Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Điều khiển chế độ trượt không đặc và vững chắc của hệ thống tàu siêu tốc: nghiên cứu điển hình
Tóm tắt
Bài báo này đề cập đến một phương pháp mới để khám phá phản ứng động học chính xác của hệ thống tàu siêu tốc và điều khiển của nó. Các hệ thống treo từ tính có đặc điểm là tính phi tuyến cao và tính mất ổn định của đường cong mở, đây là các thành phần cốt lõi của các phương tiện siêu tốc. Đầu tiên, chúng tôi sử dụng các định luật điện từ và cơ học để suy diễn các biểu thức toán học của hệ thống siêu tốc đề xuất. Điều tra phân tích và tính toán lý thuyết cho thấy rằng với các giá trị cụ thể của các tham số trong hệ thống điều khiển, tàu siêu tốc có thể được cải thiện một cách đáng kể. Bài báo chỉ ra rằng tính phi tuyến bẩm sinh, sự ghép nối bên trong, sự không đồng trục giữa các cảm biến và bộ truyền động, và các rối loạn bên ngoài là những vấn đề chính cần được xem xét trong kỹ thuật siêu tốc. Thứ hai, một chiến lược điều khiển dựa trên mô hình chính xác của điều khiển chế độ trượt không đặc vững chắc được thiết kế để giảm giới hạn trên của cả độ không chắc chắn và sự can thiệp của bộ điều khiển chế độ trượt. Phương pháp này mang lại giá trị gia tăng so với các phương pháp điều khiển chế độ trượt mới về mặt độ vọt và tốc độ hội tụ, được thiết kế để kiểm soát vị trí dọc của hệ thống đề xuất. Bằng cách sử dụng các biến đổi toán học nghiêm ngặt liên quan đến các quy luật thích ứng trong miền tần số, một điều kiện đủ được rút ra cho sự ổn định của lỗi động lực học dựa trên lý thuyết Lyapunov. Điều này mở ra khả năng lớn cho việc giải thích hoạt động của hệ thống tàu siêu tốc. Kết quả số học được trình bày để cho thấy hiệu quả của sơ đồ điều khiển mà chúng tôi đã đề xuất.
Từ khóa
#tàu siêu tốc #điều khiển chế độ trượt #tính phi tuyến #độ ổn định #lý thuyết LyapunovTài liệu tham khảo
Xiaoming Z, Wanming L (2016) Key technologies in the construction of medium and low speed maglev in Changsha City. Urban Mass Transit 19:1–4
Sun Y, Xu J, Qiang H, Lin G (2019) Adaptive neural-fuzzy robust position control scheme for maglev train systems with experimental verification. IEEE Trans Ind Electron 66(11):8589–8599
Chen C, Xu J, Ji W, Rong L, Lin G (2019) Sliding mode robust adaptive control of maglev Vehicle’s nonlinear suspension system based on flexible track: Design and experiment. IEEE Access 7:41874–41884
Tezuka N, Kurita T, Ishikawa T (2013) Design and simulation of a five degrees of freedom active control T magnetic levitated motor’,’. IEEE Trans Magn 49(5):2257–2262
Wang H, Li F (2018) Levitation control of an improved modular bearingless switched reluctance motor. ISA Trans 80:564–571
Osa, M., Masuzawa, T., Orihara, R., and Tatsumi, E., (2017). Compact maglev motor with full DOF active control for miniaturized rotary blood pumps,’’ in Proc. 11th Int. Symp. Linear Drives Ind. Appl. (LDIA), Osaka, Japan, 1–6.
