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최적제어를 이용한 도시철도 차량 자동주행 제어 연구
A Study on the Automatic Operation Performance Control of Urban Rail Vehicle Using an Optimal Control 원문보기

한국자동차공학회논문집 = Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers, v.15 no.1, 2007년, pp.29 - 37  

탁길훈 (서울산업대학교) ,  김동환 (서울산업대학교) ,  김치태 (철도공사)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the automatic operation of an urban rail vehicle, a conventional PID control algorithm is applied to run the vehicle between stations within time limit and jerk limit. But the energy consumption in the automatic operation is much higher than in the manual operation. In this study, the optimal con...

주제어

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 도시철도 차량의 자동주행시 소비되는 에너지 최소화를 목적으로 전동열차 모델링을 통해 도시 철도 차량 자동주행 제어에 최적제어 기를 적용하여 다음과 같은 결론을 얻었다.
  • 본 논문에서는 속도패 턴을 변경 하여 소비 되는 주행에너지를 평가하는 연구와는 달리 자동주행 제어에 쓰이는 제어기로 최적제어기5)를 사용하여 소비되는 주행에너지를 최소화하고자 한다. PID 제어기는 하나의 제어인자(기준 값 추종)만 제어할 수 있는 반면에 최적제어기는 두 가지 제어인자(기준 값 추종, 주행 소비 에너지 최소화)를 제어할 수 있다.

가설 설정

  • 가상의 A역과 B역간의 거리는 1300m이며, 곡선과 구배는 없다고 가정하며, A역을 출발한 전동열차가 0.8m/sec2(2.88km/h/sec)의 가속도로 25초간 운행하여 속도20m/sec(72km/h)로40초간 등속 운행 후 0.8m/sec2(2E8km/h/sec)의 감속도로 25초간 운행하여 B역에 도착하는 것으로 열차 목표속도 기준 값 (W을가정한다.
  • 본 논문에서 사용한 대상 시스템으로서의 열차 모델은 점 질 량(point mass)을 가정 한 모델이다. 뉴우턴의 운동방정식을 토대로 이 점질량의 시간에 따른 위치와 속도에 대한 미분방정식을 세우면 식 (1) 과 같다.
  • 추종하고자 하는 열차위치 기 준 값(rd)과 열차 목표속도 기 준 값(W을 Fig. 2, Fig. 3 과 같이 가정 한다.
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참고문헌 (10)

  1. C. T. Kim, D. H. Kim, Y. I. Park and S. H. Han, 'Optimal Driving Mode Analysis for Reducing Energy Consumpsion in Electric Multiple Unit,' Transactions of KSAE, Vol.13, No.1, pp.174-183, 2005 

  2. J. Y. Kim, A Study on ATO Pattern for Minimizing Energy Consumption under Urban Rail System, Seoul National University of Technology, pp.59-84, 2003 

  3. S. J. Huang and S. L. Her, 'Fuzzy Control Of Automatic Train Operation System,' International Journal of Modelling and Simulation, Vol.17, No.2, pp.65-73, 1997 

  4. S. H. Han, J. H. Baek, T. K. An, S. G. Lee, H. J. Park and S. K. Choi, 'Optimal Train Driving Control To Minimize Energy Consumption Using Genetic Algorithms,' Proceedings of the ICEE, Vol.3, pp.337-339, 1999 

  5. D. E. Kirk, Optimal Control Theory An Introduction, Dover Pubns, pp.1-227, 2004 

  6. R. C. Dorf and R. H. Bishop, Modern Control System, Prentice Hall, New Jersey, pp.130-190, pp.683-692, 2005 

  7. K. Ogata, Modern Control Engineering, Prentice Hall, New Jersey, pp.681-701, pp.898-911, 2002 

  8. Y. S. Byunn, S. H. Han and G. D. Kim, 'The Speed Regulation and Fixed Point Parking Control of Rrban Railway ATO Considering Unknown Running Resistance,' Proceedings of the KSR Conference, pp.280-287, 1999 

  9. J. Y. Park and S. H. Han, 'A Development of Speed and Precision Stop Controller for ATO Using Servo-controller,' Proceedings of the KSR Conference, pp.267-274, 1999 

  10. P. G. Howlett and P. J. Pudney, Energy-Efficient Train Control, Springer, New York, pp.1-24, 1995 

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