Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11422/9488
Type: Dissertação
Title: Model predictive control of heavy haul trains
Author(s)/Inventor(s): Neves, Carolina Calvo Pose Santos
Advisor: Peixoto, Alessandro Jacoud
Abstract: Nas operações ferroviárias, atualmente há um padrão de condução personalizado para cada combinação de trem e rota. Esse plano guia os maquinistas em termos de uma direção que seja pontual e energeticamente eficiente. No entanto, os esforços elevados nos acopladores desses trens ainda provocam acidentes e problemas de descarrilhamentos, atrasando a cadeia logística e elevando os custos operacionais. Esta dissertação de mestrado descreve uma proposta de modelagem, simulação e controle de trens de carga baseada em dados reais para lidar com esse desafio. De fato, este trabalho propõe um modelo preditivo baseado em modelo para a condução automática dos trens, levando em consideração uma minimização multiobjetivo ponderada a fim de reduzir as forças nos engates e garantir uma operação mais segura, sem que isso se traduza em relevante gasto de combustível ou aumento de tempo de viagem considerável. A técnica de janela móvel é adotada para a predição do comportamento dinâmico do sistema, incluindo as forças de conexão dos vagões decorrentes do efeito conjunto do relevo da rota e dos esforços de tração e de freio aplicados ao trem. Um simulador do comportamento dinâmico de trens de carga é sugerido a partir do modelo não linear apresentado e as simulações numéricas ilustram a efetividade do esquema considerado para reduzir as forças nos acopladores. A metodologia é aplicada a um trem real simulado nos trilhos da Ferrovia do Aço que corta os estados de Minas Gerais, Rio de Janeiro e São Paulo.
Abstract: In railroad operations, locomotive engineers nowadays use a personalized driving pattern for each track/train combination. This plan serves as a guide reference for punctuality and energetically efficient travels. However, many safety issues related to the high forces experimented by the trains couplers persist, provoking accidents and derailments, which delay the logistic chain and raise operational costs. This Masters Dissertation describes a modeling, simulation and control methodology for real freight trains operation dealing with the described challenge. In fact, this work intends to propose a Model Predictive Control automatic driving procedure taking into account a weighted multi-objective minimization that can reduce forces in the couplings without increasing significantly the trip time or fuel consumption. A moving horizon technique is adopted to predict the train handling effects of the terrain forces interacting with train tractive and braking forces. A heavy haul train dynamic simulator is developed based on the described nonlinear model and numerical simulations illustrate the effectiveness of the considered scheme to reduce coupler forces. The methodology is applied to the "Ferrovia do Aço" railroad that passes through the States of Rio de Janeiro, São Paulo and Minas Gerais in Brazil with real train configuration.
Keywords: Engenharia elétrica
Transporte ferroviário
Controle preditivo baseado em modelo
Subject CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Department : Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia
Publisher: Universidade Federal do Rio de Janeiro
Issue Date: Mar-2018
Publisher country: Brasil
Language: eng
Right access: Acesso Aberto
Appears in Collections:Engenharia Elétrica

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