用于滑动调节的方法及装置 【技术领域】
本发明涉及根据权利要求1和8前序部分的一种用于滑动调节的方法及装置。
背景技术
根据权利要求1和8的前序部分涉及到这样的现有技术，如由M.Buscher等人在电气铁道(Elektrische Bahnen)91(1993)5中第163-178页的“交流电力机车的车轮滑动调节”一文所公知的。该文中借助仿真计算描述了在不同传动配置及不同的运行工况下的车辆滑动调节功能。该转数调节根据由加速度给定值积分得到的转数给定值来实现的。该加速度给定值将由适应的动车加速度及加速度升程来构成，后者根据一种限幅及搜索逻辑及动车车轮地实际转数来构成。出现的最大转矩给定值将存储在一个极限值存储器中并持续地与现时值相比较。
上述搜索方法对于没有最大值的粘着力特性曲线不可能应用。
在DE-C2-4020350中给出了一种对设有叠加转矩调节的无静轴的电气机动车在轮轨接触最大粘着力时的车轮转数自适应调节的方法及装置，其中搜索逻辑单元对起初任意方向中的滑动进行调节及检验是否达到转矩的升高或降低。在转矩下降的情况下将倒转搜索方向。为了检测随着持续增加的速度差不发生传动力矩下降的粘着力状况，设置了一个附加级，它在搜索逻辑单元输入端的阈值即使未被转矩给定值差值信号超过时，也启动加速度的下降。
对该方法将借助于图3中的粘着力特性曲线(S2)加以说明。图3表示四个粘着力特性曲线(S1-S4)的基本形式，纵座标表示粘着力系数或粘着系数(μ)，而横座标表示速度差(ΔV)。
在干燥轨道的情况下粘着力特性曲线(S1)及(S2)处于支配地位。在持续上升的粘着力特性曲线(S1)的情况下，由于受到设定的牵引力的限制，不能达到较高的运行点。粘着力特性曲线(S2)在速度差值(ΔV2)时，具有粘着系数(μ)的最大值(μmax)。在该最大值(μmax)的左方，运行是稳定的，在其右方是不稳定的。根据DE-C2-4020350的搜索逻辑利用两种状态工作，并在它们之间来回转换。在状态1-释放加速度中，通过给定加速度的升高使滑动加大。如果受转数调节控制的转矩增大，则将该转矩值存储到一个最大值存储器中。当在超过粘着力最大值后该转矩下降时，将该最大值保持地储存。一旦相应于粘着系数(μ)的实际值(μist)的给定转矩在速度差值(ΔV3)时超过在速度差值(ΔV4)时的粘着系数(μ)的极限值(μG)或阈值时，搜索方向则反向，这时便转换到状态2-降低加速度。
在状态2中通过减小给定加速度来减小滑动。如在状态1中那样，这时也要考虑给定转矩的变化过程并且在超过极限值(μG)时，在速度差值(ΔV1)时重新转换到状态1。在这种搜索策略中，工作点总是在粘着力最大值附近摆动，但这种搜索策略仅在滑动变大时粘着力特性曲线下降的情况下才起作用。在平坦的粘着力特性曲线(S3、S4)的情况下在加速时转矩不会下降，则阈值不会被超过。由此使速度差持续增大。为了避免这种情况，将周期性地产生一个复位脉冲，以使得搜索方向改变并使滑动下降。
这种方法在持续增大的粘着力特性曲线(S3、S4)时还需要另外的措施来避免大的滑动。这种方法的灵活性小并在负载变化时易受到干扰。它需要相对多的参数。轴负载的振动及另外的干扰可能导致搜索方向不必要的改变。计算的机车质量会沿途飘移，由此会使加速度给定值有误。
在潮湿及脏的轨道的情况下，粘着力特性曲线(S3)及(S4)占支配地位，其中开始陡升然后平缓上升的粘着力特性曲线(S3)对于潮湿轨是典型的，而平缓上升的粘着力特性曲线(S4)对于含油的轨道是典型的。
在实际中，由于轨道状况或曲线半径的变化会引起粘着力特性的畸变。在行驶中其状态也突然变化，例如在驶入隧道、轨道接头、落下的雨等情况时。虚线所示的粘着力特性曲线(S5)表示在轨道状态由平缓曲线(S4)变化到较高的粘着力特性曲线(S3)并同时提高电动机转矩时工作点的变化过程。
