طراحی سیستم کنترل خودکار سرعت قطار با استفاده از کنترل کنندة LQR؛ مطالعة موردی: قطارهای مسافری مشهد تا نیشابور

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، دانشکده مهندسی راه آهن، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

2 دانشیار، دانشکده مهندسی راه آهن، دانشگاه علم و صنعت ایران، تهران، ایران

چکیده

افزایش ایمنی و سرعت قطارها و کاهش مصرف انرژی در آن‌ها، همواره دغدغة اصلی در سیستم‌های حمل و نقل ریلی بوده است. در این زمینه، سیستم‌ عملکرد خودکار قطار (ATO)1 مطرح گردید که وظیفة آن هدایت خودکار قطار بدون نیاز به راهبر با حداکثر کارایی و ایمنی است. در این مقاله، هدف ارائة سیستمی است که بتواند وظیفة هدایت خودکار قطارهای مسافری از روی یک پروفایل سرعت آفلاین را بر عهده گیرد. برای بررسی دقیق‌تر، یک پروفایل سرعت از ایستگاه مشهد (مبدأ) تا ایستگاه نیشابور (مقصد) در نظر گرفته شده است. در این پروفایل سرعت، دانش کارشناسان، قواعد کنترلی، وضعیت ایستگاه‌ها، زمان سیر مطلوب و حداکثر مجاز سرعت و شتاب (حرکت و ترمزگیری) لحاظ گردیده است. سپس مدل دینامیکی یک لوکوموتیو با پارامترهای لوکوموتیو ER24PC زیمنس (ایران سفیر) بیان شده و یک تنظیم کنندة خطی مرتبه دوم (LQR)2 ، با هدف ردیابی پروفایل سرعت و حداقل کردن تلاش کنترلی (در نتیجه حداقل کردن میزان مصرف انرژی) برای آن طراحی گردیده است. شبیه‌سازی‌ها با استفاده از نرم افزار MATLAB انجام گرفته‌ و کارایی کنترل کننده پیشنهادی در برابر اغتشاش و تغییر جرم لوکوموتیو بررسی شده است. همچنین یک کنترل کننده PI با شرایط یکسان نیز به منظور مقایسه طراحی شده است. نتایج نشان می‌دهند که هر دو کنترل کننده پروفایل سرعت را بخوبی دنبال می‌کنند اما کنترل کننده LQR تا دو برابر کمتر از PI انرژی مصرف می‌کند. با اعمال کنترل کننده طراحی شده بر روی یک مسیر متفاوت (دامغان تا سمنان) و دریافت مجدد پاسخ‌های مطلوب، اعتبار نتایج مورد تایید قرار گرفته است.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Automatic train speed control system design by using LQR controller; Case study: Passenger trains from Mashhad to Neyshabur

نویسندگان [English]

  • Omid Khan Farkhani 1
  • Mahdi Khoraminejad 1
  • Mohammad ali Sandidzadeh 2
1 M.Sc., Grad., School of Railway Engineering, Iran University Science and Technology, Tehran, Iran.
2 Associate Professor, School of Railway Engineering, Iran University Science and Technology, Tehran, Iran.
چکیده [English]

