CN105388760A - 一种实验用弓网动态压力精确加载装置及控制方法 - Google Patents

Abstract

一种实验用弓网动态压力精确加载装置及控制方法，装置的底座上安装有滑杆，滑杆上套装有第一、第二滑块，主、从动滑台分别安装在第一、第二滑块上，驱动电机安装在底座一侧立板上，其电机轴与丝杠相连，丝杠上套装丝母，丝母、音圈电机固装在主动滑台的立板上；从动滑台上安装有压力传感器，压力传感器与音圈电机推杆之间通过弹簧相连，受电弓滑板通过导电螺栓固装在主动滑台的立板上，导电螺栓上连接有导电线。控制方法的步骤为：控制受电弓滑板与接触网导线实现零压力接触；建立以音圈电机的电压为输入、受电弓滑板与接触网导线之间压力为输出的动态模型；在模型不确定性及外界干扰条件下，利用自适应滑模变结构控制算法跟踪动态压力。

Description

一种实验用弓网动态压力精确加载装置及控制方法

技术领域

本发明属于电气化铁路机车滑动电接触技术领域，特别是涉及一种实验用弓网动态压力精确加载装置及控制方法。

背景技术

弓网系统亦称受电弓与接触网系统，其是电气化铁路牵引供电系统的重要组成部分，列车依靠受电弓滑板与接触网导线之间的滑动接触获取动力，而受电弓滑板与接触网导线间的压力作为影响动态受流的关键因素，且由于接触网支柱和吊玄的作用，导致弓网间压力呈现波动变化。

弓网压力的波动变化，对受电弓滑板与接触网导线间摩擦副的摩擦磨损特性、弓网受流质量都具有重要的影响。因此，研究弓网压力动态波动条件下的电流传导与摩擦磨损机理，对改善弓网系统的受流质量具有重要的指导意义，对丰富滑动电接触理论也具有重要意义。

波动压力的加载需要对音圈电机进行控制，尽管传统的PID控制具有结构简单、输出稳定的特点，且被广泛应用。但是，当存在模型不确定性及外界干扰的条件时，想要在此条件下实现动态压力的高速高精度跟踪控制，简单PID控制的跟踪控制效果并不理想。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种实验用弓网动态压力精确加载装置及控制方法，能够通过音圈电机的自适应滑膜控制加载动态压力，并模拟铁路弓网压力的波动，为研究弓网压力动态波动条件下的电流传导与摩擦磨损机理提供理想方案。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种实验用弓网动态压力精确加载装置，包括底座、主动滑台、从动滑台、驱动电机、音圈电机及受电弓滑板；在所述底座上水平安装有滑杆，在滑杆上套装有第一滑块和第二滑块，所述主动滑台安装在第一滑块上，所述从动滑台安装在第二滑块上；所述驱动电机安装在底座一侧立板上，驱动电机的电机轴水平连接有一根丝杠，在丝杠上套装有丝母，丝母固装在主动滑台的立板上；所述音圈电机安装在主动滑台的立板上，在所述从动滑台上安装有压力传感器，压力传感器通过支架立板设置在从动滑台上，在压力传感器与音圈电机推杆之间连接有用于传递力的弹簧；所述受电弓滑板通过导电螺栓固定安装在主动滑台的立板上，在导电螺栓上连接有导电线。

在所述受电弓滑板与主动滑台的立板之间、导电螺栓与主动滑台的立板之间均设置有绝缘层。

采用所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，包括如下步骤：

步骤一：启动驱动电机，通过驱动电机带动丝杠转动，并通过丝杠依次带动丝母、主动滑台、音圈电机、弹簧、压力传感器、从动滑台及受电弓滑板移动，直至受电弓滑板与接触网导线实现零压力接触；

