数据驱动的重载列车多目标速度曲线规划算法研究

重载铁路是世界货运铁路的重要发展方向,由于其带来的巨大经济效益和较优的技术经济比而倍受重视。为实现重载列车的节能、正时和平稳驾驶,本文以数据驱动的方式实现了重载列车多目标速度曲线规划。首先,基于动力学和线路环境条件建立了二次规划优化模型;然后,为分析权重对各性能指标的量化影响,以乘法线性回归、多元非线性回归和支持向量回归方式构建了性能指标的回归模型;最后,采用一种融合回归模型的神经网络速度曲线规划模型。以虚拟和实际线路进行仿真,结果表明神经网络规划模型可高效掌握二次规划模型的优化策略,能够降低列车能耗、促进正时、加强平稳运行,且在突发故障下更具备灵活性。     

基于钩缓约束的重载列车驾驶过程优化

重载列车是一种由上百甚至几百节车厢组成的动力集中式大载重系统, 其牵引力/制动力需通过车钩相继传递给车厢, 存在明显的非线性和大滞后性. 现有的人工驾驶模式, 司机难以考虑车厢之间的钩缓约束, 易引起车钩断裂和脱轨; 且运行性能与司机的操纵经验密切相关, 存在耗电大, 无法按照列车运行图正点运行等问题. 本文针对此关键问题, 以实现重载列车安全、正点、节能运行为目标, 开展其驾驶过程运行优化研究. 分析列车钩缓系统受力原理, 基于其特性曲线, 采用翟方法构造重载列车钩缓模型及整车纵向动力学模型; 据此, 考虑钩缓约束运用多目标自适应遗传算法, 结合实际运行线路(限速、坡道、曲线率等)约束条件设定列车理想的运行速度目标曲线; 最后, 采用改进广义预测控制器设计重载列车驾驶过程优化控制方法, 跟踪理想速度目标曲线安全、正点、低能耗运行. 基于大秦线上HXD1型重载列车实际数据的仿真结果表明本文所设计的理想目标速度曲线优化方法可以较好地改善列车运行中的安全, 正点和节能等关键性指标, 运行优化控制能保证列车精确跟踪理想速度目标曲线, 实现其驾驶过程优化运行.     

基于北斗定位的列车自动辅助对标系统设计与实现

在铁路列车安全运行控制领域,开车对标是列车运行监控装置（LKJ）基础数据的基准点。目前铁路列车发车通常是按照已设定的对标参照物进行目测人工开车,该方式存在易受环境因素制约和人工操作导致对标距离误差不可控等风险。为准确识别列车所在股道、线路及公里标等信息,实现列车精准运行控制,文章提出了一种基于高精度北斗定位技术的列车自动辅助对标设计方法,其通过实时动态北斗定位技术并结合高精度车载站场地图数据,实现始发车站参数自动设定、列车驾驶自动辅助对标。现场的应用结果显示,采用该系统后在高置信度情况下,北斗定位精度达到2 cm,自动开车对标控制精度在1 m内,精准自动辅助对标成功率达到99.9%,表明该设计能够有效地防止因人工对标带来的安全风险,降低列车司机工作强度并提升铁路运输企业的运营效率。     

专家监督的SAC强化学习重载列车运行优化控制

重载列车是我国大宗商品运输的重要方式,因载重大、车身长、线路复杂等因素导致重载列车的控制变得困难.本文将列车运行过程分为启动牵引、巡航控制、停车制动3个阶段,基于多质点重载列车纵向动力学模型,考虑常用空气制动,利用(SAC)强化学习方法,结合循环神经网络对专家经验数据进行行为克隆,并将克隆出的专家策略对强化学习训练进行监督,训练了一种新的智能驾驶操控策略.本文的策略可以高效学习驾驶经验数据,不断从学习中提高目标奖励,得到最优控制策略.仿真结果表明:本文所提的控制策略比未受专家模型监督的强化学习算法更优,奖励提升的周期更快,并能获得更高的奖励,训练出的控制器运行效果更加高效、稳定.     

基于多质点模型的重载列车平稳操纵仿真研究

随着重载列车长度和重量的增加,列车内部纵向冲击也越来越大.为了保障重载列车自动驾驶的平稳性和安全性,文章对不同工况下重载列车的动力学性能展开了研究.首先建立了多质点重载列车纵向动力学模型,并将其在起车工况和通常运行工况下所计算的结果与列车真实运行数据进行对比,结果显示二者数据吻合度较好.接着对"3+0"牵引108辆编组...     

城市轨道交通CBTC自动控制系统及设计实践研究

为提高城市轨道交通CBTC自动控制系统的实时性,基于铁路数字移动通信系统(GSM-R)的列控通信系统,构建GSM-R首层模型、GSM-R下行链路模型和GSM-R信道模型,保证了列控数据传输的可靠性,降低了列控数据传输时延。最后,利用CPN Tools工具进行仿真。结果表明,所提基于GSM-R的列控通信系统模型,可完成数据帧在城市轨道交通列车与车站之间的传输与差错处理,实现了城市轨道交通CBTC的自动控制。相较于基于LTE-R的列控通信系统模型,所提模型最高运行速度提高了10 km/h,运行时间缩短了7 s,具有更好的实时性和追踪效率,能高效灵活地调整城市轨道交通列车的运行状态,且不容易受到信道质量的影响,为提高城市轨道交通CBTC自动控制系统的实时性提供了参考。     

