基于模糊控制的電力機車智能撒砂控制方法

文小康，黃景春，康燦

基于模糊控制的電力機車智能撒砂控制方法

文小康，黃景春，康燦

(西南交通大學 電氣工程學院，四川 成都 610031)

在電力機車運行過程中，輪軌接觸狀態突然惡化時需采用增黏劑以改變輪軌黏著狀態，撒砂是最常見的方法。為了使機車更好發揮牽引、制動性能，采用機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度作為自動撒砂控制指標，以機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度作為系統輸入，以撒砂動作信號作為輸出，建立模糊撒砂控制系統；然后根據系統的輸出信號驅動撒砂裝置閥門，實現自動撒砂。將撒砂動作信號與車輪實際空轉情況進行對比，結果表明該方法能夠在輪子發生空轉時及時撒砂，且系統自動控制過程穩定；同時，與手動控制相比，在機車輪對發生空轉或滑行期間可節約用砂。該方法綜合考慮機車實際運行工況，提高撒砂控制的智能化，減少人工干預。

電力機車；黏著控制；模糊控制；撒砂控制

隨著鐵路的不斷發展，電力機車不斷地投入運營，對機車的性能要求也越來越高，由于機車需要的牽引力大，因此也要確保輪軌之間有好的黏著狀態以發揮出足夠的黏著率[1]。在電力機車運行過程中，機車依靠輪軌間的黏著產生黏著力，從而列車實現牽引與制動，機車黏著力的發揮與輪軌之間的黏著水平息息相關。輪軌黏著性能受到諸多因素的影響，比如樹葉、油脂、冰、雪和水等[2]。當這些影響黏著性能的污染物附著在鋼軌表面時，會使輪軌黏著特性急劇下降，從而導致機車輪對發生空轉或滑行，造成輪軌擦傷甚至脫軌等事故[3]。在輪軌干燥、清潔的情況下，機車黏著力的發揮往往是足夠的，而在軌面濕滑的情況下，黏著系數往往會大大降低，不能滿足機車運行的要求。改變輪軌之間的狀態可以有效地增強黏著，可以通過噴射水流或者空氣去除軌道上的污染物。此外，還可以使用輪軌增黏劑的方法提高輪軌黏著性能，如通過噴射砂粒或者陶瓷粒子改善輪軌黏著狀態，撒砂是最常見的黏著劑[4]。在軌面存在污染物的情況下，撒砂對于提高黏著系數，改善軌面黏著性能的效果往往是明顯的。但是在機車運行過程中，撒砂會造成如下問題：影響信號系統的正常運行；增加鐵路維護成本和維護量；撒砂過量會造成砂子浪費以及埋軌現象等[5]。因此，在機車運行中，希望能夠優化撒砂的控制，一方面能夠根據機車、線路狀態進行自動撒砂控制，減少人為撒砂的不確定性，防止撒沙不及時、滯后等現象影響列車運行；另一方面，也能充分利用砂粒，減少資源浪費，降低成本[6]。為此，本文設計基于模糊控制的智能撒砂控制系統，將機車速度、蠕滑速度、輪緣加速度作為模糊控制系統的輸入量，是否撒砂作為輸出，從而驅動、控制撒砂設備進行撒砂，達到適時撒砂的控制效果。將空轉識別方法判斷出的空轉信號與撒砂信號進行對比，驗證本方法的有效性。

1 輪對空轉識別

理論分析和大量的試驗表明，黏著系數和蠕滑速度的關系如圖1所示。蠕滑速度定義為輪周線速度與在鋼軌接觸點處的移動速度(機車車體速度)之差。當牽引力小于最大可用黏著力時，輪軌處于正常的蠕滑區，施加在車輪上的轉矩通過輪軌間的蠕滑轉換成驅動列車前進的牽引力；當牽引力大于最大可用黏著力時，輪軌之間的黏著狀態遭到破壞，蠕滑變成真滑動，這時若不迅速降低牽引力矩或者改變黏著狀態就會發生空轉[12]。

組合控制法是電力機車黏著控制領域的一般方法，其結構如圖2所示。它所使用的控制信號是蠕滑速度和機車加速度，整個控制系統是由機車速度估計、加速度判定和蠕滑速度判定3部分組成。