步骤二：建立以音圈电机的电压为输入、受电弓滑板与接触网导线之间压力为输出的动态模型，并以所建立的动态模型为被控对象；

步骤三：在模型不确定性及外界干扰条件下，利用自适应滑模变结构控制算法跟踪动态压力。

步骤二中的动态模型是根据音圈电机回路模型方程及被控对象动力学方程建立的，而被控对象动力学方程是根据牛顿第二定律建立的；

所述的音圈电机回路模型方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_a=e_a+i_a{R}_a+L_a\frac{{\mathrm{di}}_a}{dt}\\ F_e=B_{\mathrm{\σ}}li\end{array}\right.$

式中，u_a为音圈电机电枢端电压，e_a为反电动势，i_a为音圈电机内部电流，R_a为音圈电机电枢回路电阻，L_a为音圈电机电枢回路电感，F_e为电磁力，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，i为电流强度；

所述的被控对象动力学方程为：

$\left\{\begin{array}{c}q=Kx-f_c\\ F_e-k_l\stackrel{\·}{x}=M\stackrel{\·\·}{x}+Kx\end{array}\right.$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，Kx为弹簧弹力，f_c为摩擦力及黏滞力，F_e为电磁力，为负载阻力，M为负载质量，K为切换增益，x为弹簧变形量，k_l为弹簧阻尼系数。

根据音圈电机回路模型方程和被控对象动力学方程建立的动态模型方程为：

$M_0\stackrel{\·\·}{q}+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q=u+d$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},$ d＝d₁+d₂， $d_1=-\frac{R_a{f}_c}{B_{\mathrm{\σ}}l};$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机输入电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，f_c为摩擦力及黏滞力，d₂为干扰。

步骤三中的自适应滑模变结构控制算法包含如下方程；

①滑模面方程为：

$s=\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\α}e+\mathrm{\β}{\left|e\right|}^{a/b}\mathrm{sgn}\left(e\right)$

其中，e＝q_d-q；

式中，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力；

②终端滑模控制律方程为：

$u=M_0({\stackrel{\·\·}{q}}_d+\mathrm{\α}\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\β}\frac{a}{b}{\left|e\right|}^{(a/b)-1}\mathrm{sgn}(e)\stackrel{\·}{e}+u_0)+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q$

$\stackrel{\·}{s}={M_0}^{-1}(\mathrm{\Δ}M\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\Δ}C\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\Δ}Kq-d)-u_0$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},f={M_0}^{-1}(\mathrm{\Δ}M\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\Δ}C\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\Δ}Kq-d)$ 为模型不确定部分；

式中，u为音圈电机电枢端电压，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机电枢端电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，ΔM,ΔC,ΔK为不确定部分，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数；

当u₀＝f时，则

由于模型不确定性及外界干扰未知，f无法直接计算，则采用RBF网络生成u₀以逼近f，具体方程如下：

$u_0={\mathrm{\Φ}}^T\left(e\right)\widehat{\mathrm{\θ}}+K\mathrm{sgn}\left(s\right)$

$\stackrel{\·}{\widehat{\mathrm{\θ}}}=\mathrm{\Γ}\mathrm{\Φ}s$

式中，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，Φ为RBF网络径向基，K为切换增益，sgn(·)为符号函数，为RBF网络权值，e为压力误差，Γ为加权矩阵。

本发明的有益效果：

本发明与现有技术相比，能够通过音圈电机的自适应滑膜控制加载动态压力，并模拟铁路弓网压力的波动，为研究弓网压力动态波动条件下的电流传导与摩擦磨损机理提供理想方案；本发明还具有响应速度快、超调量小及抗干扰能力强的特点。

附图说明

图1为本发明的一种实验用弓网动态压力精确加载装置结构示意图；

图2为音圈电机建模示意图；

图3为被控对象建模示意图；

图4为自适应滑模变结构控制原理图；

图中，1—底座，2—主动滑台，3—从动滑台，4—驱动电机，5—音圈电机，6—受电弓滑板，7—滑杆，8—第一滑块，9—第二滑块，10—丝杠，11—丝母，12—压力传感器，13—弹簧，14—导电螺栓，15—导电线，16—支架立板，17—绝缘层，18—接触网导线。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明。

