基于DSP的快速货车电子防滑器的研究

介绍一种以DSP为核心,以模糊控制为算法的快速货车电子防滑器。该防滑器通过实时采集各车轴速度信号来检测车轴的滑行状态,及时调整制动缸压力防止车轴打滑。详细分析了防滑器结构以及其中的速度检测和滑行判定方法。实验室模拟试验结果表明,基于DSP的快速货车电子防滑器具有响应快、准确性高的特点。     

基于FPGA的机车防滑器速度信号检测系统设计

防滑器对提高机车制动性能具有十分重要的意义,速度信号是防滑器进行滑行检测和控制的根本,结合机车防滑器设计实际,对基于FPGA的防滑器速度信号检测系统进行了说明。实验结果表明该设计满足速度信号检测高精度、高实时性的需求。     

铁路客车电子防滑器仿真综合试验系统的研制

铁路客车电子防滑器使高速列车能在规定的距离内安全停车并防止滑行,是保证行车安全的重要部件.笔者研制了铁路客车电子防滑器仿真综合试验系统.该试验系统能够对TFX1型防滑器、SWKP AS 20C型防滑器进行综合测试,可以分别对速度传感器、防滑排风阀、压力开关和主机进行测试,也可以对防滑器整机性能进行测试.运行结果表明:该系统性能稳定、可靠,测试精度高,速度快,具有较高的实用价值.     

火车制动防滑控制的滑模变结构控制方法研究

采用传统的滑模变结构控制方法设计的火车制动防滑控制系统动态性能较差且由于系统的非线性会造成系统产生高频率抖振的控制信号.为此采用改进指数趋近律法对传统的滑模变结构控制方法进行改进.首先构建车轮制动时相应的数学模型,然后对传统的防滑系统滑模变结构控制器进行设计,接着对传统的防滑系统滑模变结构控制器进行改进.分别应用Simulink对传统的车轮制动防滑系统和改进的车轮制动防滑系统进行仿真与分析研究.通过对比仿真结果发现应用改进的滑模变结构控制方法设计的高速列车制动防滑系统有更好的动态性能,并且消除了抖振现象,加快了系统响应速度.     

160 km/h快捷货车隧道运行空气动力学特性数值分析

基于三维非定常可压缩N S方程和k ε两方程湍流模型,以4辆编组的新型快捷货运列车为研究对象,对快捷货车以160 km/h速度在200 m长的双线隧道运行全过程进行数值计算,结果表明：头车鼻端最高压力为明线运行时的122.67%;隧道壁面的最大正压出现在货车刚进入隧道时,约为366.32 Pa,最大负压出现在货车运行至隧道中部时,约为-329.65 Pa;货车穿越双线隧道时,以车体中心线所在的平面为对称面,车体两侧表面的压力分布不均衡,隧道侧壁近端的车体表面最大负压为远端的117.83%;货车以不同的速度运行时,头车鼻端、隧道壁面中点处最大压力与运行速度的平方成正比。     

高速动车组制动滑行优化研究

防滑保护是高速列车制动系统的核心技术之一。本文在高速轮轨黏着理论的基础上,梳理了动车组电空联合制动的工作原理,结合滑行的判断条件和电机控制算法,对复兴号动车组在滑行中出现的过流故障进行分析,提出了滑行保护控制中发生空转滑行过流的优化方向。并通过仿真和试验验证了分析方向的正确性和可行性,为高速动车组空转滑行过流问题的解决提供了有益的思路。     

混合动力汽车电子差速控制系统的研究

为了研究混合动力汽车的电子差速特性,通过分析汽车转向轨迹,提出了一种新的电子差速控制方法.由于汽车转向行驶时内、外侧车轮转速与转向角和车体速度之间为非线性关系,采用神经网络模型参考自适应的控制方法.仿真结果证明,该电子差速系统鲁棒性好,具有一定的可行性.     

基于卡尔曼滤波的轮对速度估计及仿真

高速列车在制动防滑过程中,由于轮轨蠕滑率很小,采用传统的速度测量和估计方法难以获得轮对速度的快速动态变化,为此建立了车辆系统离散状态方程,采用卡尔曼滤波的方法对轮对速度进行估计,并根据车轮速度和轮对减速度随着轨面条件的变化,实时修正协方差矩阵,以保证估计的稳定性和准确性。通过几种估计方法的对比分析结果表明,在轮对速度发生突变时,平均值估算法将严重偏离实际值。受轨面条件的影响,最大值估算法存在较大的波动,不适合应用于防滑过程中轮对速度的估计。卡尔曼估计法在各种条件下具有有效性和准确性。     

车轮滑行轮轨热接触耦合有限元分析

为研究轮轨接触温升和热应力规律,用有限元法分别建立锥型踏面车轮和磨耗型踏面车轮在60kg／m钢轨上滑行的三维热接触耦合模型．考虑温度场与结构场相互影响、相关材料参数随温度变化以及轮轨接触问题,对在一定速度下抱死滑行时轮轨温度场和应力场的热一结构直接耦合进行分析．结果表明磨耗型踏面车轮的接触斑面积大于锥型踏面车轮的接触斑面积,且前者接触斑趋近于圆形,后者接触斑为细长椭圆形;材料参数随温度的变化对轮轨温度场和应力场影响很大,不可忽略;温度场对应力场的影响很大,温度升高的趋势与应力升高的趋势相同;磨耗型踏面对轮轨的热损伤比锥型踏面小很多．     

控位滑行航行器的运动分析与弹道仿真

控位滑行航行器是一种结构简单、能源的利用率高,同时机动性也较好的新型水下航行器.为了解决控位滑行航行器的运动优化控制,针对控位滑行航行器的滑翔和近水面的控位运动稳定性问题,利用控位和滑翔运动特点,根据动量和动量矩定理建立了航行器空间运动数学模型,通过MATLAB/ Simulink软件模块建立了航行器空间六自由度运动仿真模型,并对滑翔和控位运动弹道进行了仿真,分析总结了航行器在不同运动模式和工况下的稳定性,并对不同参数条件下的航行器稳定性品质和衰减历程进行了对比.结果表明在给定的初始条件下控位滑行航行器是能按照预设轨迹航行,完成航行任务,满足设计要求的.     

