%0 Journal Article
%A 宋宗莹
%A 张韦
%A 王兴中
%A 张辰东
%T 基于传统空气制动的重载虚拟编组列车协同控制方法
%D 2026
%R 10.11860/j.issn.1673-0291.20250156
%J 星空电竞app2026最新版学报
%P 116-131
%V 50
%N 2
%X <p>针对传统空气制动系统架构下，长大编组重载列车存在纵向冲动过大、编组不灵活等控制问题，提出一种基于虚拟编组技术与鲁棒约束的管状模型预测控制（Tube Model Predictive Control，Tube-MPC）方法.该方法采用小编组运行模式，根据运营需求将长大编组重载列车解编为多个独立列车单元，以提升列车运营效率与灵活性，并降低单列车内部的纵向冲动.首先，综合考虑电制动力、空气制动力、车钩力及运行阻力等因素，构建重载虚拟编组列车（Heavy-Haul Virtually Coupled Train Set，HHVCTS）多质点动力学模型，并进行模型离散化处理；其次，基于该动力学模型构建多目标代价函数，兼顾速度跟踪精度、车钩力抑制效果、能效与系统稳定性，并将速度限制、车钩力安全限值及执行器物理特性等约束条件纳入整体优化框架；再次，采用Tube-MPC方法，为HHVCTS中各列车单元的机车设计协同控制策略，通过创建终端控制器与终端约束集，推导控制器稳定的充分条件，证明所提控制算法的可行性与稳定性；最后，在平缓坡道和长大下坡两种典型运行场景下开展仿真验证.研究结果表明：所提协同控制策略可保持各单元列车间距的平稳性；系统平均最大速度误差与间距误差分别收敛至0.44 m/s与0.66 m，可实现对目标速度曲线的高精度跟踪；在加减速及长大下坡工况下，最大车钩力峰值约为330.4 kN，仅为安全约束限值的22%.量化结果验证了该方法在满足严格追踪误差约束的同时，可有效保证系统的鲁棒稳定性，能够为重载虚拟编组技术的工程化应用提供理论支撑与算法储备.</p>
%U https://jdxb.bjtu.edu.cn/CN/10.11860/j.issn.1673-0291.20250156