Nuevas ideas sobre el control robusto de trenes inclinables con combinación de incertidumbre y restricciones de rendimiento
Autores: Hassan, Fazilah; Zolotas, Argyrios; Halikias, George
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Nuevas ideas sobre el control robusto de trenes inclinables con combinación de incertidumbre y restricciones de rendimiento
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Control robusto optimizado
Inclinación sin vista previa
Estructura de control SISO
Detección de fallas
Ceros de fase no mínima
Calidad de marcha
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
Se presenta un estudio riguroso sobre control robusto optimizado para vehículos ferroviarios de inclinación de alta velocidad de tipo nulificación (sin previsualización). El esquema utiliza sensores en el cuerpo del vehículo, a diferencia del de inclinación con previsualización (que utiliza información previa de la vía férrea). La inclinación con previsualización es la norma industrial en la actualidad, pero es un esquema complejo (tanto en términos de conexiones de señales entre vehículos como en lo que respecta a la detección directa de fallas). La inclinación sin previsualización es sencilla (ya que implica esencialmente una estructura de control SISO) y más efectiva en términos de detección de fallas (localización). Sin embargo, el esquema de inclinación sin previsualización sufre limitaciones de rendimiento debido a ceros de fase no mínima en el modelo de diseño (debido al efecto compuesto de la interacción dinámica de la suspensión y la combinación de sensores utilizada para el control de retroalimentación) y presenta un problema de diseño de control desafiante. Propusimos un diseño de control robusto optimizado que ofrece un rendimiento de inclinación sin previsualización altamente mejorado a través de una representación de modelo bifactorial, es decir, (i) utilizando el modelo de diseño de fase no mínima y (ii) proponiendo una versión de modelo de diseño factorizado con las características de fase no mínima tratadas como incertidumbre. El impacto de los controladores diseñados en el rendimiento de inclinación, tanto determinístico (respuesta de aceleración en curvas) como estocástico (calidad de marcha), fue investigado metodológicamente. Se empleó la optimización no lineal para facilitar la selección de pesos finos dada la importancia de la calidad de marcha como una restricción acotada en el proceso de diseño.
Descripción
Se presenta un estudio riguroso sobre control robusto optimizado para vehículos ferroviarios de inclinación de alta velocidad de tipo nulificación (sin previsualización). El esquema utiliza sensores en el cuerpo del vehículo, a diferencia del de inclinación con previsualización (que utiliza información previa de la vía férrea). La inclinación con previsualización es la norma industrial en la actualidad, pero es un esquema complejo (tanto en términos de conexiones de señales entre vehículos como en lo que respecta a la detección directa de fallas). La inclinación sin previsualización es sencilla (ya que implica esencialmente una estructura de control SISO) y más efectiva en términos de detección de fallas (localización). Sin embargo, el esquema de inclinación sin previsualización sufre limitaciones de rendimiento debido a ceros de fase no mínima en el modelo de diseño (debido al efecto compuesto de la interacción dinámica de la suspensión y la combinación de sensores utilizada para el control de retroalimentación) y presenta un problema de diseño de control desafiante. Propusimos un diseño de control robusto optimizado que ofrece un rendimiento de inclinación sin previsualización altamente mejorado a través de una representación de modelo bifactorial, es decir, (i) utilizando el modelo de diseño de fase no mínima y (ii) proponiendo una versión de modelo de diseño factorizado con las características de fase no mínima tratadas como incertidumbre. El impacto de los controladores diseñados en el rendimiento de inclinación, tanto determinístico (respuesta de aceleración en curvas) como estocástico (calidad de marcha), fue investigado metodológicamente. Se empleó la optimización no lineal para facilitar la selección de pesos finos dada la importancia de la calidad de marcha como una restricción acotada en el proceso de diseño.