Contrôle Prédictif Robuste Distribué pour le Couplage Virtuel Sous Incertitudes Structurelles et Externes

Le couplage virtuel est censé améliorer principalement la capacité d'un système ferroviaire. Les systèmes couplés virtuellement sont affectés par des perturbations multi-sources en raison de l'environnement opérationnel complexe. Cependant, les recherches existantes ne prennent en compte que partiellement les effets des perturbations structurelles ou externes, ce qui limite la stabilité et la robustesse de l'ensemble de trains couplés virtuellement (VCTS). Dans cet article, nous visons à relever les défis posés à la fois par les perturbations structurelles et externes dans le couplage virtuel. Nous proposons spécifiquement une solution de contrôle prédictif robuste distribué (DRMPC) basée sur un modèle linéarisé en combinant le contrôle par retour d'information et le contrôle anticipatif dans un cadre de contrôle prédictif (MPC) avec un filtre de Kalman discret (DKF). Nous dérivons également théoriquement et prouvons un ensemble de conditions suffisantes pour la stabilité locale et la stabilité en chaîne sous incertitude structurelle. Les conditions de stabilité sont incorporées dans l'espace de contraintes du cadre MPC distribué afin de garantir la stabilité du système en présence d'incertitudes structurelles et externes. Les résultats de simulation valident que notre méthode de contrôle proposée peut stabiliser le platoonage de trains sous des perturbations structurelles et externes. Notre méthode de contrôle réduit particulièrement les erreurs de séparation et de suivi de vitesse d'environ 97,55 % et 99,97 % en moyenne, respectivement, par rapport à plusieurs références.