如图1所示，一种实验用弓网动态压力精确加载装置，包括底座1、主动滑台2、从动滑台3、驱动电机4、音圈电机5及受电弓滑板6；在所述底座1上水平安装有滑杆7，在滑杆7上套装有第一滑块8和第二滑块9，所述主动滑台2安装在第一滑块8上，所述从动滑台3安装在第二滑块9上；所述驱动电机4安装在底座1一侧立板上，驱动电机4的电机轴水平连接有一根丝杠10，在丝杠10上套装有丝母11，丝母11固装在主动滑台2的立板上；所述音圈电机5安装在主动滑台2的立板上，在所述从动滑台3上安装有压力传感器12，压力传感器12通过支架立板16设置在从动滑台3上，在压力传感器12与音圈电机5推杆之间连接有用于传递力的弹簧13；所述受电弓滑板6通过导电螺栓14固定安装在主动滑台2的立板上，在导电螺栓14上连接有导电线15。

在所述受电弓滑板6与主动滑台2的立板之间、导电螺栓14与主动滑台2的立板之间均设置有绝缘层17。

采用所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，包括如下步骤：

步骤一：启动驱动电机4，通过驱动电机4带动丝杠10转动，并通过丝杠10依次带动丝母11、主动滑台2、音圈电机5、弹簧13、压力传感器12、从动滑台3及受电弓滑板6移动，直至受电弓滑板6与接触网导线18实现零压力接触；

步骤二：建立以音圈电机5的电压为输入、受电弓滑板6与接触网导线18之间压力为输出的动态模型，并以所建立的动态模型为被控对象；

其中，动态模型是根据音圈电机5回路模型方程及被控对象动力学方程建立的，而被控对象动力学方程是根据牛顿第二定律建立的，如图2所示为音圈电机建模示意图，如图3所示为被控对象建模示意图；

所述的音圈电机5回路模型方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_a=e_a+i_a{R}_a+L_a\frac{{\mathrm{di}}_a}{dt}\\ F_e=B_{\mathrm{\σ}}li\end{array}\right.$

式中，u_a为音圈电机电枢端电压，e_a为反电动势，i_a为音圈电机内部电流，R_a为音圈电机电枢回路电阻，L_a为音圈电机电枢回路电感，F_e为电磁力，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，i为电流强度；

所述的被控对象动力学方程为：

$\left\{\begin{array}{c}q=Kx-f_c\\ F_e-k_l\stackrel{\·}{x}=M\stackrel{\·\·}{x}+Kx\end{array}\right.$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，Kx为弹簧弹力，f_c为摩擦力及黏滞力，F_e为电磁力，为负载阻力，M为负载质量，K为切换增益，x为弹簧变形量，k_l为弹簧阻尼系数；

根据音圈电机5回路模型方程和被控对象动力学方程建立的动态模型方程为：

$M_0\stackrel{\·\·}{q}+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q=u+d$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},$ d＝d₁+d₂， $d_1=-\frac{R_a{f}_c}{B_{\mathrm{\σ}}l};$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机输入电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，f_c为摩擦力及黏滞力，d₂为干扰；

步骤三：在模型不确定性及外界干扰条件下，利用自适应滑模变结构控制算法跟踪动态压力，而自适应滑模变结构控制算法包含如下方程，如图4所示为自适应滑模变结构控制原理图；

①滑模面方程为：

$s=\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\α}e+\mathrm{\β}{\left|e\right|}^{a/b}\mathrm{sgn}\left(e\right)$

其中，e＝q_d-q；

式中，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，可以通过调整α,β的值来改变滑模面的收敛速度，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力；

