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基于磁轨制动摩擦特性的有轨电车紧急制动控制优化方法
1
作者
吴明赵
吴佳楠
+2 位作者
吴慧鹏
薛彬
张路
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第3期192-195,200,共5页
[目的]有轨电车在紧急制动过程中易受磁轨制动特性的影响。随着列车载荷和列车运行速度的变化,有轨电车的瞬时减速度有较大波动。在列车低速运行阶段,其减速度突增尤为明显,容易产生较大的制动冲击,因此,需要研究有轨电车紧急制动控制...
[目的]有轨电车在紧急制动过程中易受磁轨制动特性的影响。随着列车载荷和列车运行速度的变化,有轨电车的瞬时减速度有较大波动。在列车低速运行阶段,其减速度突增尤为明显,容易产生较大的制动冲击,因此,需要研究有轨电车紧急制动控制的优化方法。[方法]通过对我国某有轨电车线开展磁轨制动试验,研究了不同列车载荷工况、不同制动初速度工况对有轨电车磁轨制动摩擦特性的影响。对试验数据进行拟合计算,得到了磁轨制动摩擦因数随速度变化的特征函数。基于该特征函数,提出了有轨电车紧急制动控制的优化方法。[结果及结论]在制动过程中,电制动力和液压制动力之和可以根据列车载荷工况和速度工况进行实时调节。该优化方法实现了电制动、液压制动和磁轨制动3个制动力之和在制动过程中保持相对不变的目标,且紧急制动瞬时减速度处于基本恒定的状态。该优化方法还有效解决了紧急制动瞬时减速度波动较大、列车低速制动时纵向制动冲击率偏高等问题。
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关键词
有轨电车
紧急制动控制
磁轨
制动
摩擦特性
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职称材料
基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究
被引量：
13
2
作者
郭祥靖
孙攀
+3 位作者
邓杰
刘勇
刘壮
刘双平
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1350-1359,1366,共11页
我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于BP神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层...
我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于BP神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层控制器,基于不同驾驶员在不同紧急制动场景下碰撞时间的数据,利用BP神经网络算法得到预测模型,从而计算出触发AEB系统的预警时间阈值和紧急制动时间阈值;再以前车与本车的相对距离、相对速度和前车的减速度为输入,通过模糊控制规则得到本车期望的减速度;接着,设计了下层控制器,采用期望减速度前馈控制和减速度偏差PID反馈控制相结合的方式,得到各车轮所需的轮缸制动压力;并基于滑移率滑模控制防止车轮抱死,提高紧急制动时的安全性、舒适性和横摆稳定性。最后,在TruckSim中建立CCRb、CCRm、CCRs 3种测试场景,对控制策略进行了验证。结果表明,本文所提出的控制策略能有效避免碰撞的发生,为半挂汽车列车AEB系统的设计和研究提供了理论依据。
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关键词
半挂汽车列车
自动
紧急制动控制
系统
BP神经网络算法
模糊
控制
PID
控制
滑模
控制
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职称材料
题名
基于磁轨制动摩擦特性的有轨电车紧急制动控制优化方法
1
作者
吴明赵
吴佳楠
吴慧鹏
薛彬
张路
机构
南京中车浦镇海泰制动设备有限公司
出处
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025年第3期192-195,200,共5页
文摘
[目的]有轨电车在紧急制动过程中易受磁轨制动特性的影响。随着列车载荷和列车运行速度的变化,有轨电车的瞬时减速度有较大波动。在列车低速运行阶段,其减速度突增尤为明显,容易产生较大的制动冲击,因此,需要研究有轨电车紧急制动控制的优化方法。[方法]通过对我国某有轨电车线开展磁轨制动试验,研究了不同列车载荷工况、不同制动初速度工况对有轨电车磁轨制动摩擦特性的影响。对试验数据进行拟合计算,得到了磁轨制动摩擦因数随速度变化的特征函数。基于该特征函数,提出了有轨电车紧急制动控制的优化方法。[结果及结论]在制动过程中,电制动力和液压制动力之和可以根据列车载荷工况和速度工况进行实时调节。该优化方法实现了电制动、液压制动和磁轨制动3个制动力之和在制动过程中保持相对不变的目标,且紧急制动瞬时减速度处于基本恒定的状态。该优化方法还有效解决了紧急制动瞬时减速度波动较大、列车低速制动时纵向制动冲击率偏高等问题。
关键词
有轨电车
紧急制动控制
磁轨
制动
摩擦特性
Keywords
tram
emergency braking control
magnetic rail braking friction characteristics
分类号
U482.1 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究
被引量：
13
2
作者
郭祥靖
孙攀
邓杰
刘勇
刘壮
刘双平
机构
东风商用车技术中心
出处
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021年第9期1350-1359,1366,共11页
文摘
我国商用车AEB性能要求和试验方法标准的发布,推动了AEB在商用车领域的发展与应用。本文针对半挂汽车列车制动距离长、质心高等特点,结合驾驶员紧急制动的经验,提出了一种基于BP神经网络预测碰撞时间TTC的AEB控制策略。首先,设计了上层控制器,基于不同驾驶员在不同紧急制动场景下碰撞时间的数据,利用BP神经网络算法得到预测模型,从而计算出触发AEB系统的预警时间阈值和紧急制动时间阈值;再以前车与本车的相对距离、相对速度和前车的减速度为输入,通过模糊控制规则得到本车期望的减速度;接着,设计了下层控制器,采用期望减速度前馈控制和减速度偏差PID反馈控制相结合的方式,得到各车轮所需的轮缸制动压力;并基于滑移率滑模控制防止车轮抱死,提高紧急制动时的安全性、舒适性和横摆稳定性。最后,在TruckSim中建立CCRb、CCRm、CCRs 3种测试场景,对控制策略进行了验证。结果表明,本文所提出的控制策略能有效避免碰撞的发生,为半挂汽车列车AEB系统的设计和研究提供了理论依据。
关键词
半挂汽车列车
自动
紧急制动控制
系统
BP神经网络算法
模糊
控制
PID
控制
滑模
控制
Keywords
tractor-semitrailer combination
autonomous emergency braking control system
BP neural network algorithm
fuzzy control
PID control
sliding mode control
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U469.5 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于磁轨制动摩擦特性的有轨电车紧急制动控制优化方法
吴明赵
吴佳楠
吴慧鹏
薛彬
张路
《城市轨道交通研究》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于BP神经网络算法预测的重型半挂汽车列车AEB控制策略研究
郭祥靖
孙攀
邓杰
刘勇
刘壮
刘双平
《汽车工程》
EI
CSCD
北大核心
2021
13
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职称材料
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