随着牵引动车不断增长的功率，在所有能考虑到的运行状态中可靠地施加大的牵引力具有越来越大的意义。尤其是采用了异步电动机及变流器技术可以产生更大的转矩。老式的大都设有串激电动机的传动具有陡的转矩/转速特性曲线，表现出比较和缓的超速性能，而在转矩调节时的交流传动则不是这种情况。由于它的水平特性，这种传动在没有加入降低转矩的调节器时在进入了超速过程后将会过大加速超直到机械的损坏。为了避免这种情况，需要有效地及快速的超速保护。
对于粘着力最重要的影响量是驱动车轮与轨道之间的相对运动。为了描述这种相对运动，采用了速度差(ΔV)或滑动。
为了识别超速及充分利用最大粘着力必须要有能求得速度差(ΔV)及粘着系数(μ)的测量值。
通常提供了二种测量值：由电动机输出的转矩及驱动轮速度。然而求得绝对车速度是很严格的。车速度可借助于运行轮或借助雷达可通过模拟，即通过伪静轴来求得。这种附加措施然而也是不希望的。
在没有静轴的机动车上精确求得车速度仅在短时中是可能的，参见EP-B1-0141157。在那里电动机牵引力在22秒时间间隔中下降到所属驱动轮的滑动消失及使轮速度等于车速度为止，其延续时间为3秒。
使用模糊逻辑在机车传动中作滑动调节的可能性由瑞士公司杂志：ABB技术，3(1993)，第13-20页所公知。在标有给定力矩的测试信号和电动机轴的角速度之间的相位移作为传动的稳定尺度。
对于有关的现有技术，再附加地指出EP-A2-0297485，由该文献公知了一种用于动车的防闭锁系统，其中由动车及轮速度与动车速度的差检测滑动比例是否超出极限值。对此借助于模糊逻辑或模糊推论根据用于制动压力误差的计算索引及根据制动延迟或加速以及根据动车加速度的幅值来构成动车车轮速度的给定速度，其中制动延迟与制动加速两个量是由一定的制动压力导出的。同时需要用于求得动车实际速度的一种计算方法。
对于构成模糊函数，从属函数(membership function)相关度的计算及重心求解的计算将参见C.C.Lee所著的“控制系统中的模糊逻辑”IEEE，系统，人及控制论学报第20卷第2期1990年3/4月，第404-418、419-435页部分I及II。
发明的公开
如在权利要求1及8中所确定的，本发明是为了解决这样的任务：对导言部分所述类型的用于滑动控制的方法及装置进行继续地开发，使得在轨道或街道及道路的粘着系数交替变化时能使动车传动装置作出快速响应，而无需知道精确的动车速度。
本发明的优点在于：在超过最大粘着力时也能保证良好的调节性能。可以经常行驶在最大粘着力附近。根据本发明的方法在对于没有最大值的平缓粘着力特性曲线时也不需要附加的措施。对于调节仅需要少量的参数。不需要预先给出牵引力及加速度阈值。
以下将借助于一个实施例对本发明进行说明。附图为：
图1：借助模糊逻辑对车轮滑动调节的原理电路图；
图2：用于借助模糊逻辑计算粘着力最大值的流程图；
图3：典型的粘着力特性曲线；
图4及5：根据粘着力特性曲线的各种不同的运行状况；
图6及7：仿真计算得到的粘着力特性曲线；
图8-10：根据图1的模糊调节器的输入从属函数，及
图11：根据图1的模糊调节器的输出从属函数。
为了简单起见，以下的物理量及它们的信号采用相同的表示。在图1中表示了用于铁道动车的滑动调整电路，其中作为比例-积分-微分(PID)调节器构成的转速调节器(6)的输出端向一个具有轮轨接触的传动装置(7)、例如一个电动机(Ma)传送一个转矩给定值(Msoll)，接着再传送给一个模糊搜索器或模糊调节器(1)及一个微分元件(2)，该微分元件的输出端与模糊调节器(1)相连接。转速调节器(6)中包括一个限幅器(6′)，它从在图中未示出的前级速度调节器接收速度给定值或从机车司机接收一个给定转矩信号(ML)，该限幅器用于在需要时限定在转数调节器(6)中构成的转矩给定值(Msoll)的幅值。这种简单的给转矩给定值限幅的措施对利用模糊调节器(1)的滑动调节产生这样的影响，即使得轮轨接触仿佛具有根据图3中的一个水平的粘着力特性曲线(S3)。对于这种情况不需要附加的措施，如加速度信号周期地复原，可由模糊调节器(1)立即地处理。