Kim C (2019) Robust air-gap control of superconducting-hybrid MagLev intelligent conveyor system in smart factory. IEEE Trans Magn 55(6):8300705
Verma S, Kim W, Shakir H (2005) Multi-axis maglev nanopositioner for precision manufacturing and manipulation applications. IEEE Trans Ind Appl 41(5):1159–1167
Cao R, Jin Y, Lu M, Zhang Z (2018) Quantitative comparison of linear flux-switching permanent magnet motor with linear induction motor for electromagnetic launch system. IEEE Trans Ind Electron 65(9):7569–7578
Hull JR, Fiske J, Ricci K, Ricci M (2007) Analysis of levitational systems for a superconducting launch ring’,’. IEEE Trans Appl Supercond 17(2):2117–2120
Lin FJ, Teng LT, Shieh PH (2007) Intelligent adaptive backstepping control system for magnetic levitation apparatus. IEEE Transac Magnetic 43(5):2009–2018
Zhou H, Ying H, Duan J (2011) Adaptive control using interval Type-2 fuzzy logic for uncertain nonlinear systems. J Central South Univ Technol 18(3):760–766
Yougang S, Wanli L, Junqi X, Haiyan Q, Chen C (2017) Nonlinear dynamic modeling and fuzzy sliding-mode controlling of electromagnetic levitation system of low-speed maglev train. JVE international ltd journal of vibroengineering 19:1392–8716
Lee JS, Kwon SD, Kim MY et al (2009) A parametric study on the dynamics of urban transit Maglev vehicle running on flexible guideway bridges. J Sound Vib 32:301–317
Haiyan Q, Wanli L, Yougang S, Xiangyong L (2017) A levitation chassis dynamic analysis and robust position control for maglev vehicles under nonlinear periodic disturbance. JVE Int ltd J Vibroeng 19:1392–8716
Mingda Z, Zhiqiang L, Xiaolong L (2019) Calculation and evaluation of load performance of magnetic levitation system in medium-low speed maglev train. Int J Appl Electromag Mech 1:1–18
You-gang S, Si X, Jun-qi X, Guo-bin L (2020) A robust levitation control of maglev vehiclessubject to time delay and disturbances: designand hardware experimentation. Appl Sci 10:1179. https://doi.org/10.3390/app10031179
Khan M et al (2016) Robust H1 control of Magnetic Levitation system based on parallel distributed compensator. Ain Shams Eng J. https://doi.org/10.1016/j.asej.2016.06.005
Osa, M., Masuzawa, T., Orihara, R., and Tatsumi, E., (2017). Compact maglev motor with full DOF active control for miniaturized rotary blood pumps. in Proc. 11th Int. Symp. Linear Drives Ind. Appl. (LDIA), Osaka, Japan, 1–6.
Barie W, Chiasson J (1996) Linear and nonlinear state-space controllers for magnetic levitation. Int J Syst Sci 27(11):1153–1163
Trumper DL, Olson SM, Subrahmanyan PK (1997) Linear zing control of magnetic suspension systems. Control Syst Technol IEEE Transact 5(4):427–438
Wang H, Zhong X, Shen G (2015) Analysis and experimental study on the MAGLEV vehicle-guideway interaction based on the full-state feedback theory. J Vib Control 21:408–416
Malik AS, Ahmad A, Rahman U, Islam Y (2019) Integral backstepping and synergetic control of magnetic levitation system. IEEE Access 7:173230–173239
Yang Z, Miyazaki K, Kanae S et al (2004) Robust position control of a magnetic levitation system via dynamic surface control technique. IEEE Trans Ind Electron 51:26–34
Lee JD, Khoo S, Wang ZB (2013) DSP-based sliding-mode control for electromagnetic-levitation precise-position system. IEEE Trans Ind Inf 9(2):817–827
Wiboonjaroen W, Sujitjorn S (2012) State-PID feedback for magnetic levitation system. Adv Mater Res 622(623):1467–1473
Bobtsov AA, Pyrkin AA, Ortega RS, Vedyakov AA (2018) A state observer for sensorless control of magnetic levitation systems. Automatica 97:263–270
Sun Y, Xu J, Lin G, Ji W, Wang L (2020) RBF Neural Network-Based Supervisor Control for Maglev Vehicles on an Elastic Track with Network Time-Delay,". IEEE Transact Indus Info in press,. https://doi.org/10.1109/TII.2020.3032235
Junqi X, Yuan Z (2011) A nonlinear control method for the electromagnetic suspension system of the maglev train. J Modern Transport 19:176–180
Junqi X, Chen C, Dinggang G, Shihui L, Qingquan Q (2017) Nonlinear dynamic analysis on maglev train system with flexible guideway and double time-delay feedback control. JVE Int ltd J Vibroeng 19:1392–8716
Sun Y, Li W, Xu J et al (2017) Nonlinear dynamic modeling and fuzzy sliding-mode controlling of electromagnetic levitation system of low-speed maglev train. J Vibroeng 19:328–342
