弓网垂向振动控制仿真研究

论文摘要

我国是世界人口最多的国家,铁路运输在我国运输方式中发挥着非常重大的作用。随着我国的经济高速发展,国力不断增强,人民生活水平显著提高,人们对于铁路运输的质量要求也越来越高。高速、安全、舒适的乘车环境是必然趋势,所以我国现在大力发展高速铁路。除了改进车的结构和线路质量的提高外,还必须保证弓网振动的平稳性,以提高受流质量。弓网耦合动力学分析和控制技术成为高铁发展的关键技术之一本论文在搜集整理大量弓网振动控制资料的基础上,为改善弓网关系,提高受流质量,注意完成了以下内容：首先,在Matlab的simulink中建立了受电弓和接触网的动力学模型,然后对弓网垂向振动进行仿真。并验证了模型的正确性。其次,采用主动控制方式对simulink中建立的弓网动力学模型进行控制。本文采用神经网络预测控制的方法对抬升力进行控制。结果表明,此控制方法有效改善了弓网受流质量。创新点是,首次把神经网络预测控制方法应用到弓网垂向振动控制中。第三,对simulink中建立的弓网动力学模型施加半主动开关控制和改进Bingham模型的半主动开关控制仿真。结果表明,两种控制方法都有效改善了弓网受流质量。创新点是,首次把改进Bingham模型的半主动开关控制应用到弓网振动控制中,而且控制作动器采用磁流变阻尼器。还首次采用弓头和框架的速度反馈进行半主动控制。最后,利用Adams软件构建出弓网的虚拟样机模型。分别施加了半主动开关控制和改进Bingham模型的半主动开关控制。结果表明,两种控制方法都只是一定程度上改善了弓网受流质量。创新点是首次利用Adams软件构建出弓网的虚拟样机模型,并采用Adams-Matlab联合仿真的形式对弓网振动模型进行仿真控制。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 弓网垂向振动控制的背景
• 1.2 弓网振动控制研究的发展
• 1.3 主动与半主动控制的区别
• 1.4 本论文的主要内容
• 1.5 本章小结
• 第2章 弓网垂向振动的动力学模型
• 2.1 接触网结构类型及动力学模型
• 2.2 受电弓模型和弓网耦合动力学模型
• 2.3 动态受流的评价指标
• 2.4 仿真模型的建立及结果数据分析
• 2.4.1 日本受电弓PS200A的弓网仿真曲线及数据处理结果
• 2.4.2 德国受电弓DSA-350S的弓网仿真曲线及数据处理结果
• 2.5 模型总结
• 2.6 本章小结
• 第3章 弓网垂向振动的神经网络预测控制
• 3.1 概述
• 3.2 神经网络预测控制的原理
• 3.2.1 控制系统结构
• 3.2.2 神经网络辨识模块对弓网振动系统的在线辨识
• 3.2.3 神经网络辨识模块结构和算法
• 3.2.4 神经网络的神经元数目的选取以及学习训练过程
• 3.3 最优化预测控制模块
• 3.4 弓网垂向振动的神经网络预测控制仿真
• 3.4.1 弓网垂向振动的神经网络预测控制仿真模型
• 3.4.2 神经网络预测控制模块参数设置
• 3.4.3 神经网络对弓网振动系统的辨识
• 3.4.4 神经网络训练及仿真过程
• 3.4.5 仿真结果曲线和数据处理
• 3.5 本章小结
• 第4章 弓网垂向振动半主动控制仿真
• 4.1 弓网垂向振动的半主动开关控制
• 4.1.1 对日本受电弓PS200A的弓网振动系统进行半主动开关控制
• 4.1.2 对德国受电弓DSA-350S的弓网振动系统进行半主动开关控制
• 4.2 基于改进Bingham模型的半主动开关控制
• 4.3 本章小结
• 第5章 弓网垂向振动的Adams+Matlab联合控制仿真
• 5.1 受电弓接触网动力学仿真在ADAMS中的实现
• 5.2 基于matlab+adams平台的弓网垂向振动的半主动开关控制
• 5.3 基于改进Bingham模型的半主动开关控制联合仿真
• 5.4 本章小结
• 总结与展望
• 致谢
• 参考文献
• 发表论文与科研情况说明