长大货物列车智能电控空气制动系统的研究与分析

　　系统的制动指令决定了电控空气制动系统将施加的制动力大小，用0～100%之间表示，增量为1%。本文通过软件控制制动缸压力，主要的功能定义如下：最小常用制动(10%)、常用全制动(100%)、紧急制动(120%)、完全缓解(0)和阶段制动和阶段缓解(增量为1%)。

　　图1货物列车电控空气制动系统设计原理图

　　2.3电控空气制动系统车辆制动缸压力的确定

　　传统自动空气制动机的制动缸压力是通过列车管减压量获得的。为了便于微机计算和控制该车辆制动缸的目标压力，首先根据车辆载重状况和车辆制动率来确定车辆常用全制动时制动缸的压力，然后根据制动指令来获得制动缸的目标压力值。车辆常用全制动的制动缸压力定义如下：

　　FSP=(NBR×W)/C (1)

　　式中，FSP——常用全制动制动缸压力(kPa)；

　　NBR——制动率；

　　W——车辆重量(Ｗ=自重＋载重，kN)；

　　Ｃ——制动常数(C=AP×LP×EFF，AP为制动缸活塞面积(m2)，LP为杠杆倍率，EFF为制动效率)。

　　为了保证最小常用全制动，规定最小常用全制动为140 kPa，此外，为防止意外常用全制动值，规定最大可能的常用全制动为：

　　FSPmax=BPP×RC (2)

　　其中，BPP——列车管设定压力(500kPa)；

　　RC——副风缸常数(RC=0.689)，该常数的确定原则是实行一次常用全制动后，副风缸内仍有足够的压力空气用于施行紧急制动，以保证列车运行安全。

　　紧急制动，制动缸压力为FSP×120%。

　　因此，车辆各种制动状况的制动缸压力确定如表1。

　　表1 制动缸目标压力确定表

　　列车制动指令 制动缸压力/kPa

　　00＜TBC＜=10%10%＜TBC＜100%TBC=100%TBC＞100% BCP=0BCP=50TBC=(FSP-50)×TBC/90+50FSPFSP×1.2

　　2.4电控空气制动系统的保安性能

　　该电控空气制动系统(ECP)在设计上充分考虑了当列车分离和列车管严重漏泄时的自动故障导向安全作用。该系统所选用的制动电磁阀为常开型电磁阀，缓解电磁阀为常闭电磁阀，因此当列车由于断钩造成列车分离时，车辆由于失电且列车管的压力空气急剧排出，此时所有的车辆控制单元将不再启用该车辆的备用电源，而是直接使用该车辆副风缸中的储风通过常开制动电磁阀AV进行紧急制动，使得列车安全停车以备乘务人员进行故障的排除。

　　3. 电控空气制动系统模糊控制

　　所设计的智能型电控空气制动体现在制动缸目标压力的智能控制上。电控空气制动系统中制动缸压力的控制采用模糊控制理论予以实现。采用模糊控制的原因是：经典控制所采用的电子比例—积分—微分法PID控制，需建立受控系统较精确的控制模型，而事实上制动缸压力的控制由于空气等温膨胀、其他非线性原因和较大的迟滞性，鲁棒性很差，很难用数学方式描述，因此PID控制也很难达到期望的高精度。

　　模糊控制特别适合于难以建立精确数学模型、大滞后、非线性系统的控制。模糊控制已在工业控制中获得了广泛应用，在铁路领域的应用也日趋增多[11、12]。

　　3.1 模糊控制器的软件设计[13]

　　3.1.1 确定模糊控制的输入和输出变量

　　所研究的模糊控制器采用制动缸的实际压力和目标压力的偏差及两次采样间隔的偏差变化率作为输入变量，制动和缓解电磁阀的励磁和消磁作为模糊控制输出变量。

　　3.1.2制定模糊控制表

　　(1) 确定输入输出变量的论域、语言变量和量化因子

　　本系统偏差的基本论域选为[-10kPa，+10kPa]，偏差语言变量的论域为[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]，因此其量化因子KE=6/10=0.6。同理，设偏差变化率Δe的基本论域为[-30kPa，+30kPa]，语言变量的论域为[-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6]，因此其量化因子为KC=6/30=0.2。由于制动缸压力控制的执行元件采用的是通断型电磁阀，因此定义输出控制量的基本论域为{-1，0，+1}(-1表示缓解，0表示保压，+1表示制动)，语言变量的论域为[-1，0，1]，量化因子Ku=1。

