中國電工技術學會主辦， 2017年8月19-21日在北京鐵道大廈舉辦， 本屆大會主題為“能源大變革時代——電工裝備行業創新與發展之路”。 流覽會議詳情和線上報名參會請長按識別二維碼。
中國電工技術學會主辦， 2017年6月21-24日在河北省張北縣舉辦， 大會圍繞新能源發展戰略、系統關鍵技術、微電網及儲能等重要議題展開交流。 流覽會議詳情和線上報名參會請長按識別二維碼。
文章正文開始
遼寧工程技術大學電氣與控制工程學院的研究人員時光、陳忠華、郭鳳儀、劉健辰、王智勇、姜國強， 在2017年第4期《電工技術學報》上撰文指出， 對於弓網系統而言， 一定工況下存在使電氣和機械性能最佳的Pareto最優載荷， 為提高弓網性能使之以最優載荷運行， 設計了受電弓模糊自我調整終端滑模控制器。
模型不確定性採用模糊系統進行逼近， 終端滑模流形保證誤差的有限時間收斂，
弓網系統是電氣化鐵路牽引供電系統的重要組成部分， 機車依靠受電弓滑板與接觸網導線之間的滑動接觸獲取動力[1]。 在受電弓滑板與接觸網導線的載流滑動過程中， 接觸網導線不平順和接觸網振動等多種因素會導致滑板與接觸網導線之間載荷波動過大甚至離線， 從而產生電弧， 使得機車受流質量嚴重惡化[2,3]。 在弓網電弧危害方面， 文獻[4,5]基於弓網電弧電磁雜訊實驗平臺進行了弓網電弧引起電流畸變和電弧輻射電場雜訊等方面的研究。
隨著機車運行速度的加快， 電弧現象愈加頻繁， 增大弓網接觸載荷可以抑制電弧並減少離線， 但此時也會增加弓網的機械磨損[6,7]。 為了研究弓網載荷與電氣、機械性能之間的關係， 作者在文獻[8,9]中採用機器學習的方法建立了以接觸載荷、滑動速度和接觸電流為輸入， 以磨損量、載流效率和載流穩定性為輸出的回歸模型。 並採用多目標演算法得到特定工況下使電氣和機械性能最優的接觸載荷Pareto解。
然而使得弓網以最優載荷運行並同時抑制電弧電磁雜訊的關鍵是解決弓網載荷的伺服控制問題， 且需要考慮受電弓模型的不確定性和接觸網的時變性等實際因素。 利用被動懸掛系統抑制弓網載荷波動的方式已經難以滿足機車進一步提速要求，
在研究弓網載荷控制的文獻中， 通常採用受電弓品質歸算模型與接觸網等效剛度模型， 為使弓網載荷伺服控制能夠更好地適用於實際工況， 需要考慮以下兩點關鍵性問題：
第一， 接觸網等效剛度不易精確建模的問題。 接觸網等效剛度雖然可以離線辨識得到， 但不能完全反映接觸網上的傳播特性與振動狀態， 故無法精確建模。 另外， 接觸網等效剛度是快時變的， 基於線性定常系統的控制器設計方法難以滿足精確控制的要求；
第二， 受電弓品質歸算模型存在不確定性問題。
文獻[13]針對弓網離散增廣模型提出了模型預測控制方法， 由於接觸網等效剛度的時變性， 控制器計算量大且閉環穩定性不易證明。 文獻[14]以時間乘偏差平方積分（Integral of Timeand Squared Error, ITSE）作為性能指標， 採用粒子群演算法優化PID控制器的三個參數， 由於固定參數的PID控制器無法更好地適應接觸網等效剛度的變化， 其控制效果並不理想。
文獻[15]基於計算視覺利用邊緣檢測和霍夫變換的方法檢測受電弓的高度， 以此作為被控變數，從而維持弓網的良好接觸，但文中並未給出具體的控制演算法。文獻[16]考慮了受電弓不確定性，設計了二階滑模控制器，但當不確定性上界較大時，控制器的頻繁切換會引起較大抖振。
