【摘 要】
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我国高速铁路在过去十多年得到了快速发展,随着列车运营速度的不断提升,车外隧道压力波动更加剧烈,进而诱发车内压力发生更大地波动,影响乘客舒适性。现有的固定时长关闭换气风道的传统被动控制方式在重新开启风道时可能造成车内更大的压力波动,不能有效抑制车外气压向车内传递。且长时间关闭换气风道会影响车内空气质量,因此传统控制方式中车内气压舒适性与车内新鲜空气量的需求是存在一定矛盾的。针对以上问题,建立了考虑具
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（No.51975487）；
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我国高速铁路在过去十多年得到了快速发展,随着列车运营速度的不断提升,车外隧道压力波动更加剧烈,进而诱发车内压力发生更大地波动,影响乘客舒适性。现有的固定时长关闭换气风道的传统被动控制方式在重新开启风道时可能造成车内更大的压力波动,不能有效抑制车外气压向车内传递。且长时间关闭换气风道会影响车内空气质量,因此传统控制方式中车内气压舒适性与车内新鲜空气量的需求是存在一定矛盾的。针对以上问题,建立了考虑具有非线性特性的车体缝隙、换气风道以及车体变形多因素耦合作用下的车内外气压传递模型,并设计了换气风道开闭与车内气压特性匹配的车内压力波动阈值迭代学习控制算法、基于条件与性能匹配的车内压力波动阈值迭代学习控制算法,基于该车内外气压传递模型与实测隧道压力波数据对控制算法进行仿真研究。相较于传统控制方式,论文设计的车内压力波动控制算法均获得了较好的控制效果。并在车内压力波动控制算法研究结果的基础上,进一步设计了高速列车车内压力波动试验系统。论文的主要研究内容包括:1.综合考虑了具有非线性特性的车体缝隙、换气风道以及车体变形对车内压力波动的影响,建立了多因素耦合作用下的车内外气压传递模型。采用实测的车内外压力数据对该模型进行修正,得到了模型最优延迟时间,并验证了修正后带延迟时间的传递模型的正确性。2.研究了换气风道开闭与车内气压特性匹配的车内压力波动阈值迭代学习控制算法,并与未控制方式、传统控制方式进行仿真对比分析,结果表明车内压力波动阈值迭代学习控制算法能够更好地兼顾车内气压舒适性以及车内空气质量。3.建立了包含工况信息、运行状态信息以及控制信息的高速列车历史运行数据库,并在阈值迭代学习控制算法的基础上,利用历史运行数据,设计了基于条件与性能匹配的车内压力波动阈值迭代学习控制算法,并通过与阈值迭代学习控制算法进行对比分析,结果表明基于条件与性能匹配的阈值迭代学习控制算法在车内气压变化率及收敛速度等方面均得到了改善。4.设计了高速列车车内压力波动试验系统,主要包括系统总体方案设计、硬件系统搭建以及软件设计。其中,软件设计包括数据采集模块、数据分析与显示模块、车内压力波动控制算法模块以及数据存储管理模块。
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