出口定速。计算机仿真表明，该模型在经过学习后，
能达到较好的控制效果。
The core of automated hump is to control the speed of a rolling car. The existing models of interval adjustment are based on the study of rolling process. In these models, the efined speed?is unchangeable, that is, it can be changed according to the space between two neighboring rolling cars. These models are tending to lead bad control results because the rolling process is a time-varying, nonlinear and multi-factor affected process.
This paper establishes a speed control model, which is based on theories of fuzzy control and neural network. Space between two neighboring rolling cars is introduced into this model. In this model, efined speed? the output can be changed with the change of the rolling condition. Simulation shows that this model can lead to good control result after it has been trained.
要有查表法和等时间间隔法，它们通过分析车组溜放的物理过程，建立减速器
出口定速的物理模型，采取一次性定速的方式。但是由于车组溜放过程是一个
受多因素影响的、非线性时变过程，使得现行的定速法有时存在较大误差，且
一次性定速方式不能根据车组溜放的实时状态动态改变出口定速，在前后车组
间隔较小时容易产生不良的控制效果。
本文在研究人工调速过程的基础上，应用模糊控制和神经网络理论建立了
仿人的间隔调速模型，它将前后车组间的间隔引入减速器出口定速模块，能根
据现场的实时情况动态改变出口定速。计算机仿真表明，该模型在经过学习后，
能达到较好的控制效果。
The core of automated hump is to control the speed of a rolling car. The existing models of interval adjustment are based on the study of rolling process. In these models, the efined speed?is unchangeable, that is, it can be changed according to the space between two neighboring rolling cars. These models are tending to lead bad control results because the rolling process is a time-varying, nonlinear and multi-factor affected process.
This paper establishes a speed control model, which is based on theories of fuzzy control and neural network. Space between two neighboring rolling cars is introduced into this model. In this model, efined speed? the output can be changed with the change of the rolling condition. Simulation shows that this model can lead to good control result after it has been trained.
引文
1、 汤百华《自动化驼峰调速系统》 中国铁道出版社 1993． 3
2、 《自动化驼峰学术与经验交流会论文集》中国铁道学会铁道自动化委员会 1999． 9
3、 《编组站自动化论文集》 中国铁道出版社 1979-1992
4、 吴芳美《编组站调车自动控制》 中国铁道出版社1995． 3
5、 徐万安《驼峰车辆溜放速度智能控制的研究》铁道部科学研究院硕士学位 论文1999． 7
6、 《通信信号一九九年学术论文集》铁道部科学研究院通信信号研究所 1999． 12
7、 牟广森、陈龙甫、汪德模《计算机实时控制系统》中国铁道出版社1988
8、 顾炎 《WABCO驼峰车辆调速系统》 1984
9、 李士勇《模糊控制·神经控制和智能控制》哈尔滨工业大学出版社1995． 3
10、 王立新 《自适应模糊系统与控制》 国防工业出版社 1995． 10
11、 王士同《模糊推理理论与模糊专家系统》上海科学技术文献出版社1994． 3
12、 李友善 李军《模糊控制理论及其在过程控制中的应用》国防工业出版社 1993． 6
13、 诸静《模糊控制原理与应用》机械工业出版社1995． 7
14、 刘增良《模糊技术与应用选编(2) 》北京航空航天大学出版社1997． 5
15、 孙庚山 兰西桂《工程模糊控制》机械工业出版社1995． 11
16、 薛定宇《科学运算语言MATLAB 5． 3程序设计与应用》清华大学出版社 2000． 10
17、 楼顺天 施阳《基于MATLAB的系统分析与设计-神经网络》西安电子 科技大学出版设 1999． 4
18、 Chen S．Cawan C F N and Grant P M．Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks，IEEE Trans on Neural Networks 1991，(2) 2
19、 Kong S G and Kosko B Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer-Upper Control Systems． IJCNN-90，June，1990，3
20、 Kasai Y and Morimoto Y Electronically controlled continuously variable
transmission. Proc. Int. Congress on Transportation Electronics. Dearborn, MI,1988
21, Lee C C. Fuzzy logic in control systems : fuzzy logic controller. Part 1, IEEE Trans, on Syst. Man. and Cybern. 1990,SMC-20(2)
22, Bernstein, G., Petermann, R. New investigations into resistance in computer controlled marshalling yards of the German Federal Railway, Railway International, December 1983
23, Hans-Jrgen Meyer. The concept of marshalling technology for the automation of the Nuremberg gravity marshalling yard, Railway Technical Review, No.25,1986
2、 《自动化驼峰学术与经验交流会论文集》中国铁道学会铁道自动化委员会 1999． 9
3、 《编组站自动化论文集》 中国铁道出版社 1979-1992
4、 吴芳美《编组站调车自动控制》 中国铁道出版社1995． 3
5、 徐万安《驼峰车辆溜放速度智能控制的研究》铁道部科学研究院硕士学位 论文1999． 7
6、 《通信信号一九九年学术论文集》铁道部科学研究院通信信号研究所 1999． 12
7、 牟广森、陈龙甫、汪德模《计算机实时控制系统》中国铁道出版社1988
8、 顾炎 《WABCO驼峰车辆调速系统》 1984
9、 李士勇《模糊控制·神经控制和智能控制》哈尔滨工业大学出版社1995． 3
10、 王立新 《自适应模糊系统与控制》 国防工业出版社 1995． 10
11、 王士同《模糊推理理论与模糊专家系统》上海科学技术文献出版社1994． 3
12、 李友善 李军《模糊控制理论及其在过程控制中的应用》国防工业出版社 1993． 6
13、 诸静《模糊控制原理与应用》机械工业出版社1995． 7
14、 刘增良《模糊技术与应用选编(2) 》北京航空航天大学出版社1997． 5
15、 孙庚山 兰西桂《工程模糊控制》机械工业出版社1995． 11
16、 薛定宇《科学运算语言MATLAB 5． 3程序设计与应用》清华大学出版社 2000． 10
17、 楼顺天 施阳《基于MATLAB的系统分析与设计-神经网络》西安电子 科技大学出版设 1999． 4
18、 Chen S．Cawan C F N and Grant P M．Orthogonal least squares learning algorithm for radial basis function networks，IEEE Trans on Neural Networks 1991，(2) 2
19、 Kong S G and Kosko B Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer-Upper Control Systems． IJCNN-90，June，1990，3
20、 Kasai Y and Morimoto Y Electronically controlled continuously variable
transmission. Proc. Int. Congress on Transportation Electronics. Dearborn, MI,1988
21, Lee C C. Fuzzy logic in control systems : fuzzy logic controller. Part 1, IEEE Trans, on Syst. Man. and Cybern. 1990,SMC-20(2)
22, Bernstein, G., Petermann, R. New investigations into resistance in computer controlled marshalling yards of the German Federal Railway, Railway International, December 1983
23, Hans-Jrgen Meyer. The concept of marshalling technology for the automation of the Nuremberg gravity marshalling yard, Railway Technical Review, No.25,1986