基于最优预见控制的高速列车速度控制器研究

针对高速列车自动驾驶(ATO)速度控制器的设计及性能问题,以列车运行过程中的安全性、舒适性、控制输入为约束条件,提出用最优预见算法设计控制器。该算法以列车动力学为基础,确定列车模型传递函数,进行极点配置之后使控制系统稳定;以列车模型为该算法的控制对象,将列车运行过程中的线路附加阻力和基本阻力作为干扰,实现列车ATO模式下目标速度的自动跟踪控制。选取京津城际北京南站至武清站间线路数据进行仿真验证,仿真结果表明该算法在降低列车运行能耗、提高旅客舒适性与列车运行准点率方面的有效性。     

基于灰色系统理论高速列车ATO速度控制器研究

速度控制器是ATO系统的核心单元,也是列控系统的重要组成部分,针对目前高速列车无ATO功能的情况,研究智能的ATO系统速度控制器对实现高速列车自动驾驶具有的重要意义。通过分析CTCS-3级列控系统的结构和功能,提出了在CTCS-3级列控系统中增加ATO系统速度控制器的方案。首先设计了速度控制器与车载及地面设备的连接方式,实现了信息交互;而后应用灰色系统理论善于研究外延明确内涵不清系统的特点,建立速度控制器模型,进行预测及决策计算,得到比较合理的列车自动驾驶控制策略;最后采用遗传算法对其进行优化,得到最优控制策略。仿真结果表明,该方法实现了高速列车在CTCS-3级列控系统下的自动驾驶,列车运行的各项性能都得到了提高。     

基于STeC的高速列车运行模型与算法

为了使高速列车正点运行到达目的车站,提出了基于STeC(时空一致性)语言的高速列车运行模型与算法。该模型具有位置触发自动调整高速列车运行的特点,实现动态确定高速列车制动点并保证列车正点到达目的车站,从而满足了高速列车运行实时系统对时间和空间的一致性要求。通过Matlab/Simulink的仿真测试,证明了该模型的正确性和有效性。     

基于闭塞区间的高速列车运行时间与节能协同优化方法

提出了一种高速列车运行时间与节能协同优化方法.针对由动态调度层、优化控制层、跟踪控制层组成的列车运行控制与动态调度一体化结构,设计了面向动态调度层和优化控制层的列车运行时间调整策略和节能速度位置曲线.基于高速铁路闭塞区间,建立了列车区间模型和列车速度曲线节能优化模型.利用模型预测控制方法对列车区间运行时间进行调整,优化列车总延误时间;根据调整后的区间运行时间设计列车运行优化速度位置曲线,减少列车运行能耗.仿真算例验证了设计的运行时间与节能协同优化策略的有效性.     

基于蚁群优化算法的高速列车运行调整研究

高速列车在运行过程中不可避免地会受到各种各样因素的影响,导致大量的高速列车出现晚点状况,影响高速列车的运行效率。为了保证所有的高速列车能够按照正点运行,对蚁群算法进行改进,引入混沌序列,优化蚂蚁的选路策略,建立以加权后列车总晚点时间最少为目标的高速列车运行调整模型,并且按照相应的约束条件对高速列车运行调整模型进行求解,实现对晚点高速列车运行图的快速调整。最后,通过比较算例得出,该算法能够有效解决高速列车运行调整问题。     

基于灰色遗传的高速列车速度控制器模型研究

速度控制器是列车自动驾驶系统(ATO)的核心,针对目前尚无研发成熟的速度控制器应用于高速列车的情况,引入灰色系统理论研究高速列车速度控制器模型;在灰色遗传预测模块中,对影响模型精度的λ值提出了基于遗传算法的求解方法,根据列车运行的4个目标设计其适应度函数,并加入先验知识判定对约束条件进行处理,同时建立新陈代谢GM(1,1)模型,在列车运行过程中不断求解新的模型参数a和b,实现模型在线校正,使系统可以进行长期预测;在灰色决策模块中,将高速列车的工况及运行目标转化为决策要素,应用灰靶决策产生最优策略控制列车运行;仿真结果显示了该模型应用于列车自动控速时的有效性和实时性,并使各项运行指标都有所提高。     

Characteristic model-based all-coefficient adaptive control for automatic train control systems

Safe and reliable automatic train control is a primary consideration for any advanced rail transit system. This paper introduces the characteristic model-based modeling method into ATC system and develops an all-coefficient adaptive control. Two characteristic models,namely speed characteristic model and position characteristic model,are established for analyzing both train traction and cruising dynamical characteristics.Control strategies are proposed using single speed feedback and speed/position bi-feedback. Numerical simulations are carried out to verify the effectiveness of the proposed strategies,showing that control objective and required dynamic performance are well satisfied. Moreover,the system shows robustness against time-varying model uncertainties and unknown operational environment dynamics.     

