申请/专利权人：湖南工业大学

申请日：2023-04-27

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN116373916B

主分类号：B61C15/14

分类号：B61C15/14;B61L15/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2023.07.21#实质审查的生效;2023.07.04#公开

摘要：一种列车自适应粘着控制系统，粘着系数神经网络调整模型的训练能够在计算粘着系数的非线性经验公式基础上，只需要进行针对列车车速的适应性修正，同时依据轨道干湿度、轨道坡度等列车实际运行时的路况数据对粘着系数进行适应性调整，使列车的最大牵引力限制能够随路段路况的变化实时改变，尽量在不发生轮对空转的情况下进行列车牵引。当不能避免轮对发生空转时，采用非线性数学模型计算空转风险值，将传统轮对空转的多个单项阈值判断条件与单项阈值条件均不满足的情况下的加权判断条件综合为一个整体，实现多因素的综合判断，使空转判断和空转牵引力控制更为全面准确。

主权项：1.一种列车自适应粘着控制系统，其特征在于，包括粘着系数经验计算模型、粘着系数神经网络调整模型、牵引力限定模块和空转牵引力控制模块，列车速度控制器输出的列车牵引力由粘着系数限定值通过牵引力限定模块进行上限限幅控制，再由空转牵引力控制模块对列车牵引力进行空转牵引力控制；粘着系数经验计算模型的输入为列车车速，输出为计算粘着系数；粘着系数神经网络调整模型的输入为列车车速、计算粘着系数和轨道状态，输出为粘着系数限定值；空转牵引力控制模块依据蠕滑度变化率和蠕滑度判断列车轮对是否发生空转，并依照空转判断结果决定是否对列车牵引力进行空转牵引力控制；所述粘着系数经验计算模型是 其中，V是列车车速，μj是模型输出的计算粘着系数，为计算粘着系数的经验公式参数；粘着系数神经网络调整模型的训练建模的方法是，采集列车车速、轨道状态和相对应的粘着系数限定值样本数据，采用样本数据的列车车速、轨道状态以及与列车车速相应的计算粘着系数作为输入，粘着系数限定值样本数据作为输出对粘着系数神经网络调整模型进行训练，训练完成后对模型参数进行固定，得到粘着系数神经网络调整模型；空转牵引力控制模块判断列车轮对是否发生空转的方法是，当空转风险值E大于等于1时，则列车轮对发生空转；空转风险值E按照式 进行计算，其中，x1为蠕滑度变化率，θ1为蠕滑度变化率阈值；x2为蠕滑度，θ2为蠕滑度阈值；τ为非线性加权指数，γ1、γ2为非线性加权因子，且τ≥2、γ1≥1、γ2≥1；所述列车为电力机车牵引的列车。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 湖南工业大学 一种列车自适应粘着控制系统

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