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论文的研究工作是结合北京铁路局的一项技术改造项目进行的,研究的结果将直接用于铁路机车中.在铁路机车不断提速的条件下,加上能源消耗和环境污染的重视,对内燃机车柴油机转速控制系统的性能要求越来越高.但是,中国目前机车柴油机转速控制技术水平比较低;使得机车的操作性能比较差.针对内燃机车柴油机转速控制问题,在该文中研究工作包括如下内容:为了对内燃机车柴油机转速控制系统进行设计和分析,通过试验的方法,首次基于RBF神经网络,建立了内燃机车柴油机系统非线性输入输出模型;并将该非线性模型作为柴油机转速智能控制系统的仿真数学模型;首次提出了一个改进的自组织网络(MSOM),解决了RBF网络参数选择的关键技术问题.根据机车柴油机的工作特点和转速控制方式,以PC104计算机为核心,设计了机车柴油机数字控制系统,在此控制系统硬件基础上实现了柴油机系统的建模和智能控制方法的研究.其中包括模糊控制、模糊预测控制和自校正控制.在该文中,采用模糊控制方法对柴油机转速进行了控制;在常规模糊控制器的基础上,采用在线修正比例因子和量化因子的方法,对模糊控制器的参数进行在线修正;并在柴油机调速器试验台上进行了控制试验.试验结果表明,所采用的控制方法可明显地改善系统性能.首次针对机车柴油机转速控制系统提出模糊预测控制方法,采用黄金分割法对参数进行寻优;并对控制算法进行了计算机仿真试验,仿真结果表明,模糊预测控制方法可以大大改善柴油机转速控制系统的动态特性.在国内首次将自校正控制方法应用于机车柴油机转速控制;采用在线辨识的方法修正柴油机系统模型参数,以补偿柴油机特性在不同工况下的变化,据此设计了广义最小方差自校正控制器;仿真结果验证了该方法的有效性.通过试验台试验和计算机仿真研究表明,将智能控制方法应用于机车柴油机的转速控制中是完全可行的,并能明显改善柴油机系统的性能;为铁路内燃机车未来的自动化驾驶提供了有效的方法;也为改进铁路机车目前的人工操作提供了科学的依据和有效的方法.该文的研究结果也可应用于其他类型柴油机的智能控制问题.