基于仿真数据的列车运动模型辨识

提出一种基于地铁列车的运行仿真数据来辨识列车传递函数的新思路。通过对列车运动模型的分析建立列车运行仿真中涉及到的多质点受力模型,用于计算不同车型混编的地铁列车的受力情况。以该受力模型为基础对列车的运行情况进行仿真实现,基于仿真软件生成的牵引力和速度随时间变化的数据,通过最小二乘法辨识出列车的传递函数。实验结果表明,辨识出的列车运动模型是有效的。     

高速铁路运行控制与动态调度一体化的现状与展望

高速铁路运行控制系统是高速铁路的大脑和神经系统, 对列车的安全和高效运行至关重要. 随着我国高铁里程数和客运量的快速增加, 现有的控制手段和调度方法在快速、有效解决列车运行过程中出现的突发事件(比如电力故障、突发地震、山体滑坡、异物侵限等)方面尚有一定差距. 目前列车运行控制与调度采用分层架构, 突发情况下主要依赖调度员和司机的人工经验进行应急处置, 列车晚点时间较长, 旅客满意度不高. 因此, 如何针对高速列车运行过程中可能出现的突发事件, 提升其应急处置能力, 成为保障高铁安全高效运营的一大难题. 本文围绕高铁运行控制与动态调度一体化这一前沿研究热点, 对现有运行控制和动态调度的发展现状进行梳理, 在此基础上给出一体化的基本架构, 明确其基本内涵, 最后提出了未来的主要研究方向.     

城市轨道交通列车快慢车模式运行图自动生成与CAD实现

根据人工手动绘制快慢车运行图的思路,提出将快车与慢车不同比例模块化的思路,保证不同时段行车对数满足要求的情况下,在不同模块之间添加过渡和调整以满足列车正常出入库,使自动生成的运行图最大限度地符合设计者的需求,能够在快慢车特定对数比例下完成不同线路的不同全日行车计划的绘制。而且能将运行图的数据用CAD脚本命令的格式导出,在CAD软件中实现运行图的自动铺画。最后以成都地铁18号线为例实现了快慢车模式下全日运行图的自动生成,验证了该方法的可行性。     

基于预测控制的列车精确停车算法

精确停车是评价列车自动驾驶性能的关键指标之一。在分析列车停车阶段运行情况的基础上,考虑制动模型的延迟特性和列车运行特性的约束条件,运用广义预测控制理论,将列车运行的参考速度和参考距离作为控制目标,结合控制量所需满足的约束条件,设计了一种带约束的多目标预测控制器,以提高停车精度和列车运行的舒适性。通过仿真实例表明,该控制器不仅可以使列车精确跟踪停车目标曲线,达到高精度的停车要求,而且使列车运行具有更高的舒适性。     

高速列车速度跟踪神经网络PID控制器的设计

高速列车速度跟踪控制系统是一个复杂的非线性系统,难以取得高精度的跟踪性能。为了减少速度跟踪误差,设计了高速列车神经网络PID控制器。首先建立了描述列车运行过程的单位移多质点模型,该模型考虑了列车的基本阻力和附加阻力以及车厢之间的相互作用力。然后阐述了BP神经网络PID控制,并设计了列车速度跟踪控制器,根据速度误差用神经网络PID控制决定牵引力和制动力。最后与模糊控制和常规PID控制进行了仿真对比,结果表明,神经网络PID控制具有很小的速度跟踪误差和优越的速度跟踪性能,可以满足列车正点运行的需求。     

重载货运列车自动驾驶控制技术研究

传统的重载铁路货物运输主要采用人工控车为主,司机控车难度大、工作强度高。为进一步提升线路运量、节约成本、降低司机工作强度,文章提出了一种融合线路、信号的重载货运列车自动驾驶控制方法,其基于列车多质点动力学模型、阻力模型与空气制动模型,研究了基于实际线路信息、信号信息与列车信息等多约束条件下的目标曲线动态规划与控制技术;采用本文所提方法在西康线铁路进行了货运列车自动驾驶试验,成功完成了包含零速起车、加速控制、减速控制、贯通试验、过分相、停车到零等各个运行场景的全程自动驾驶。试验结果表明,本文所提方法可以有效实现货运列车自动驾驶。     

基于换乘导向的大型客运枢纽高铁列车接续优化

针对高速铁路成网条件下的客运枢纽高铁列车接续优化问题,分析了枢纽内的旅客换乘过程,提出了中长途客流的换乘满意度概念;以平均换乘满意度和枢纽车站列车到发均衡性为优化目标,以大站合理发车时间、合理终到时间、车站作业间隔时间、旅客换乘时间、车站到发线能力等为约束条件,建立了基于换乘协同的大型客运枢纽高速列车接续优化模型。设计了改进染色体编码方式和选择策略的遗传算法对算例进行了求解。改进后的遗传算法同基本遗传算法、基本模拟退火算法相比,目标函数中所求的平均换乘满意度分别增加了5.10%、2.93%,枢纽车站列车到发均衡性分别提高了0.27%、2.31%,算例结果验证了改进遗传算法的有效性和稳定性,表明所提方法可以有效地提高大型枢纽高铁列车的接续质量。     