文獻[17]把接觸網時變等效剛度看作不確定項建立多胞模型，隨後採用線性矩陣不等式的方法配置系統矩陣的閉環極點以改善閉環跟蹤性能，但載荷波動依然較大。文獻[18]提出了受電弓的模型參考自我調整控制方法，基於Lyapunov函數設計了參數自我調整律，但為方便推導閉環穩定性所選參考模型的伺服性能並不理想。文獻[19]針對弓網增廣模型採用回饋線性化的方法解決參考輸入跟蹤問題，但此方法適用於模型精確且無干擾條件下。
綜上，弓網載荷控制問題不僅要考慮接觸網的時變性，還要考慮模型不確定性，以上文獻並未解決好這些關鍵性問題。
本文利用模糊系統逼近弓網模型的不確定性，為了使誤差有限時間收斂，設計了終端滑模流形，並採用模糊規則得到切換控制律以減弱抖振。針對由接觸網等效剛度不能精確建模而造成的狀態參考輸入無法獲取的問題，提出了狀態廣義誤差的概念，控制器採用狀態廣義誤差替代狀態誤差並依靠模糊推理規則和參數即時線上調整達到誤差收斂。
模擬研究表明，本文方法在存在模型參數攝動、外界干擾及接觸網等效剛度不能精確建模條件下，依然有較好的控制效果，能夠解決弓網最優載荷的伺服控制問題。
圖1 受電弓模型
結論
針對實際應用中受電弓存在模型不確定性和接觸網等效剛度無法精確建模的問題。本文運用模糊自我調整終端滑模控制解決弓網最優載荷伺服控制問題，採用模糊系統逼近模型不確定性和外界干擾，用模糊規則得到切換控制律以減弱抖振。
模擬實驗結果表明，本文控制演算法放寬了對弓網模型精確性的要求，具有較好的伺服跟蹤性能，能夠為弓網最優載荷的跟蹤控制提供解決方案。
以此作為被控變數，從而維持弓網的良好接觸，但文中並未給出具體的控制演算法。文獻[16]考慮了受電弓不確定性，設計了二階滑模控制器，但當不確定性上界較大時，控制器的頻繁切換會引起較大抖振。文獻[17]把接觸網時變等效剛度看作不確定項建立多胞模型，隨後採用線性矩陣不等式的方法配置系統矩陣的閉環極點以改善閉環跟蹤性能，但載荷波動依然較大。文獻[18]提出了受電弓的模型參考自我調整控制方法，基於Lyapunov函數設計了參數自我調整律，但為方便推導閉環穩定性所選參考模型的伺服性能並不理想。文獻[19]針對弓網增廣模型採用回饋線性化的方法解決參考輸入跟蹤問題，但此方法適用於模型精確且無干擾條件下。
綜上，弓網載荷控制問題不僅要考慮接觸網的時變性，還要考慮模型不確定性，以上文獻並未解決好這些關鍵性問題。
本文利用模糊系統逼近弓網模型的不確定性，為了使誤差有限時間收斂，設計了終端滑模流形，並採用模糊規則得到切換控制律以減弱抖振。針對由接觸網等效剛度不能精確建模而造成的狀態參考輸入無法獲取的問題，提出了狀態廣義誤差的概念，控制器採用狀態廣義誤差替代狀態誤差並依靠模糊推理規則和參數即時線上調整達到誤差收斂。
模擬研究表明，本文方法在存在模型參數攝動、外界干擾及接觸網等效剛度不能精確建模條件下，依然有較好的控制效果，能夠解決弓網最優載荷的伺服控制問題。
圖1 受電弓模型
結論
針對實際應用中受電弓存在模型不確定性和接觸網等效剛度無法精確建模的問題。本文運用模糊自我調整終端滑模控制解決弓網最優載荷伺服控制問題，採用模糊系統逼近模型不確定性和外界干擾，用模糊規則得到切換控制律以減弱抖振。
模擬實驗結果表明，本文控制演算法放寬了對弓網模型精確性的要求，具有較好的伺服跟蹤性能，能夠為弓網最優載荷的跟蹤控制提供解決方案。