　　(2)定义模糊子集和隶属函数

　　由图2和图3的隶属函数得到表2输出量和表3的误差及误差变化率的语言变量隶属函数赋值。

　　图2 误差、误差变化率输入量的隶属函数

　　图3 输出量的隶属函数

　　表2 输出量U语言变量的隶属度赋值表

　　-1 0 1

　　NZEP 100 010 001

　　两个输入变量均取7个语言变量，即正大(PB)、正中(PM)、正小(PS)、零(ZE)、负小(NS)、负中(NM)和负大(NB)，并确定如图2所示的隶属函数。输出变量取3个语言变量，即正(P)，零(ZE)和负(N)，其隶属函数如图3所示。

　　(3)确定模糊控制规则

　　针对电控空气制动系统的特点，即制动时，缓解电磁阀不能动作以进行制动力的调整(此时缓解电磁阀动作比较危险，且造成不必要的废风)，同时缓解时，制动电磁阀必须关闭(保证该车有效缓解和避免储风的浪费)，并针对本文中所用电磁阀为通断(或开关)电磁阀，因此定义模糊规则表如表4所示。

　　该表的规则1表示：制动时，如果误差为负大(NB)，且误差变化率为负大(NB)，则充风(P)，以尽快消除误差。其它规则的含义略。

　　(4)求取模糊控制表

　　模糊控制表生成程序框图如图4所示。通过离线计算得到该电控空气制动系统的模糊控制表如表5所示。制动时，若查询该表时，控制量若为0和-1时则为保压(保证制动缸压力的上升斜率不致太陡)。缓解时，查询该表时，若控制量为0和+1时，亦为保压。

　　图4 模糊控制器控制表生成程序框图[14]

　　表3 误差e、ec语言变量的赋值表

　　-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

　　NBNMNSZEPSPMPB 10.300000 0.750.700000 00 00 00.31.00000 000.70.5000 0001000 0000.50.700 000010.30 00 00000.310.5 000000.70.75 000000.31

　　表4 模糊规则表

　　ec e

　　NB NM NS ZE PS PM PB

　　NBNMNSZEPSPMPB PPPPPZEZE PPPPZENN PPPPZENN PPPZENNN PPZENNNN ZEZENNNNN ZEZENNNNN

　　表5 模糊控制表

　　ec e

　　-6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6

　　-6-5-4-3-2-10123456 1111111000000 1111111000000 1111111000000 1111111000000 11111110000-1-1 11111000000-1-1 11111000-1-1-1-1-1 11000000-1-1-1-1-1 000000-1-1-1-1-1-1-1 000000-1-1-1-1-1-1-1 000000-1-1-1-1-1-1-1 00000-1-1-1-1-1-1-1-1 00000-1-1-1-1-1-1-1-1

　　3.1.3利用模糊控制表进行实际控制

　　在每一个控制周期的制动缸压力采样中，求得实际值和目标值间的误差及误差变化率来确定制动电磁阀和缓解电磁阀的动作。

　　式中，pr——实测值，Pd——目标值，Ｔ——采样周期(或控制周期)。

　　将实际计算的e(k)和Δe(k)分别乘以量化因子Ke、Kc并取整后，查找模糊控制表5得到输出控制量。图5为控制表查找的程序框图。

　　4. 电控空气制动系统控制软件实现

　　制动缸压力的控制是货物列车电控空气制动系统的核心。本文应用微软公司的Visual C++5.0为开发平台[15，16]，在WINDOWS95操作系统下自行编制了货物列车电控空气制动系统制动缸压力的控制软件。制动缸压力模糊控制流程图如图6所示。

　　该软件可以模拟司机室进行制动、阶段制动、缓解、阶段缓解和紧急制动等操作，实时显示制动缸压力和车辆目标制动缸压力并绘制制动缸压力曲线图。

　　图5 模糊控制表查询程序框图

　　5. 智能电控空气制动系统试验

　　试验仅考虑车辆载重不同、车型不同(基础制动装置和自重)而导致的制动缸压力不同，以控制制动缸的制动(常用制动、常用全制动、紧急制动和阶段制动)和缓解(阶段缓解和全缓解)特性，而不考虑车辆间的通信、电源问题和其它与制动无直接关系的功能的研究。