高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制

列车精确停车作为列车自动运行(Automatic train operation, ATO)系统的一项核心功能, 对高速列车的安全和高效运行至关重要. 本文针对高速列车停车过程的特点, 考虑在避免控制输出频繁切换的前提下实现高精度的停车曲线跟踪, 提出了基于模型预测控制(Model predictive control, MPC)的精确停车算法. 针对列车停车过程中外部不确定性阻力干扰, 采用鲁棒模型预测控制方法, 提高对外部干扰的鲁棒性. 引入自触发控制策略, 以进一步减少控制输出的频繁切换, 提高停车过程的舒适度. 该方法不需要每个采样时间都求解线性约束二次规划问题, 降低了对系统采样和通信能力的要求, 提高了算法的实用性. 分析结果表明, 高速列车精确停车控制方法的稳定性和性能指标的次优性可以得到保证. 基于高速列车实际运行数据的仿真结果验证了算法的有效性.     

轨道交通以太网总线TRDP通信实现研究

随着以太网技术逐渐走向成熟,列车上的实时以太网的应用需求日渐增加,尤其是近几年发展迅速的高速列车组。其对以太网通信以及实时性要求越来越高。随着国际电工委员会将以太网列车骨干列入了IEC-61375新的标准中后,针对列车上主要通信方式的研究也慢慢高潮化。其主要研究在列车控制单元VCU(Vehicle Control Unit)、显示屏终端设备等一系列设备中进行TCN(列车通信网络Train Communication NetWork)方向的研究探索。使用以太网列车骨干网节点ETBN(Ethernet Train Backbone Node)作为网关,进行相应的DNS(TRDP-MD)以及列车间发送实时数据-过程数据(TRDP-PD)。     

随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计

建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计方法．首先考虑自然风的脉动特性，采用Cooper理论和谐波叠加法模拟随车移动点的脉动风速，给出随机风作用下高速列车非定常气动载荷的计算方法．然后建立高速列车车辆系统动力学模型，计算高速列车的运行安全性，并基于可靠性理论，给出随机风作用下高速列车失效概率的计算方法．在此基础上，以高速列车动力学参数为优化设计变量，以失效概率和轮轴横向力为优化目标，采用多目标遗传算法NSGA—II进行动力学参数的自动寻优，建立随机风作用下高速列车动力学参数的可靠性优化设计模型．经可靠性优化计算，高速列车的失效概率由原始的0．4884降低为0．1406，轮轴横向力由原始的45．13kN降低为43．01kN．通过优化高速列车动力学参数可以显著改善随机风作用下高速列车的运行安全性．     

列车安全距离控制形式化建模与验证

随着我国铁路的迅速发展,对列车运行安全性的要求越来越高。采用Event-B形式化建模方法研究了高速列车安全距离控制形式化验证问题,以Event-B形式化仿真工具Rodin为基础,通过结合多智能体理论,引入感知决策法则,实现了无线闭塞中心(RBC)与列车的车地通信,建立了多列车运行的安全距离控制模型。仿真研究了高速列车最小间隔追踪控制运行,对列车安全距离控车行为进行了形式化建模并进行了POs证明义务验证。仿真结果表明,对于CTCS列车控制系统的复杂逻辑关联行为,采用提出的Event-B和多智能体系统(MAS)结合的形式化验证方法,可进行系统规范的模型验证,对于复杂系统的逻辑验证有较强的实际意义。     

高速动车组多模型切换主动容错预测控制

高速动车组持续高速运行,对控制系统的可靠性和抗干扰能力提出了更高要求.结合高速动车组非线性动力学特点和系统运行数据,应用减法聚类和模式分类算法建立高速动车组多模型集;为适应对象和扰动特性的变化建立高速动车组自适应模型;采用基于累计误差最小的切换策略在线选择最优控制模型,据此设计主动容错预测控制算法来实现高速动车组安全高效运行.最后,仿真实例验证了该方法的有效性.     

基于LabVIEW的高速列车远程监测系统设计

随着高铁运营速度的不断提高,对高速列车进行长期的实时监测,有利于保障列车的行车安全.在明确监测需求的基础上,开发出基于LabVIEW的高速列车车下设备舱远程监测系统.系统以LabVIEW软件为编程平台,以NI CompactRIO硬件结构体系为载体,选择可重复配置的FPGA数据采集模块进行数据采集,数据传输采用DMA FIFO方法,实现了车下设备舱关键受力部位吊架和支座数据的高速采集、实时显示、远程传输等功能.通过远程监测系统对采集的数据进行实时查看,可以实时掌握列车的运行状态,对维护列车运行的安全性和稳定性具有重要意义.