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칼만 필터를 이용한 도시철도 열차 정위치 정차에 관한 연구
A Study on the Accurate Stopping Control of a Train for the Urban Rail Transit Using Kalman Filter 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.17 no.11, 2016년, pp.655 - 662  

김정태 (한국철도기술연구원 광역도시교통본부) ,  이재호 (한국철도기술연구원 광역도시교통본부) ,  김무선 (한국철도기술연구원 광역도시교통본부) ,  박철홍 (한국철도기술연구원 광역도시교통본부)

초록
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역사에 스크린도어의 설치가 보편화 되면서 도시철도에서 열차가 정차지점에 정확히정차하도록 하는 기술의 중요성이 더욱 커지게 되었다. 이를 위한 기술로써 이론적으로는 여러 가지 제어 방안이 제안되었으나 실제 구현 상의 어려움으로 인하여 국내 열차에서는 대부분 PID 제어와 같은 고전 제어기법을 사용한다. PID 제어는 비교적 간단하게 정확한 제어를 수행할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 열차 시스템에서는 제어 주기가 비교적 길고 제동기의 지연 시간이 있으며 위치 및 속도 검지 과정에서의 오차 등으로 인하여 PID 제어로는 만족할 만한 결과를 얻지못하는 경우가 있으며 또한 적절한 계수를 찾는데 많은 시간이 필요하다. 본 논문에서는 상태나 신호 추정에 사용되는 칼만 필터를 활용하여 제어를 수행하는 방안을 제안한다. 칼만 필터를 통해 제동기가 동작할 시점의 상태를 예측하고 이에 맞는 제동 입력을 구하여 제어를 수행한다. 제동기 특성 및 제어 주기를 반영하여 열차 모델링과 정위치 정차제어 시뮬레이션을 수행하였으며 정차 오차 분석을 통해 제안하는 방안의 우수성을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Accurate stopping control is important for trains, especially now that many train stations are equipped with platform screen doors. Various algorithms have been proposed for accurate stopping control. However, most metro trains in South Korea use classic control algorithms such as PID control becaus...

주제어

#Accurate Stopping Control   #Stop Accuracy   #PID Control   #Kalman Filter   #Modeling and Simulation  

참고문헌 (11)

  1. ATC/ATO Training Team, Training Report, Daegu Metropolitan Transit Cooperation, November, 1998. 

  2. S. C. Seo, "A Study on the Controls of Precise PositionStop in Rapid Transit Trains", Ph. D. Thesis, Seoul National University of Science and Technology, 2009. 

  3. H. A. Ahmad, "Dynamic Braking Control for Accurate Train Braking Distance Estimation under Different Operating Conditions", Virginia Polytechnic Institute and State University, 2013. 

  4. Q. Song, Y. Song, and W. Cai, "Adaptive Backstepping Control of Train Systems with Traction/Braking Dynamics and Uncertain ResistiveForces", Vehicle System Dynamics, vol. 49, no. 9, pp. 1441-1454, 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1080/00423114.2010.520084 

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  5. D. Chen and C. Gao, "Soft Computing Methods Appliedto Train Station Parking in Urban Rail Transit", Applied Soft Computing, vol. 12, pp. 759-767, 2012. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2011.10.016 

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  6. Korea Railroad Research Institute, Research Report of the Metropolitan Railroad Standardization Research, Ministry of Infrastructure and Transport, 2001. 

  7. R. E. Kalman, "A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems", Trans. of the ASME-Journal of Basic Engineering, vol. 82 (Series D), pp. 35-45, 1960. 

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  8. G. Welch and G.Biship, "An Introduction to the Kalman Filter", UNC-Chapel Hill, TR 95-041, pp. 29-45, July 2006. 

  9. J. Kim, M. S. Kim, K. J. Ko, and D. U. Jang, "The Study on the Standardization of the Maximum Acceleration of the Electric Multiple Unit through the Analysis of the Traction and the Adhesion Characteristics", Journal of the Korea Academia-Industrial Cooperation Society, vol. 16, no. 11, pp. 7934-7940, 2015. DOI: http://dx.doi.org/10.5762/KAIS.2015.16.11.7934 

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  10. Adrian Boeing Blog, accessed May2016, http://adrian boeing.blogspot.kr/2010/05/kalman-filters.html. 

  11. M. Ghanai and K. Chafaa, "Kalman filter in Control and Modeling", INTECH Open Access Publisher, 2009. DOI: http://dx.doi.org/10.5772/6801 

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