　　5.1电控空气制动系统试验台简介

　　本试验台模拟两辆车的制动和缓解，它由一台微机实行两辆车的制动缸压力的控制。其原理图如图7所示(1辆车)。此外包括电磁阀48 V直流供电电源和压力传感器24 V直流供电电源。

　　图7 货车电控空气制动试验台原理图

　　图7中制动缸、副风缸和现车一样，是为以后尽可能利用现有货车的制动装置，以节约旧车改造的成本。

　　车辆制动参数

　　本试验中选用的车型为敞车和罐车两种。车辆制动系统的试验参数如表6所示。

　　表6 车辆制动系统参数

　　车型 C62A G12

　　杠杆倍率 9.28 9.0

　　轴重/t 21 17.5

　　载重/t 60 50

　　自重/t 21.7 20

　　制动缸直径/mm 254 254

　　5.2试验项目

　　试验主要考核常用制动、紧急制动、阶段制动、阶段缓解和完全缓解过程中智能电控空气制动系统对制动缸压力曲线的控制。

　　5.3 智能电控空气制动系统试验

　　本次试验中，为了对新旧车辆取得完整的试验数据，特别采用车辆1为旧制动缸，车辆2为新制动缸。车辆2制动缸的活塞阻力较车辆1制动缸的活塞阻力小。由于车辆2的制动缸的活塞行程受到限制，车辆1的制动缸的活塞行程未受任何限制，因此两辆车的制动缸容积略有不同，表现在制动和缓解时制动缸的上升和下降时间有一定的影响。此外，由于车辆2制动缸的漏泄稍大，因此它的补风较为频繁。制动时制动缸压力的上升曲线和缓解时制动缸压力的下降曲线受电磁阀特性的影响。同时，压力传感器的检测量受检测位置和制动缸压力空气等温膨胀等影响，这些因素都影响制动缸压力的控制精度。在北美AAR电控空气制动系统标准S-4300中，制动缸目标压力的控制精度要求达到±20kPa。本系统在试验中制动缸压力的控制精度达到±10kPa。在整个制动过程中，本系统一直连续检测制动缸的实际压力，一般情况下制动管系的漏泄达到5kPa时均自动进行补风。

　　5.3.1 常用制动试验(制动指令为50%)

　　制动缸压力上升曲线如图8。

　　图8 C62A、G12全重车50%常用制动制动缸压力曲线

　　5.3.2 紧急制动直接缓解试验

　　图9为紧急制动后直接缓解的制动缸压力上升和下降曲线图。

　　图9 C62A、G12全重车紧急制动后直接缓解制动缸压力曲线

　　5.3.3 紧急制动试验

　　紧急制动，制动指令为120%。制动缸压力上升曲线如图10。

　　图10 C62A全重车紧急制动制动缸压力曲线

　　5.3.4 阶段制动试验

　　图11为阶段制动试验，制动指令递增20%。该试验表明电控空气制动有良好的制动缸压力调节能力。

　　图11 C62A全重车阶段制动制动缸压力曲线

　　5.3.5阶段缓解试验

　　图12为阶段缓解试验曲线。制动指令递减20%。由图可以看出，电控空气制动的阶段缓解具有良好的操纵性，且压力保持较好。

　　图12 G12全重车常用全制动后阶段缓解制动缸压力曲线

　　5.4试验结果分析

　　从以上的制动缸压力试验曲线可看出，所设计的智能型电控空气制动系统有良好的操纵性，并具有自动保压和制动缸压力漏泄的自动补风功能。上面制动过程图中曲线的波动主要由于制动系统漏泄而自动补风造成的，正好反映出其具有良好的自动补风功能。本试验数据采集和控制周期为100 ms。本次试验的压力波动一般均为10kPa左右，远小于现有制动系统相邻两车在相同工况下制动缸压力差达50kPa的幅度。

　　电控空气制动系统可以让司机根据列车实际运行需要随意制动和缓解(如图11、图12所示的阶段制动和阶段缓解)。制动缸压力升压时间可根据需要设定。缓解时由于新旧制动缸的活塞长度不一样，旧缸活塞行程较短，因此两车全缓解(制动缸压力为零)时，新缸一般滞后1s左右。所有试验也表明了制动缸的最终压力和制动缸活塞行程无关。