圖1 典型的黏著特性曲線

機車速度估計模塊計算出的參考速度采用如下定義：

當機車處于加速狀態時，

當機車處于減速狀態時，

式中：v是各車軸速度。

蠕滑速度判定是采用蠕滑速度來計算補償轉矩，蠕滑速度的表達式為：

式中：是車輪角速度；是車輪半徑；是機車速度。如果蠕滑速度超過特定的閾值，電機轉矩將會下降并持續一段時間，車輪空轉停止后，牽引轉矩再增加。

當所有車輪同時空轉時，加速度判斷部分將被激活，如果超過特定閾值，它將會降低轉矩[14]。

圖2 組合控制法

空轉識別的目的是為了驗證智能撒砂控制的可行性和有效性，如果在發生空轉時能及時撒砂，說明該撒砂控制方法能夠有效改善機車運行性能以及提高黏著利用。

2 基于模糊系統的撒砂控制方法

模糊控制系統包括4個組成部分：模糊數據和規則庫、模糊器、模糊推理機和解模糊器。模糊控制系統用作控制器時被稱為模糊控制器，模糊控制系統與傳統的閉環控制系統的不同之處在于用模糊控制器代替了模擬式控制器[15]。模糊控制器適用于多種控制對象，線性的、非線性的、單變量、多變量的，由于機車運行時輪軌之間的黏著狀態難以用精確的數學模型表示，故適宜用模糊控制。模糊控制器的結構如圖3所示。

圖3 模糊控制器結構圖

2.1 控制的要求

多年來，牽引控制專家一直致力于電力牽引技術的研究，黏著控制的效果影響著牽引力的發揮，本系統采用控制撒砂以增強黏著效果，提高黏著利用。“控制撒砂”是指在輪軌接觸狀態較差時，降低牽引轉矩不足以抑制輪對空轉或滑行而采用撒砂方式增加輪軌黏著，保證牽引力的發揮和機車運行穩定性。

一般來說，撒砂是提高輪軌黏著特性的主要手段。然而，司機進行人為撒砂時，可能造成在不需要的條件下進行撒砂、撒砂過量、撒砂不及時或滯后等現象。撒砂過量或者在不需要的情況下撒砂一方面會造成砂粒的浪費，另一方面，未被碾壓的砂子會阻礙后續車輪的運行，嚴重時可能導致踏面損傷[7]；撒沙滯后或不及時可能會影響列車運行。因此進行撒砂控制的關鍵是能夠對撒砂控制進行優化，能夠模仿經驗司機的操作，適時地啟動撒砂。

2.2 系統結構

本文根據機車車速、蠕滑速度和輪緣加速度作為控制指標，建立一個模糊撒沙控制系統，通過該系統控制撒砂裝置進行自動撒砂。該模糊控制系統是一個3輸入單輸出的系統，以機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度為輸入變量，輸出的值進行一定轉換確定是否撒砂，并作為控制信號控制撒砂設備進行撒砂。

模糊撒砂控制系統如圖4所示，輸入為機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度。模糊控制器的輸出為機車是否撒砂，繼而撒砂控制設備開啟撒砂閥門。

圖4 模糊撒砂控制系統圖

3 模糊撒砂控制器的設計

3.1 輸入/輸出量

選取模糊撒砂系統的輸入量為機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度。機車速度在5 km/h以下時，撒砂容易造成埋軌，最大速度為120 km/h，因此機車速度的論域選取為[5,120]；蠕滑速度在黏著控制的作用下，一般不會超過20 km/h，因此蠕滑速度論域選取為[0,20]；輪緣加速度在黏著控制作用下，如果超過5 m/s2時會立即降低牽引轉矩抑制空轉，因此輪緣加速度論域選取為[0,5]。

模糊變量分割的個數決定了最大可能的規則個數，模糊子集通常選取 3個或7個，而若3個輸入變量均分割為7個模糊子集，則最大可能的模糊規則數為7×7×7=343條，需要確定太多的控制規則，這是比較困難的，另一方面撒砂控制器的撒砂精度要求不是很高，因此將此模糊控制器的輸入變量均分為3個模糊子集：{小(S)，中(M)，大(B)}。

在選擇模糊變量的模糊集隸屬函數時，隸屬函數曲線較尖的模糊子集分辨率也較高，控制靈敏度也較高；而隸屬度函數曲線越平緩，控制特性比較平緩，穩定性較好。因此，當模糊子集覆蓋論域范圍較小的時候，選用高分辨率的隸屬函數，使系統具有較好的靈敏性；當模糊子集覆蓋論域大的時候，選擇較平緩的隸屬函數，保證系統的穩定性。