传动装置(7)包括一个未示出的转矩调节器，由它可导出一个转矩实际值信号(Mist)，该信号在实现搜索法时可用来代替转矩给定值(Msoll)。传动装置(7)的输出端将一个传动电动机的转速实际值信号(nist)传送给一个第一加法元件(5)的负输入端及一个微分元件(9)，该微分元件将相应于加速度实际值(bist)的输出信号经过一个低通滤波器(8)使成为平均的或被滤波的加速度给定值(bistF)传送到第二加法元件(3)的正输入端。该滤波相当于在一个3秒-10秒区域上的平均求值。模糊调节器(1)的输出端将一个现时的加速度校正值(bk)传送到第二加法元件(3)的另一正输入端；与此同时，该模糊调节器(1)接收该加速度校正值(bk)，作为其第三输入量。第二加法元件(3)的输出端将一个加速度给定值(bsoll)经由一个积分放大器(4)使成为转速给定值(nsoll)传送到第一加法元件(5)的正输入端，该第一加法元件(5)的输出端与转数调节器(6)的输入端相连接。在求给定速度时，则要将驱动轮的直径及变速器的变速比考虑进去。
图2以一个流程图表示搜索粘着力最大值(例如参见图3中的粘着力曲线(S2)的最大值(μmax)的最主要计算步骤，正如在根据图1的模糊调节器(1)及微分元件(2)中所实现的。
在如由启动框(10)表示的启动后，将根据复位框(11)将时间差(Δt)，时间变量或测量值测量时间(t)，旧的加速度校正值(bkalt)及转矩给定值的变化量(ΔMsoll)置成零。接着，根据计算框(12)借助于模糊函数(fFuzzy)及根据旧的加速度校正值(bkalt)，现时的转矩给定值(Msoll)及它们随时间的变化(ΔMsoll/T)计算加速度校正值(bk)。
然后，根据功能框(13)将现时的加速度校正值(bk)作为旧的加速度校正值(bkalt)进行存储。同样地将现时的转矩给定值(Msoll)作为旧的转矩给定值(Msollalt)进行存储。
现在，根据决定框(14)进行提问：在搜索过程中通过时钟脉冲(例如计算机的时钟脉冲)增大的时间差(Δt)是否等于搜索动作或求值周期的预定周期时间(T)，例如为500ms。当否定时，将返回到决定框(14)的输入端，直到求值周期结束为止，否则将根据功能框(15)将时间差(Δt)置成零。下一个测量值测量时间由t+T得出。
现时的测量值即在周期时间(T)的期间测量并且在周期时间(T)中被存储。在下一周期时间(T)中这些测量值及现时的加速度校正值(bk)将作为旧值被存储。
然后，根据功能框(16)由：(Msollalt-Msoll(t))计算转矩给定值(Msoll)并返回到计算框(12)的输入端。
当在短时间中超过粘着力最大值时转矩调节将引起大的滑动值。这个事实将在加速及制动时强迫执行控制动作。根据本发明的方法便是基于这种由转矩调节构成的转数调节。为了能搜索到粘着力最大值，需要一种连续搜索策略。根据现有的二个测量值：转矩给定值(Msoll)及传动电机(Ma)的转数实际值信号(nist)，可以对以下八种情况I-VIII中的滑动特性定性地加以区别，其中情况I-IV表示在图4中，而情况V-VIII表示在图5中。
情况I：加速度下降及产生的转矩上升。
情况II：加速度上升及产生的转矩下降。
情况III：加速度上升及产生的转矩上升。
情况IV：加速度下降及产生的转矩下降。
情况V：加速度保持不变，但产生转矩的上升。粘着系数(μ)具有一个较佳的值。在下一步骤中将在正方向上搜索。
情况VI：加速度保持不变，但是粘着系数(μ)具有一个较差的值。虽然在此情况中搜索方向不能明确地决定，但为了重新形成搜索动作，将提高加速度。
情况VII：加速度下降，但产生的转矩保持不变。粘着系数(μ)不具有较好的值并保持不变(平的μ曲线)。为了避免不必要的磨损，必须减小加速度。