　　试验结果也能较好地符合北美铁道协会AAR最新标准S-4300[7]，北美铁道协会AAR标准规定，最小常用制动，制动缸压力上升时间为2s左右；常用全制动制动缸压力的升压时间为6s～10s；紧急制动制动缸压力的上升时间为7s～12s；常用全制动完全缓解到压力35kPa左右时间为6s～15s。因此设计的智能电控空气制动系统在最小常用、常用全制动、紧急制动的制动缸升压时间和常用全制动缓解时间基本上在北美铁道协会的标准之内。这主要是本系统采用了基于模糊控制技术的智能制动控制器，其控制精度高于PID控制技术，而设备成本却远低于后者。

　　6. 列车制动动力学计算结果及分析

　　列车纵向制动动力学及多刚体车辆动力学的理论模型与计算方法均采用文献[17]的创新研究成果，重要的是其理论模型及仿真计算结果与几次大型货物列车制动试验[18，19]十分吻合。

　　以100辆C62A型重车、空车编组为例进行计算，其中制动机型式为120型空气制动机和货物列车智能型电控空气制动系统，缓冲器均取MX1型，闸瓦材质均取高摩合成闸瓦。

　　6.1 制动动力学计算结果与分析

　　以下计算结果仅列出100辆全重车和100辆全空车分别在制动初速100 km·h-1和40km·h-1时的动力学计算结果。

　　由表7～表10可以看出，由于电控空气制动具有非常好的制动一致性且制动缸压力上升曲线缓和，因此最大车钩力均小于120型空气制动机制动时所产生的车钩力(一般减小约3～4倍左右)。制动距离和制动时间亦有所减小。为进一步分析两种制动系统的差别，选择100辆C62A重车专列、制动初速为80 km·h-1为例来说明电控空气制动系统和120型空气制动机两种制动系统在紧急制动时，纵向力沿车位的分布及最大车钩力车位在整个制动过程中的分布情况(计算结果经EXCEL绘制)。

　　表7 紧急制动结果(平直道，100辆重车，制动初速100km·h-1)

　　制动机 制动时间/s 制动距离/m 最大压钩力/kN 车位

　　120型电控空气制动 54.4950.61 846.8809.9 1214.1277.6 5939

　　表8 紧急制动结果(平直道，100辆重车，制动初速40km·h-1)

　　制动机 制动时间/s 制动距离/m 最大压钩力/kN 车位

　　120型电控空气制动 22.9723.43 164.7165.1 1472.8(891.7)263.3 6145

　　注：括号内的值为1991年72辆重车大秦线试验值。

　　表9 紧急制动结果(平直道，100辆空车，制动初速100km·h-1)

　　制动机 制动时间/s 制动距离/m 最大压钩力/kN 车位

　　120型电控空气制动 49.8448.55 784.637.5 516.8191.8 6788

　　表10 紧急制动结果(平直道，100辆空车，制动初速40km·h-1)

　　制动机 制动时间/s 制动距离/m 最大压钩力/kN 车位

　　120型电控空气制动 22.5420.45 155.2133.4 575.4188.9 10090

　　由图13可以看出，电控空气制动时车钩力非常小，且在40位以前车钩力基本为零，此外，各车位的减速度较为一致。而图14中120型空气制动机的车钩力明显大于电控空气制动，且各车位的减速度变化也较大。从列车一维纵向力可分析出，电控空气制动对减小列车的纵向力具有明显的优势。

　　图13 C62A重车智能电控空气紧急制动各车位的车钩力和减速度

　　图14 C62A重车120型空气制动机紧急制动各车位的车钩力和减速度

　　图15和图16分别为120型空气制动机和电控空气制动最大车钩力车位在整个制动过程中的车钩力变化情况。图15为120型空气制动机制动时，58车位的车钩力在整个制动时间内既有压钩力又有拉钩力，且变化幅度较大，因此容易造成车钩的疲劳破坏，而图16电控空气制动中，41车位的车钩力在整个制动时间内基本为压钩力，且量值较小，说明电控空气制动在整个制动过程中车钩力变化较为均匀，车辆制动动力学性能较好。

　　图15 120型空气制动机最大车钩力车位的车钩力—时间曲线

　　图16 电控空气制动最大车钩力车位的车钩力—时间曲线

　　6.2 多刚体车辆动力学仿真结果及分析

　　本节用ADAMS/Rail软件对C62A空车80 km·h-1和40 km·h-1、线路激扰为AAR 5级线路谱条件下电控空气紧急制动的三车三维动力学分析，并和120型空气制动机的制动动力学结果进行了分析比较。该仿真利用列车一维纵向动力学计算列车中纵向力的变化情况，并取出最大车钩力处的车辆，加上前后两辆车辆共3辆车辆和对应位置处的车钩力，并在两端加上车钩力，车轮处施加制动力矩来计算3辆车辆的动力学情况，以进行动力学性能的分析。