在機車速度相對較低時，撒砂傾向較大，故車速的模糊子集小(S)的隸屬函數采用三角形，中(M)的隸屬函數采用高斯型，大(B)的隸屬函數采用梯形，機車速度隸屬函數如圖5。蠕滑速度是反映輪對空轉的重要指標，故小(S)模糊子集采用梯形隸屬函數，中(M)模糊子集的隸屬函數采用高斯型，大(B)采用梯形隸屬函數，蠕滑速度隸屬函數如圖6。輪緣加速度是反映空轉變化快慢的指標，且靈敏度要求較高，要求論域覆蓋完整，故從小到大依次為{小(S)，中(M)，大(B)}，3個模糊子集均采用梯形隸屬函數，輪緣加速度隸屬函數如圖7。

圖5 機車速度隸屬函數

圖6 蠕滑速度隸屬函數

圖7 輪緣加速度隸屬函數

模糊撒砂控制器輸出為0~1，設定模糊子集為{最小(NS)，次小(NM)，中(M)，次大(PM)，最大(PB)}，隸屬函數均取三角形，如圖8所示。模糊撒砂控制器輸出代表系統撒砂傾向值，當該值大于設定值時控制信號設為1，進行撒砂；小于等于設定值時控制信號設為0，不撒砂，控制信號最后輸出用于控制撒砂設備。

隸屬函數的設計是本系統控制性能是否良好的關鍵，在實驗過程中根據實驗結果需要不斷地修正與優化。通過與實際空轉或滑行情況進行對比，驗證本設計的合理性。

圖8 控制器輸出隸屬函數

3.2 模糊規則

模糊控制規則時模糊系統的核心。模糊控制的規則庫是由一系列的“IF-THEN”型的模糊條件句所構成的。條件句的前件為輸入變量，后件為輸出變量。

本文通過總結實際工程經驗以及相關知識建立模糊規則庫。機車速度越高，撒砂對改變輪軌黏著的影響不明顯，因此撒砂的傾向越小；蠕滑速度衡量輪對空轉/滑行的程度，蠕滑速度越大，即代表空轉/滑行的程度越大，越需要撒砂；輪緣加速度是衡量空轉變化快慢的指標，輪緣加速度越大，越傾向于撒砂。初步建立的模糊規則往往效果不是很好，需要在MATLAB平臺上通過實驗結果不斷對模糊規則進行修正。

該系統根據機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度均劃分了3個模糊集合，故有27條規則，模糊規則如下：

3.3 軟件設計

機車撒砂控制流程圖如圖9所示，當機車速度小于等于5 km/h時，不進行撒砂，也不進行模糊控制。當機車速度大于5 km/h時，讀取機車速度、蠕滑速度數據、輪緣加速度數據，并將其輸入模糊控制器，根據模糊控制器輸出控制撒砂器撒砂。

圖9 撒砂控制流程圖

4 試驗與分析

為了驗證該模糊撒砂控制系統的有效性，本文基于該模糊撒砂控制系統分別對機車加速、減速過程進行撒砂控制。本文基于2組實際機車運行的加速、減速數據進行撒砂控制分析，采用模糊控制方法對機車是否需要撒砂進行判斷，輸出為1需要進行撒砂，反之不需要進行撒砂動作，同時也可以通過實驗結果判斷該方法的有效性。

圖10 機車加速過程的運行狀況

4.1 機車加速

機車在加速過程中，為了保證機車牽引力的有效發揮，在機車輪對發生空轉時，需要啟動撒砂以增加輪軌之間的黏著。機車速度、蠕滑速度、輪緣加速度曲線如圖10所示，將該運行狀況下的數據作為模糊撒砂控制系統的輸入，得到撒砂控制信號如圖11所示，空轉信號如圖12所示。

4.2 機車減速

機車在減速過程中，為了保證機車制動力的有效發揮，在機車輪對發生滑行時，需要啟動撒砂以增加輪軌之間的黏著。機車速度、蠕滑速度和輪緣加速度曲線如圖13所示，將該運行狀況下的數據作為模糊撒砂控制系統的輸入，得到撒砂控制信號如圖14所示，空轉情況如圖15所示。