②终端滑模控制律方程为：

$u=M_0({\stackrel{\·\·}{q}}_d+\mathrm{\α}\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\β}\frac{a}{b}{\left|e\right|}^{(a/b)-1}\mathrm{sgn}(e)\stackrel{\·}{e}+u_0)+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q$

$\stackrel{\·}{s}={M_0}^{-1}(\mathrm{\Δ}M\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\Δ}C\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\Δ}Kq-d)-u_0$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},f={M_0}^{-1}(\mathrm{\Δ}M\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\Δ}C\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\Δ}Kq-d)$ 为模型不确定部分；

式中，u为音圈电机电枢端电压，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机电枢端电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，u₀用于补偿终端滑模控制律中的模型不确定性及外界干扰带来的影响，ΔM,ΔC,ΔK为不确定部分，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，可以通过调整α,β的值来改变滑模面的收敛速度，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数；

当u₀＝f时，则

由于模型不确定性及外界干扰未知，f无法直接计算，则采用RBF网络生成u₀以逼近f，具体方程如下：

$u_0={\mathrm{\Φ}}^T\left(e\right)\widehat{\mathrm{\θ}}+K\mathrm{sgn}\left(s\right)$

$\stackrel{\·}{\widehat{\mathrm{\θ}}}=\mathrm{\Γ}\mathrm{\Φ}s$

式中，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，Φ为RBF网络径向基，K为切换增益，sgn(·)为符号函数，为RBF网络权值，e为压力误差，Γ为加权矩阵，可以通过调整Γ的值来改变参数变化的速率。

实施例中的方案并非用以限制本发明的专利保护范围，凡未脱离本发明所为的等效实施或变更，均包含于本案的专利范围中。

Claims (6)

1.一种实验用弓网动态压力精确加载装置，其特征在于：包括底座、主动滑台、从动滑台、驱动电机、音圈电机及受电弓滑板；在所述底座上水平安装有滑杆，在滑杆上套装有第一滑块和第二滑块，所述主动滑台安装在第一滑块上，所述从动滑台安装在第二滑块上；所述驱动电机安装在底座一侧立板上，驱动电机的电机轴水平连接有一根丝杠，在丝杠上套装有丝母，丝母固装在主动滑台的立板上；所述音圈电机安装在主动滑台的立板上，在所述从动滑台上安装有压力传感器，压力传感器通过支架立板设置在从动滑台上，在压力传感器与音圈电机推杆之间连接有用于传递力的弹簧；所述受电弓滑板通过导电螺栓固定安装在主动滑台的立板上，在导电螺栓上连接有导电线。

2.根据权利要求1所述的一种实验用弓网动态压力精确加载装置，其特征在于：在所述受电弓滑板与主动滑台的立板之间、导电螺栓与主动滑台的立板之间均设置有绝缘层。

3.采用权利要求1所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，其特征在于包括如下步骤：

步骤一：启动驱动电机，通过驱动电机带动丝杠转动，并通过丝杠依次带动丝母、主动滑台、音圈电机、弹簧、压力传感器、从动滑台及受电弓滑板移动，直至受电弓滑板与接触网导线实现零压力接触；

步骤二：建立以音圈电机的电压为输入、受电弓滑板与接触网导线之间压力为输出的动态模型，并以所建立的动态模型为被控对象；

步骤三：在模型不确定性及外界干扰条件下，利用自适应滑模变结构控制算法跟踪动态压力。

4.根据权利要求3所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，其特征在于：步骤二中的动态模型是根据音圈电机回路模型方程及被控对象动力学方程建立的，而被控对象动力学方程是根据牛顿第二定律建立的；

所述的音圈电机回路模型方程为：

$\left\{\begin{array}{c}{u}_a=e_a+i_a{R}_a+L_a\frac{{\mathrm{di}}_a}{dt}\\ F_e=B_{\mathrm{\σ}}li\end{array}\right.$