飞行目标测试转台电磁兼容性设计研究

针对飞机刹车半实物仿真系统中机轮速度传感器信号输入刹车控制盒的需要,研制了基于AD9833的飞机防滑刹车半实物仿真系统机轮转速模拟装置。该装置能够模拟飞机机轮转速,并将信号传送给半实物仿真控制盒。AD9833型可编程波形发生器是一款可产生高精度正弦波、三角波和方波信号的器件。该器件采用第3代频率合成技术,即直接数字频率合成技术(DDS),以相位的概念进行频率合成,可通过SPI标准串行接口与微处理器通信,通过编程能够产生不同频率的正弦信号。     

基于滑模变结构的飞机防滑刹车控制器设计

以飞机全电刹车为研究背景,采用滑模变结构控制策略,设计刹车防滑控制策略,解决传统刹车效率低、机轮深度打滑、低速刹车性能差等问题.在控制策略中,以最佳滑移率为目标函数,设计滑模面,实现刹车防滑控制.由于滑模控制的强鲁棒性,可有效提高系统的抗干扰能力.仿真结果可知,滑移率控制在最佳滑移率附近,刹车效率高,可消除机轮深度打滑现象,防滑效果优良.     

列车防滑器主机故障诊断系统设计

SAB型列车防滑制动系统应用于国内T型列车,数量多,为了提高列车防滑器主机故障检测和维修效率,针对SAB WABCO公司的SWKAS20C型列车防滑器主机,设计了元件级故障检测与定位专家系统。通过研究模拟电子电路故障诊断技术,设计了基于支持向量机的多故障分类器,用于主机模拟电路故障样本数据的训练和测试,并通过改进算法寻优向量机参数,提高了故障诊断的准确度。搭建了模拟列车运行环境的测试平台,用以模拟主机在多种状态下的故障模式;使用VS2010开发环境编写了MFC专家系统。     

飞机防滑刹车系统新型控制策略研究

飞机防滑刹车控制系统是重要的机载设备,对飞机的安全起飞和着陆有着重要作用.NASA研究数据表明,传统的PD+ PBM控制律在混合跑道刹车性能下降,且在低速段容易出现严重的打滑现象,导致系统刹车效率降低.对飞机防滑刹车系统的工作原理进行了分析,针对传统控制律的不足,提出了一种基于免疫PID的新型刹车控制策略.在计算机建立...     

基于干扰估计的非对称运动下飞机刹车系统模型预测控制

针对飞机在非对称运动下的双侧机轮协调控制问题, 提出一种基于滑模干扰估计的模型预测控制方法. 首先, 通过对飞机制动过程横纵方向力矩机理分析并分别考虑左右机轮对刹车性能的影响, 建立全面刻画系统动态的地面滑跑动力学模型. 在此基础上, 设计滑模观测器对侧风干扰进行实时估计, 利用补偿机制实现对侧风扰动的有效抑制. 此外, 提出基于前轮荷载状态门限特征和结合系数阈值范围特征的分析方法, 解决切换跑道环境辨识问题. 设计非线性模型预测算法, 实现飞机纵向防滑刹车和横向跑道纠偏的协调控制. 最后, 在侧风干扰、跑道切换以及不对称着陆等情况下进行仿真实验, 验证了所提出的控制策略能够有效提升刹车系统的防滑效率及纠偏性能.     

多轮系防滑验证试验测控系统的设计与实现

在地面惯性试验台上进行刹车模拟试验,是目前国内外常用的测试机轮刹车系统功能与性能试验方法。充分地在地面对影响飞机刹车性能的问题进行验证和解决,使飞机机轮及刹车系统达到最理想的装机条件和工作状态,需要依靠先进的系统检测试验手段。针对此类问题,尤其是多起落架、多机轮配置的大型飞机刹车系统试验对于整个起落架性能及匹配性问题,开展了本系统的设计及验证工作。多轮系机轮刹车系统综合动力试验台验证及系统防滑试验具有系统监测控制、信息采集、数据解析、实时显示存储等功能,能直观地展示试验过程以及结果,进而全面验证大型飞机起降系统的综合性能。改良原来的多轮防滑刹车试验系统,完善并提供必要的试验条件,缩短了机轮试验研制周期,实现起落架、机轮、刹车系统集成的匹配性、协调性、安全性和可靠性测试,极大地降低了飞机试飞的风险和成本。     

Intelligent Adaptive Motion Control Using Fuzzy Basis Function Networks for Electric Unicycle

This paper presents two intelligent adaptive controllers, called self‐balancing and speed controllers, for self‐balancing and motion control, respectively, of an electric unicycle using fuzzy basis function networks (FBFN), which are employed to approximate model uncertainties and unknown friction between the wheel and the terrain surface. Both controllers are established based on the linearized model of the vehicle whose model uncertainties and parameter variations are caused by different riders and terrain. An adaptive backstepping controller together with online learning FBFN and sensing information of the rider's body inclination then is presented to achieve self‐balancing motion control. By adding an electronic throttle as the input device of speed commands, a decoupling sliding‐mode controller with online learning FBFN is proposed to accomplish self‐balancing and speed control. The performance and merit of the two proposed control methods are exemplified by conducting four simulations and three experiments on a laboratory‐built electric unicycle.