情况VIII：加速度上升，但产生的转矩保持不变，粘着系数(μ)不具有较好的值，如情况VII中一样，必须减小加速度。
起决定作用的是这样的知识：在转数调节的情况下速度差(ΔV)的变化可通过给定加速度的变化等同地来确定。如果加速度上升，则速度差也同样地上升，即工作点向右移动，否则向左移动，转数调节利用转矩给定值(Msoll)的配合调整负责使给定转数和实际转数(nsoll，nist)保持相等。加速度给定值(bsoll)将由滤波的车轮加速度(bistF)及由现时的加速度校正值(bk)根据bsoll＝bistF+bk来构成。加速度校正值(bk)应选择得使工作点向最大值(μmax)方向移动。
对粘着力的最大值现在可根据以下的搜索策略进行搜索：——启动搜索动作，——转数实际值信号(nist)的特性间接地通过瞬时加速度校正值(bk)及现时转矩给定值(Msoll)来表现，——轴加速度向正确方向改变。
对于每个判断出的情况，可根据下表1构成加速度校正值。
表1：情况 bk dMsoll/dt 加速度校正值情况I情况II情况III情况IV情况V情况VI情况VII情况VIII ＜0 ＞0 ＞0 ＜0 ≈0 ≈0 ＜0 ＞0 ＞0 ＜0 ＞0 ＜0 ＞0 ＜0 ≈0 ≈0 大负值 很大的负值 小正值 大正值 小正值 小正值 小负值 小/大负值
对于轮轨的粘着力特性曲线(S1-S4)，参见图3，将在运行中持续地变化。利用转数调节，这些转变也可定性地被识别，参见图5。
一般地，在大值的粘着系数(μ)的情况下加速度只稍微地下降，而在低值的粘着系数时，加速度强烈地上升。相应的运行状态可通过实际转矩值粗略地评价。最后的一个策略是普遍适用的预防措施，它被确定在规则表2中。在起动时，也就是在还没有加速度及转矩变化时，机车也应该能通过这个策略被加速起来。
为了求得连续的加速度校正值(bk)，使用了模糊推论法。它能够确定一个摹拟函数或模糊函数(fFuzzy)，它在规则表2中借助语言变量，例如“小正值”“大正值”来表达。模糊规则表2相应于模糊函数(fFuzzy)，它用于直观地描述决定策略。
表2： 规则 Ri 输入 xi(bkalt) yi(dMsoll/dt) zi(Msoll) 输出 ci(bk) R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 R10 R11 N N Z N P N N Z Z Z P Z N P Z P P P L H PB PS NB NS PVS NS NS PS PS PB NVS
这些语言变量具有以下含意：N＝负值，Z＝0，P＝正值，L＝低，H＝高，PS＝小正值，PB＝大正值，NB＝大负值，NS＝小负值，PVS＝很小的正值，NVS＝很小的负值。i为过程变量，它可取值1至11，与规则(Ri)相对应。xi(bkalt)，yi(dMsoll/dt)，zi(Msoll)及ci(bk)表示为规则(Ri)相应量的从属函数。
用于构成模糊函数(fFuzzy)所必须的推论机制由三个步骤组成：模糊化，推论及解模糊。推论的精确计算步骤已描述在导言部分所述的C.C.Lee所发表的文献中。为了对三个输入量模糊化，将它们与时间有关地标称化，也即应用了与最小值-1及最大值+1有关的从属函数，正如在图8至11中所描绘的。
图8表示从属函数(N(dMsoll/dt))，(Z(dMsoll/dt))，及(P(dMsoll/dt))，其中横座标代表输入量，纵座标代表输出量。从属函数(N)在dMsoll/dt＝-1至dMsoll/dt＝N1时具有值1。在dMsoll/dt＝N1至dMsoll/dt＝0时，从属函数(N)由1线性地下降到0。值(N1)位于从-0.2至-0.4的区域中。从属函数(P)位于dMsoll/dt＝0至1的另一区域中，它与从属函数(N)是相对纵座标轴对称的。从属函数(N)呈梯形并同样相对纵座标轴对称。它在负区域中，即从dMsoll/dt值(ZO)为-0.2至-0.4的值域开始到dMsoll/dt值(ZS)为-0.1至-0.2的值域为止，线性地从0上升到值域为0.7至0.9的鞍值。