Increasing the safety and speed of trains and reducing their energy consumption has always been a major concern in railroad transportation systems. In this context, the Automatic Train Operation (ATO) system was introduced, which drive the train without the need for a driver with maximum efficiency and safety. The goal of this paper is to provide a system that drive passenger trains automatically from an offline speed profile. For a detailed study, a speed profile from the Mashhad station (origin) to the Neyshabur station (destination) is considered. This speed profile is included experts knowledge, control rules, station status, desired travel time, maximum allowed speed and acceleration (movement and braking). Then, a dynamical model of a locomotive with the parameters of the ER24PC Siemens (Iran Safir) locomotive is expressed. Also, a Quadratic Linear Regulator (LQR) with the aim of tracking the speed profile and minimizing control effort (thus minimizing the energy consumption) has been designed. The simulations performed by using MATLAB software and the performance of proposed controller against disturbance and locomotive mass changing is investigated. Also, a PI controller with identical conditions is designed for comparison. The results show that both controllers follow the speed profile very well, but the energy consumption in PI is more than two times the LQR. The validity of the results is verified by applying the designed controllers on a different route (Damghan to Semnan) and receiving the desired responses again.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Train speed profile
  • ATO system
  • Railroad transportation
  • LQR controller
-Cheng, R., Chen, D., Cheng, B., & Zheng, S. (2017), "Intelligent driving methods based on expert knowledge and online optimization for high-speed trains", Expert Systems with Applications, Vol. 87, pp. 228-239.
-Chou, M., & Xia, X., (2007), "Optimal cruise control of heavy-haul trains equipped with electronically controlled pneumatic brake systems", Control Engineering Practice,
Vol. 15, No. 5, pp. 511-519.
-Dong, H., Lin, X., Yao, X., Bai, W., & Ning, B., (2018), "Composite Disturbance‐Observer‐ Based Control and ℋ∞ Control for High Speed Trains with Actuator Faults", Asian Journal of Control, Vol. 20, No. 4, pp. 1-11.
-Dong, H., Ning, B., Cai, B., & Hou, Z., (2010), "Automatic train control system development and simulation for high-speed railways", IEEE circuits and systems magazine, Vol. 10, No. 2, pp. 6-18.
 
-Jia, J., Yang, K., Yang, L., Gao, Y., & Li, S. (2018), "Designing train-speed trajectory with energy efficiency and service quality", Engineering Optimization, Vol. 50, No. 5,
pp. 797-818.
-Kirk, D. E., (2012), "Optimal control theory: an introduction", New York: Courier Corporation.
-Kumare, V., & Jerome, J., (2016), "Algebraic Riccati equation based Q and R matrices selection algorithm for optimal LQR applied to tracking control of 3rd order magnetic levitation system", Archives of Electrical Engineering, Vol. 65, No. 1, pp. 151-169.
-Madhava, M., Meghana, M., Supriya, M., Divya, & Navalgund, S., (2016), "Automatic Train Control System Using Fuzzy Logic Controller", Bonfring Int. J. of Res. in Com. Eng., Vol. 6, pp. 56-61.
-Mousavi, A., Markazi, A. H., & Masoudi, S. (2017), "Adaptive Fuzzy Sliding-Mode Control of Wheel Slide Protection Device for ER24PC Locomotive", Latin American Journal of Solids and Structures, Vol. 14,
No. 11, pp. 2019-2045.
-Selesnick, I. W., & Bayram, I., (2010), Total variation filtering, White paper.
-Shen, H., & Yan, J., (2017), "Optimal control of rail transportation associated automatic train operation based on fuzzy control algorithm and PID algorithm", Automatic Control and Computer Sciences, Vol. 51, No. 6,
pp. 435-441.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
-Wang, S. C., & Xia, X., (2003), "Mathematical modeling of heavy-ORE load train equipped with electronically control penumatic brake", Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Pretoria, Pretoria, South Africa.
-Weckesser, W., (2005), "Math 312 Lecture Notes: Linearization", Department of Mathematics Colgate University, New York, United States.
-Yasui, Y., (2010), "Automatic train operation system for the high speed Shinkansen train", Advanced Train Control Systems, Vol. 46,
pp. 85-90.
-Zhou, Y., Yang, X., & Mi, C., (2013), "Model predictive control for high-speed train with automatic trajectory configuration and tractive force optimization. CMES Compute", Model, Eng. Sci, Vol. 90, No. 6, pp. 415-437.
-Zhuan, X., & Xia, X., (2008), "Speed regulation with measured output feedback in the control of heavy haul trains", Automatica, Vol. 44, No. 1, pp. 242-247.