Zhang M, Gao C, Ma WH (2018) Effect of different connection modes of electromagnets on the performance of levitation control. Proc Inst Mech Eng Part F: J Rail Rapid Transit 232:2111–2125
Utkin VI (1977) Sliding mode systems with sliding modes. IEEE Transact Auto Control 22:212–222
Huang CF, Lin JS, Liao TL, Yan JJ (2011) Quasi sliding mode control for chaotic symmetric gyros with linear-plus-cubic damping and input nonlinearity. J Vibr Control 18:1330–1335
Ming-Chang P (2019) Synchronization of unified chaotic systems via adaptive nonsingular fast terminal sliding mode control. Int J Dyn Control. https://doi.org/10.1007/s40435-018-0486-z
Draženovic B (1969) The invariance conditions in variable structure systems. Automatica 5:287–295
Yao Z, Bin X, Shugen M (2015) Continuous robust tracking control for magnetic levitation system with unidirectional input constraint. IEEE Transact Ind Electron 62:5971–5980
Kammogne ST, Ahmad TA, Kengne R, Fotsin HB (2019) Robust observer-based synchronization of chaotic oscillators with structural perturbations and input nonlinearity. Int J Auto Control 13:387–412
Nirmal P, Jonathan Z (2013) Modeling the dynamic electromechanical suspension behavior of an electrodynamic eddy current maglev device. Progress Electromag Res 49:1–30
Zhang M, MA W, and Luo S (2019). Application of levitation frame with mid-set air spring on maglev vehicles. IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 1187 032035 IOP Publishing doi:https://doi.org/10.1088/1742-6596/1187/3/032035
Zhang H, Kou B, Jin Y, Zhang H, Zhang L (2014) Research on a Low Stiffness Passive Magnetic Levitation Gravity Compensation System with Opposite Stiffness Cancellation. IEEE Transact Magn 50(11):1–4
Yuan NH, Yan L, (2015). Stability design of maglev actuator in active vibration control. International Conference on Information Sciences, Machinery, Materials and Energy (ICISMME 2015).
Jinquan Xu, Ye-Hwa C, Hong G (2015) Robust levitation control for maglev systems with guaranteed bounded airgap. ISA Transact 59:205–214
Yamada T, Iwamoto M, Ito T (1974) Magnetic damping force in inductive magnetic levitation system for high-speed trains. Elect Eng Japan 94(1):49–54
Seok-Kyoon K (2019) Nonlinear position stabilizing control with active damping injection technique for magnetic levitation systems. Electron 8:221. https://doi.org/10.3390/electronics8020221
Shi J, Wei Q, Zhao Y (2007) Analysis of dynamic response of the high-speed EMS maglev vehicle/guideway coupling system with random irregularity. Veh Syst Dyn. 45:1077–1095
Wang Keren, Luo Shihui, Ma Weihua, Chen Xiaohao (2017) Dynamic characteristics analysis for a new-type maglev vehicle. Adv Mech Eng. https://doi.org/10.1177/1687814017745415
Talukdar RP, Talukdar S (2016) Dynamic analysis of high-speed MAGLEV vehicle-guideway system: an approach in block diagram environment. Urban Rail Transit 2(2):71–84. https://doi.org/10.1007/s40864-016-0039-8
Sinha, P.K. (1987), Electromagnetic suspension-dynamics and control, IEEE.
Tsunashima H, Abe M (1998) Static and dynamic performance of permanent magnet suspension for maglev transport vehicle. Vehicle Syst Dyn 29(2):83–111
Xu J, Zhou Y (2011) A nonlinear control method for the electromagnetic suspension system of the maglev train. J Modern Transp 19(3):176–180
Hideki K (2017) History of air spring development for shinkansen trains. SEI Tech Rev 84:114–119
Geng Z, Jie L, (2011). Dynamical model and characteristics analysis for air spring system of low-speed Maglev train. International conference on Advanced Computer Theory and Engineering, 4th (ICACTE 2011). Ed. Yi Xie. ASME Press, 2011
Han HS, Moon SJ, Cho HW (2003) A study on the dynamic modeling of a magnetic levitation vehicle. JSME Int J Ser C 46(4):1497–1501
Bocheng B, Pan J, Huagan W, Fengwei H (2014) Complex transient dynamics in periodically forced memristive Chua’s circuit. Nonlinear Dyn 79:2333–2343. https://doi.org/10.1007/s11071-014-1815-1
Wouapi M, Fotsin H, Louodop P, Feudjio F, Njitacke T, Djeudjo H (2020) Various firing activities and finite-time sysnchronization of an improved Hindmarsh-rose neuron model under electric field effect. Cognit Neurodyn. https://doi.org/10.1007/s11571-020-09570-0
Guang H, Jie L, Peng C (2016) Nonlinear control scheme for the levitation module of maglev train. J Dyn Sys Meas Control 138:074503
Won-jong K, Shobhit V (2007) Multi axis maglev positioner with nanometer resolution over extended travel range. J Dyn Syst Meas Control 129:777–785