图9表示与时间相关的从属函数(N(bkalt))(Z(bkalt))及(P(bkalt))，它们与图8中相应的从属函数相似。其中用在区域-0.4至-0.6中的值(N1′)取代值(N1)。从属函数(N)在值域为-0.1至-0.2的值(NO′)时其值为0。用小于值(NO′)的其值域在-0.2至-0.4中的值(ZO′)代替值(ZO)。从属函数(Z)的鞍值在0.8至0.9的范围中，它在bkalt值为NO′时达到。
图10表示与时间有关的从属函数(L(Msoll))及(H(Msoll))。从属函数(L)，从Msoll值为-1开始到值域为-0.4至-0.5的Msoll值(LO)为止，线性地自1下降到0。从属函数(H)，从值域为-0.5至-0.7的Msoll值(HO)开始到Msoll值为+1为止，线性地从0上升到1。其中(HO)小于(LO)。
图11表示6个三角形的从属或输出函数(NB、NS、NVS、PVS、PS、PB)，每个均具有基值0及最大值1并均与加速度校正值(bk)相关。从属函数(PB)在值域为0.7至0.9的bk值(PB1)时具有其最大值1。从属函数(PS)在值域为0.3至0.5的bk值(PS1)时具有其最大值1。从属函数(PVS)在值域为0.1至0.3的bk值(PVSl)时具有其最大值1。负的从属函数(NB、NS、NVS)相对纵座标轴与正的从属函数相对称。
现在可构成相关度：αi＝xi(bkalt)∧Yi(dMsoll/dt)∧zi(Msoll)，其意义为αi＝min(xi(bkalt)，yi(dMsoll/dt)，zi(Msoll))，其中i为用于表2中规则1-11的过程变量，并且这种逻辑关系仅是对存在于表2中的那些量构成的。
对于规则(R1)的相关度称为：对于bkalt＝N及dMsoll/dt＝N为bk＝PB。规则R10是占优势的。如果有Msoll＝L，则为bk＝PB。
由这个相关度及输出量(bk)的相关函数(ci)再计算调节决定：βci(w)＝αi∧ci(w)，其意义为βci(w)＝min(αi，ci(w))(根据Mamdani的最小值运算)或βci(w)＝αi·ci(w)(根据Larsen的标量乘积运算)，其中w是(bk)的过程变量。整个结论由βc(w)＝∑βci给出，其中对i为1至m进行相加，m＝表2中规则的数目。
现时的加速度校正值(bk)即模糊函数(fFuzzy)的计算值可作为m＝11的bk值(wi)的平均值根据：bk＝(∑wi)/m对于i＝1至m进行计算，其中(wi)为(bk)的这样的值，在该值时量(βci(wi))具有其最大值。
现时的加速度校正值(bk)也可作为“重心”根据：bk＝(∑βci(wi)·wi)/∑βci(wi)进行计算，其中总是对i从1至m进行相加。
图6至7表示仿真计算的粘着力特性曲线(S1-S4)。在仿真计算时，在各种粘着力特性曲线(S1-S4)之间可突然地进行转换。(A)表示在粘着力特性曲线(S2，S3)时的相应工作点。
模糊推论方法是这样一种可能性，即所述的搜索策略可用一种模糊函数(fFuzzy)来描述。这样一种函数也可以借助另外的方法近似地实现，例如借助一种神经网络或一种多项式函数来实现，其结论将通过具有同样输入量的一个函数来确定。
可用加速度调节来代表转数调节。对此可以除掉积分元件(4)。将用加速度实际值(bist)取代转数实际值信号(nist)输送给加法元件(5)。对此转数调节器(6)将作为加速度调节器应用。该加法元件(5)显然也可集成在转数调节器(6)中。
对于每个表2中的输入量也可用大于3个，例如7个从属函数来代替3个从属函数(H、L、N……)进行描述，如在导言部分由C.C.Lee发表的文章中所述的。对于计算模糊函数(fFuzzy)也可用转矩实际值(Miat)取代转矩给定值(Maoll)。