式中，u_a为音圈电机电枢端电压，e_a为反电动势，i_a为音圈电机内部电流，R_a为音圈电机电枢回路电阻，L_a为音圈电机电枢回路电感，F_e为电磁力，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，i为电流强度；

所述的被控对象动力学方程为：

$\left\{\begin{array}{c}q=Kx-f_c\\ F_e-k_l\stackrel{\·}{x}=M\stackrel{\·\·}{x}+Kx\end{array}\right.$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，Kx为弹簧弹力，f_c为摩擦力及黏滞力，F_e为电磁力，为负载阻力，M为负载质量，K为切换增益，x为弹簧变形量，k_l为弹簧阻尼系数。

5.根据权利要求4所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，其特征在于：根据音圈电机回路模型方程和被控对象动力学方程建立的动态模型方程为：

$M_0\stackrel{\·\·}{q}+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q=u+d$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},$ $C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{K{B}_{\mathrm{\σ}}l},$ $K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},$ d＝d₁+d₂， $d_1=-\frac{R_a{f}_c}{B_{\mathrm{\σ}}l};$

式中，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机输入电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈导体每匝处在磁场中的平均有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，f_c为摩擦力及黏滞力，d₂为干扰。

6.根据权利要求3所述的实验用弓网动态压力精确加载装置的控制方法，其特征在于：步骤三中的自适应滑模变结构控制算法包含如下方程；

①滑模面方程为：

$s=\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\α}e+\mathrm{\β}{\left|e\right|}^{a/b}\mathrm{sgn}\left(e\right)$

其中，e＝q_d-q；

式中，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力；

②终端滑模控制律方程为：

$u=M_0({\stackrel{\·\·}{q}}_d+\mathrm{\α}\stackrel{\·}{e}+\mathrm{\β}\frac{a}{b}{\left|e\right|}^{(a/b)-1}\mathrm{sgn}(e)\stackrel{\·}{e}+u_0)+C_0\stackrel{\·}{q}+K_{0}q$

$\stackrel{\·}{s}={M_0}^{-1}(\mathrm{\Δ}M\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\Δ}C\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\Δ}Kq-d)-u_0$

其中， $M_0=\frac{{\mathrm{MR}}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},$ $C_0=\frac{B_{\mathrm{\σ}}^2{l}^2+k_l{R}_a}{{\mathrm{KB}}_{\mathrm{\σ}}l},$ $K_0=\frac{R_a}{B_{\mathrm{\σ}}l},$ $f={M_0}^{-1}(\mathrm{\ΔM}\stackrel{\·\·}{q}+\mathrm{\ΔC}\stackrel{\·}{q}+\mathrm{\ΔKq}-d)$ 为模型不确定部分；

式中，u为音圈电机电枢端电压，q_d为参考压力，q为受电弓滑板与接触网导线之间压力，u为音圈电机电枢端电压，M为负载质量，R_a为电枢回路电阻，K为切换增益，B_σl为力常数，B_σ为磁场强度，l为音圈电机线圈有效长度，k_l为弹簧阻尼系数，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，ΔM,ΔC,ΔK为不确定部分，s为切换函数，e为压力误差，α,β为收敛指数且α,β＞0，a,b为正奇数，sgn(·)为符号函数；

当u₀＝f时，则

由于模型不确定性及外界干扰未知，f无法直接计算，则采用RBF网络生成u₀以逼近f，具体方程如下：

$u_0={\mathrm{\Φ}}^T\left(e\right)\widehat{\mathrm{\θ}}+K\mathrm{sgn}\left(s\right)$

$\stackrel{\·}{\widehat{\mathrm{\θ}}}=\mathrm{\Γ}\mathrm{\Φ}s$

式中，u₀为补偿控制器输出的补偿电压，Φ为RBF网络径向基，K为切换增益，sgn(·)为符号函数，为RBF网络权值，e为压力误差，Γ为加权矩阵。