圖11 機車加速過程的撒砂信號

圖12 機車加速過程的空轉信號

從以上2組機車加速和減速過程的實驗結果可以看出，當機車速度相對較低，蠕滑速度和輪緣加速度較大時，這時輪對發生空轉或滑行，撒砂控制器輸出撒砂信號，用于增加輪軌黏著以提高黏著利用。

圖13 機車減速過程的運行狀況

圖14 機車減速過程的撒砂信號

圖15 機車減速過程的空轉信號

表1 空轉信號與撒砂信號對比

撒砂動作次數與機車空轉次數對比如表1所示。在機車加速過程中，空轉次數為17次，撒砂動作次數為14次，這是因為機車在高速運行過程中出現空轉時撒砂不起作用，故撒砂信號無輸出；在機車減速過程中，滑行次數為15次，撒砂動作次數為15次。因此，該撒砂控制系統能夠有效提高機車黏著特性。

5 結論

1) 基于機車速度、蠕滑速度和機車輪緣加速度3個變量作為自動撒砂控制指標控制機車撒砂動作具有可行性，同時往往比使用單純的蠕滑速度作為控制指標更為可靠。

2) 采用模糊系統控制機車自動撒砂，該控制方法適用于機車撒砂過程，因為該過程不能通過精確的模型確定，且環境多變。該系統采用模糊推理規則，模糊推理規則是基于總結長期經驗而建立，依據輸入與輸出之間的關系而確立，從而使系統不受模型參數變化的影響。

3) 通過撒砂控制信號與實際空轉情況對比分析，在輪對發生空轉時撒砂控制能夠及時撒砂，說明本文設計的控制系統較為合理。

4) 當系統運行工況變化時，可以通過修改隸屬度函數調節系統性能，從而可以滿足不同工況下的控制要求。

[1] 黃景春, 唐守乾, 林鵬峰, 等. 基于軌面辨識的電力機車粘著控制仿真研究[J]. 計算機仿真, 2015, 32(1): 206?210, 253. HUANG Jingchun, TANG Shouqian, LIN Pengfeng, et al. Simulation research on locomotive adhesion control based on rail identification[J]. Computer Simulation, 2015, 32(1): 206?210, 253.

[2] 申鵬, 王文建, 張鴻斐, 等. 撒沙對輪軌黏著特性的影響[J]. 機械工程學報, 2010, 46(16): 74?78. SHEN Peng, WANG Wenjian, ZHANG Hongfei, et al. Influence of sanding on wheel-rail adhesion characteristics[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2010, 46(16): 74?78.

[3] CHEN H, Ban T, Ishida M, et al. Experimental investigation of influential factors on adhesion between wheel and rail under wet conditions[J]. Wear, 2008, 265: 1504 –1511.

[4] ZHANG Weihua, CHEN Jianzheng, WU Xuejie, et al. Wheel/rail adhesion and analysis by using full scale rollerig [J]. Wear, 2002(253): 82?88.

[5] Lewis R, Dwyer-Joyce R S, Lewis S R, et al. Tribology of the wheel-rail contact: The effect of third body materials[J]. Int J Railw Technol, 2012, 1: 167?194.

[6] Arias-Cuevas O, LI Z. Field investigations into the adhesion recovery in leaf-contaminated wheel-rail contacts with locomotive sanders[J]. Proc IMechE, Part F: J Rail Rapid Transit, 2011, 225: 443?456.

[7] LIU Y J, Tong S C. Adaptive fuzzy control for a class of unknown nonlinear dynamical systems[J]. Fuzzy Sets Syst, 2015, 263: 49?70.

[8] Lewis R, Dwyer-Joyce R S. Wear at the wheel/rail interface when sanding is used to increase adhesion [J]. Proc IMechE, Part F: J Rail Rapid Transit, 2006, 220: 29?41.

[9] Lewis R, Dwyer-Joyce RS, Lewis J. Disc machine study of contact isolation during railway track sanding[J]. Proc IMechE, Part F: J Rail Rapid Transit 2003; 217: 11–24.

[10] WANG W J, ZHANG H F, WANG H Y, et al. Study on the adhesion behavior of wheel/rail under oil, water and sanding conditions[J]. Wear, 2011, 271: 2693–2698.

[11] 吳海波, 李嵐. 智能撒砂控制器的設計與研究[J]. 電腦知識與技術, 2012, 8(36): 8812?8813. WU Haibo, LI Lan. Design and research of intelligent sanding controller[J]. Computer Knowledge and Technology, 2012, 8(36): 8812?8813.

