受电弓振动主动控制研究现状分析

受电弓振动主动控制研究现状分析

□宋一凡郭德勇梁继国

【内容摘要】电力机车高速行驶时，弓网振动将导致弓网接触力产生波动进而引起机车受流不良，降低机车运行性能甚至会损害机车电气设备。受电弓主动控制可以有效减小弓网振动，本文从控制算法方面介绍了受电弓振动主动控制的研

究现状，总结分析了近年来国内外学者在这方面取得的研究成果以及各种控制算法的优缺点，并展望了未来受电

弓振动主动控制的发展趋势和研究方向。

【关键词】电力机车；受电弓振动；主动控制；控制算法

【基金项目】本文为东北林业大学国家级大学生创新实验项目“电动载货车高速路随动取电装置”（编号：201810225079）资助项目研究成果。

【作者单位】宋一凡、郭德勇，东北林业大学交通学院；梁继国，吉林省辉南经营局

一、引言

受电弓与接触网接触受流牵引电力机车运行，空气动力、接触网的波传播和波反射、不规则风和轮轨状况等因素将引起弓网振动，而弓网振动将降低机车受流质量、加剧弓网磨损、增大运行噪声。随着机车运行时速提高，弓网振动带来的危害也将加剧，弓网振动成为限制电力机车提速的重要因素。目前，主要有两种方法解决振动问题：一是提高接触网刚度或增大接触线张力，二是增大弓网接触力。这两种方法均在一定程度上减小了弓网振动，但第一种需要更换接触网，成本巨大；第二种加剧弓网磨损的同时增大了安全隐患［1］。研究人员不得不寻找新的途径来解决振动问题，早期研究者提出利用主动控制技术来提高受电弓的跟随性。进行可控受电弓的研究渐渐成为了机车受电弓研究的一个重要课题。

对于受电弓振动主动控制的研究，欧洲和日本学者起步较早，2003年7月速度可达230km/h的振动主动控制受电弓在德国就已试验成功［2］。而我国学者对此类课题的研究起步较晚，发展尚停留在实验室阶段。尽管国内外已有很多研究涉及这一领域，但大多仅停留在控制策略的提出和数值仿真验证，难以在实践中得到应用，实现的瓶颈主要在于作动器的选择和能量供应问题，以及接触力反馈信号的实用性。本文从控制算法和作动器两个方面来介绍受电弓主动控制的研究现状和存在的问题，以期为受电弓主动控制的研究提供一些思路。

二、控制算法

控制算法作为主动控制的核心对其应有如下要求：所需控制信息量少，计算速度快，输出信息易于执行，复杂控制具有一定的自适应性。国内外对控制算法进行了大量研究，大体可分为以下五类（列出）。

（一）模糊控制。模糊控制自第一次成功应用以来，模糊控制理论已得到突飞猛进的发展，解决了许多现实问题。模糊控制具有很强的鲁棒性，适用于工作条件下具有非线性和参数时变性的受电弓，因此受电弓的模糊控制受到了学者的关注。

（二）变结构控制。由于变结构控制具有极强的鲁棒性且实现容易，尤其可以良好地自适应系统干扰，适用于线性和非线性，可有效处理弓网振动问题。但其缺点是当变结构控制到达切换面后受时滞和惯性的影响在滑模面附近来回穿梭，引起变结构振颤。变结构控制可分为两类，一类是非滑模变结构控制，另一类是滑模变结构控制。研究者对这两种变结构控制均有应用。

（三）线性二次型控制。线性二次型控制适用于时变系统，控制能量低，计算精度高，能有效处理扰动信号和测量噪声问题且易于构成闭环最优控制，可作为处理弓网振动问题的有效途径。

（四）预测控制。预测控制应具备以下三项基本原理：预测模型、滚动优化和反馈校正。线性模型的预测控制算法已非常成熟，但实际所需的控制系统大多是非线性的，因此现在预测控制的研究重点就成为非线性模型预测控制，弓网振动模型便是一种典型的非线性模型，相关研究者也将非线性模型预测控制用于受电弓的主动控制。

Mihai－Florin Taran等提出了一种基于模型预测控制策略的接触力闭环控制方法。预测控制使用有限变量构造的有限滚动时域估计，使用系统模型的离散时间公式，利用接触网模型中时变表达式得到离散模型，并提出二阶离散化方法，增设积分以消除稳态误差，得到线性时变模型。将控制目标转化为一个凸函数以表达误差的权重和对有限滚动时域估计的控制力［3］。任志玲根据弓网模型和接触力数据，利用预测控制技术预测下一时刻接触力，将预测值与理论值比较计算误差，模型预测控制器通过电流变阻尼器将计算结果转换为接触力的控制输入量。实验结果表明能够有效提高弓网耦合质量［4］。

（五）神经网络模型。刘仕兵等将NAＲMA－L2模型应用到弓网振动控制系统中并给出了控制方案：控制系统分为系统辨识部分和控制部分。系统识别部分采用在线辨识，响应快迟滞小，增加了系统的实时性。系统首先从被控制系统

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