　　脱轨系数是列车运行安全的一个重要指标。本节选取运行工况最为恶劣的第二辆车辆作为比较。图17中的120型制动机最大脱轨系数约1.1左右，超过车辆的脱轨安全标准，具有一定的安全隐患，而图18中智能电控空气制动的脱轨系数普遍较小，最大脱轨系数仅为0.37，具有很好的运行安全性。

　　图17 120型空气制动机80km·h-1制动时车辆2的轮对2的脱轨系数

　　图18 电控空气制动机80km·h-1制动时车辆2的轮对2的脱轨系数

　　图19和图20分别为120型空气制动机和电控空气制动车辆2的轮对2的轮轨间横向力。图中表明，120型空气制动机制动时轮轨横向力达到了33 000 N，远比电控空气制动过程中轮轨横向力大(最大值仅为13000N)。

　　图19 120型空气制动机在制动过程车辆2的轮对2的轮轨横向力

　　图20 电控空气制动在制动过程中车辆2的轮对2的轮轨横向力

　　表11～表12为3辆空车车辆在40 km·h-1制动初速紧急制动工况下各轮对脱轨系数、轮轨横向力、轮重减载率、车体点头加速度和车辆的垂向、横向加速度的最大值的详细列表。

　　由表的数据可以看出，电控空气制动几乎在所有有关安全的动力学性能参数上均比传统的空气制动机具有明显的优越性。由于中间车辆受两头车辆的纵向和横向作用，因此其制动工况较为恶劣，在本文所有的仿真参数上一般都较其它两辆车辆的数值为大。表中脱轨系数数据表明，车辆的2、4轴普遍比车辆的1、3轴大，该仿真结果和试验结果较为吻合[17]。

　　表11 40km·h-1电控空气紧急制动各参数的最大值

　　参数内容 脱轨系数 轮轨横向力/kN 轮重减载率 车体点头加速度/rad·s-2 垂向加速度/m·s-2 横向加速度/m·s-2

　　一车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .17 .8 .15 0.11 0.7 0.3

　　二车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .14 .83 .12 0.14 0.66 0.18

　　三车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .09 .1 .29 0.12 0.8 0.11

　　表12 40km·h-1、120型制动机紧急制动各参数最大值

　　参数内容 脱轨系数 轮轨横向力/kN 轮重减载率 车体点头加速度/rad·s-2 垂向加速度/m·s-2 横向加速度/m·s-2

　　一车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .48 1 .44 1.17 1.9 6.11

　　二车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .0 .3 .0 1.1 3.6 5.85

　　三车 轮对1轮对2轮对3轮对4 .19 1 .7 0.9 2.63 5.3

　　7. 结论

　　(1)设计了长大货物列车智能电控空气制动系统，并定义了所有制动指令。根据制动率和车辆制动参数计算车辆常用全制动制动缸目标压力，结合司机制动指令确定本车所需的制动缸压力，突破了传统自动空气制动系统中分配阀控制制动缸压力的制动力分配方式。该系统具有自动保安作用，保证列车的安全运行。

　　(2)借助模糊控制的理论和算法、通断电磁阀的特点和电控空气制动系统的要求，运用Visual C++设计并实现制动控制的仿真程序，并自行设计了制动模拟试验台进行较系统的制动试验。试验表明电控空气制动系统能准确地执行制动、缓解、阶段制动和阶段缓解功能。前后车辆制动缸压力上升及压力下降的时间一致且较短，而且制动缸控制压力与目标压力的误差仅为±10kPa，有效地降低冲动。

　　(3) 通过一维纵向动力学分析，表明智能电控空气制动货物列车的制动距离、车钩力等参数较120型空气制动机优良。智能电控空气制动车钩力和纵向加速度的变化均较小，且最大车钩力车位在整个制动过程中基本为压钩力，分布均匀，减小了列车纵向力，有利于重载货物列车的运输安全性。

　　(4) 取出列车中纵向力最大的车辆，并结合前后两辆车形成三车三维动力学模型，输入轮轨参数、制动力矩，利用ADAMS/Rail模块建立了动力学仿真系统并进行仿真分析。分析结果表明，电控空气制动几乎在所有有关安全性的动力学性能指标上都远远优于传统的120型空气制动机。