[12] 王飛寬, 徐紹龍, 賓川, 等. 層次分析法在“神華號”八軸電力機車撒沙控制中的應用[J]. 機車電傳動, 2017(1): 35?40, 64. WANG Feikuan, XU Shaolong, BIN Chuan, et al. Application of analytic hierarchy process on automatic sanding control of Shenhua AC locomotive[J]. Motorcycle Electric Drive, 2017(1): 35?40, 64.

[13] 李邦國, 孫棟棟, 孫正軍, 等. 和諧號動車組撒沙裝置及控制[J]. 鐵道機車車輛, 2011, 31(5): 70?72. LI Bangguo, SUN Dongdong, SUN Zhengjun, et al. Sanding equipment and control of China railway high-speed (CRH) electronic motor unit (EMU)[J]. Railway Locomotive & Rolling Stock, 2011, 31(5): 70?72.

[14] 黃成榮. 機車動力學若干問題研究[D]. 北京: 中國鐵道科學研究院, 2015. HUANG Chengrong. Study on several problems of locomotive dynamics[D]. Beijing: China Academy of Railway Sciences, 2015.

[15] 任強, 黃景春, 張思宇. 基于模糊路況識別的電力機車粘著控制[J]. 計算機仿真, 2015, 32(3): 173?176, 182. REN Qiang, HUANG Jingchun, ZHANG Siyu. Adhesive control of electric locomotive based on fuzzy road condition recognition[J]. Computer Simulation, 2015, 32(3): 173?176, 182.

[16] 于榮泉. 車輪踏面滾動接觸疲勞損傷研究[D]. 北京: 北京交通大學, 2016. YU Rongquan. Study on rolling contact fatigue damage of wheel tread[D]. Beijing: Beijing Jiaotong University, 2016.

[17] YAO Y, ZHANG H J, LI Y M, et al. The dynamic study of locomotives under saturated adhesion[J]. Veh Syst Dyn, 2011, 49(8): 1321?1338.

[18] TIAN Y, Daniel W J T, LIU S, et al. Investigation of the impact of locomotive creep control on wear under changing contact conditions[J]. Veh Syst Dyn, 2015, 53(5): 692?709.

[19] TIAN Y, Daniel W J T, LIU S, et al. Comparison of PI and fuzzy logic based sliding mode locomotive creep controls with change of rail-wheel contact conditions[J]. Int J Rail Transp, 2015, 3(1): 40?59.

[20] Hubbard P D, Ward C, Dixon R, et al. Models for estimation of creep forces in the wheel/rail contact under varying adhesion levels[J]. Veh Syst Dyn, 2014, 52(Suppl): 370?386.

Intelligent sanding control method for electric locomotive based on fuzzy control

WEN Xiaokang, HUANG Jingchun, KANG Can

(School of Electrical Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China)

In the operation of electric locomotives, when the contact state between the wheel and rail suddenly deteriorates, a adhesive is needed to change the sticking state between the wheel and rail. Sanding is the most common method. In order to make the locomotive better perform traction and braking performance, this paper used locomotive speed, creep speed and rim acceleration as the control indicators of automatic sanding. The locomotive speed, creep speed and rim acceleration were used as the input of the system. The sand motion signal was used as the output of the system to establish a fuzzy sand control system; then the valve of the sanding device was driven according to the output signal of the system to achieve automatic sanding. In this paper, the sanding action signal was compared with the actual idling of the wheel. The results show that the method can sprinkle sand in time when the wheel of the locomotive is idling, and the system automatic control process is stable; at the same time, compared with the manual control, the wheel of the locomotive sand can be saved during idling or taxiing. The method comprehensively considers the actual operating conditions of the locomotive, improves the intelligence of the sand control, and reduces manual intervention.

electric locomotive; adhesion control; fuzzy control; sanding control

U264.7+6

A

1672 ? 7029(2019)09? 2304 ? 08

10.19713/j.cnki.43?1423/u.2019.09.023

2018?11?24

國家自然科學基金資助項目(61773323)

黃景春(1973?)，男，吉林大安人，副教授，博士，從事牽引傳動控制，機車黏著控制方面研究；E?mail：jchuang@home.swjtu.edu.cn

(編輯 陽麗霞)