• شماره ركورد
    17264
  • شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
    17264
  • پديد آورنده

    حامد مزداراني

  • عنوان
    طراحي كنترل كننده پيش بين مقاوم براي سيستم كروز كنترل قطار پرسرعت
  • مقطع تحصيلي
    كارشناسي ارشد
  • رشته تحصيلي
    كنترل
  • تاريخ دفاع
    ارديبهشت 1396
  • استاد راهنما
    دكتر علي اكبر جلالي
  • استاد مشاور
    دكتر عليرضا شهري
  • دانشكده
    برق
  • چكيده
    در اين پايان‌نامه دو كنترل‌كننده پيش‌بين مدل و پيش‌بين مقاوم براي سيستم كروز كنترل قطار پرسرعت طراحي شده است. در طراحي كنترل‌كننده پيش‌بين مدل، از روش كنترل تابعي پيش‌بين يك كنترل‌كننده خطي براي سيستم كروز كنترل قطار پرسرعت طراحي مي‌شود. در اين روش با خطي نمودن معادلات ديناميكي غيرخطي قطار پرسرعت حول حالات تعادل و بدست آوردن فضاي حالت براي آن، مسئله كروز كنترل قطار پرسرعت به مسئله پايداري معادلات ديناميكي خطا در مبدا تبديل مي‌شود. در فرآيند طراحي، كوپلرهاي بين واگن‌ها بصورت فنرهايي خطي فرض مي‌شوند. بهينه‌سازي تابع هدف با در نظر گرفتن قيود مثبت بودن سرعت قطار و حداكثر سرعت مجاز درخط، بصورت برخط انجام شده و سيگنال كنترلي بدست آمده است. براي طراحي كنترل‌كننده پيش‌بين مقاوم براي سيستم كروز كنترل قطار پرسرعت از روش حداقل-حداكثر استفاده شده است. در اين روش بدترين شرايط عدم قطعيت در تابع هزينه وارد شده و سپس تابع هزينه متناظر با آن حداقل مي‌شود. بدترين شرايط عدم قطعيت آن‌هايي هستند كه تابع هزينه را حداكثر مي‌كنند و در رئوس فضاي محدب حاصل از تمام عدم قطعيت‌ها قرار مي‌گيرند. اين مسئله با در نظر گرفتن يك حد بالا براي تابع هزينه و سپس حداقل نمودن اين حد بالا توسط يك قانون كنترل فيدبك حالت ثابت بيان مي‌شود. اين قانون كنترل فيدبك حالت به در نظر گرفتن اغتشاش‌هاي اندازه‌گيري نشده و عدم قطعيت‌هاي موجود در مدل تعبير مي‌شود. نتايج حاصل از شبيه‌سازي براي كنترل‌كننده پيش‌بين مدل نشان مي‌دهد كه اين كنترل‌كننده داراي دقت رديابي بسيار خوبي بوده و همچنين رديابي مجانبي در آن تضمين شده است. ميزان تلاش كنترلي هم در مقايسه با ساير كارهاي انجام شده كمتر است. البته اين كنترلر در برابر اغتشاش خارجي چندان مقاوم نيست. كنترل‌كننده پيش‌بين مقاوم داراي تلاش كنترلي بسيار بيشتري نسبت به كنترل‌كننده پيش‌بين مدل است، اما قوام آن در برابر اغتشاش خارجي بسيار بهتر است. همچنين رديابي مجانبي هم در اين كنترلر صورت گرفته است.
  • تاريخ ورود اطلاعات
    1396/03/03
  • تاريخ بهره برداري
    3/21/2018 12:00:00 AM
  • دانشجوي وارد كننده اطلاعات

    حامد مزدراني

  • چكيده به لاتين
    In this dissertation, two robust predictive controller and model predictive controller is designed for high-speed train cruise control system. In the design of model predictive controller, Predictive functional control method is used for designing linear controller for high-speed train cruise control system. With linearization of nonlinear dynamic equations of high-speed train around equilibrium state and obtain state space, cruise control problem of high-speed train is converted to the stability problem of the error dynamic equation at zero. The couplers between cars are considered as linear springs. With Taking into account the positive constraints of the speed of the train and The maximum permissible speed line, Optimization of the cost function is done and Control signal is obtained. Min-max method is used for designing the robust predictive controller for high-speed train cruise control system. In this method The worst conditions of uncertainty is entered in the cost function and the Corresponding cost function is minimized. The worst conditions of uncertainty are those that maximize the cost function and placed at the vertices of a convex space of all uncertainty. This problem consider the upper bound for cost function and then minimize this upper bound with constant state feedback control law. This state feedback control law is Interpreted to Considering the not measure disturbances and uncertainties in the model. The results of the simulation for model predictive controller show that this controller has excellent tracking accuracy and also Asymptotic tracking is guaranteed. The control effort is lower Compared to other work. The control effort of the robust predictive controller is more than model predictive controller, but its robustness against external disturbance is better. Also Asymptotic tracking Has been made.