基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶系统研究

既有列车自动驾驶（automatic train operation,ATO）系统使用的传统PID算法囿于参数固定,在强耦合、高度非线性的实际运行场景中,难以很好地克服非线性干扰问题,控车效果不佳。对此,文章提出一种基于模糊自适应PID算法的列车自动驾驶方法,其可以根据预先制定的模糊规则实时调整比例、积分和微分系数,使PID控制器具有更强的速度跟踪性能,从而改善列车控制效果。以长沙轨道交通4号线线路数据为算例进行半实物仿真,实验结果显示,采用该算法后,列车真实速度与推荐速度的平均均方根误差为18.876 cm/s,小于传统PID控制器的35.200 cm/s;列车站间旅行贴合度为1.69 m/s,小于传统PID控制器的2.25 m/s,这表明文章所提算法能有效优化推荐速度曲线跟踪能力,提升系统运营效率。     

基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法

针对施工天窗对重载铁路行车安全限速和行车安全产生的不良影响,提出了基于收敛粒子群算法的重载铁路列车运行调整方法。首先,在分析列车追踪间隔影响因素的基础上,推导出不同编组类型重载列车之间的追踪间隔计算公式,实现了重载列车追踪间隔计算。然后,考虑施工天窗后的限速要求,以重载列车总晚点时间为优化目标,以列车区间最少运行时分、追踪间隔时分、列车停站时分、天窗时间段内禁止行车、天窗后安全限速等为约束条件,建立了施工条件下重载铁路列车运行调整模型,刻画了考虑安全限速的重载列车运行调整问题。通过优化列车到站、离站以及通过车站时刻,实现重载列车运行调整。进而,针对模型特点,在经典粒子群算法中引入收敛因子,设计了收敛粒子群算法对模型进行求解。最后,以朔黄铁路运输生产数据为基础,对建立的重载铁路运行调整模型进行实例化处理,验证了模型和算法。实验结果表明,对于求解重载铁路运行调整问题,设计的收敛粒子群算法比经典粒子群算法在计算效率上提升了5.45%,而求解精度保持不变。该方法可压缩重载列车追踪间隔,提高重载铁路运输效率,保证行车安全,提高基于安全限速的列车运行调整效率,为施工条件下重载铁路列车运行调整工作提...     

基于Window的重载列车纵向动力学可视化仿真系统

为了研究长大重载列车纵向动态性能,借助于计算机仿真技术,开发了具有模拟驾驶功能的空气制动与纵向动力学联合仿真系统。该仿真系统包括系统参数输入、控制表盘动态调整和性能参数实时显示等功能,实现了对列车的制动、缓解、速度调控和司机驾驶模拟及性能参数的分析。该系统采用Fortran和Windows编程语言开发而成,为列车在复杂线路上行驶时确定合理操作方法提供了仿真平台,并为重载列车动态性能分析与评估提供了可视化分析工具。该系统在工程中得到了很好的应用。     

智轨电车纵向智能控制算法研究与应用

针对智轨电车智能驾驶需求,文章提出一种基于驾驶员行为习惯模型的纵向智能控制算法,其首先分析了智轨电车的运营场景与环境,并基于多传感器感知融合技术来保障列车周边环境360o无盲区障碍物识别与列车高精定位功能;通过引入状态机设计模式与模拟驾驶员行为特性设计思想,进行智轨电车纵向智能控制多模式划分,设计了纵向智能控制策略与算法,实现了列车自主跟车、自动通过红绿灯路口、弯道自动减速以及站点高精对标停车等智能驾驶控制功能。仿真测试结果表明,采用所开发的纵向智能控制算法,车辆能稳定跟随前车起步、加减速与停车,并能实现弯道自动减速和自动通过交通灯路口,且跟车过程中速度控制精度稳定在±1 km/h以内、冲击率小于0.75 m/s³,进站对标停车误差小于±0.21 m,有效降低了司机驾驶工作强度,提高了列车运行舒适性与运营效率。     

重载列车多智能体模型的鲁棒一致性控制方法

重载列车全长数公里,其运行过程是复杂的动力学系统.重载列车自动驾驶的关键核心技术是跟踪给定的速度曲线.以重载列车智能货车方案为基础,通过分析列车运行动力学过程,建立重载列车多智能体模型;考虑列车运行时外界的未知干扰,同时保证车厢间处于安全距离,提出一种重载列车复合一致性控制器:用相邻车厢单元的速度等信息构建一致性算法并引入滑模控制加快系统速度一致性收敛;列车不同车厢受到干扰视为未知扰动,且随着滑模增益增加会使系统抖动较大、鲁棒性削弱,所以设计观测器估计扰动并补偿至控制器保证系统收敛并提高抗干扰性;引入人工势函数确保相邻车厢单元间距处于安全范围内,减小纵向冲动.采用Matlab软件进行仿真,跟踪给定速度曲线,并用多种干扰来模拟未知因素对列车的影响,与不加观测器的控制器效果进行对比.仿真结果表明:该复合一致性控制器能够较好跟踪设定速度曲线,速度误差保持在±0.4 km/h以内,且车厢间距处于设定的安全范围内;与不加观测器的控制器在同样干扰下作对比,所提出的控制器的速度跟踪误差仍然在±4 km/h以内,且对于未知干扰有较好的鲁棒性.     

基于遗传算法的列车优化操纵曲线研究

列车优化操纵是列车节能控制的关键,本文以牵引计算理论为基础,结合列车运行过程中的要求,构建以能耗、时分误差、限速等为目标的列车节能控制模型,采用实数遗传算法,通过Visual Basic编程对此问题进行求解。在已知列车编组的条件下,以DF4(客)型机车的牵引、动力制动时的能耗曲线为基础,得到给定运行时间、距离条件下的优化操纵曲线,从而对司机节能优化操纵给出指导性意见。     

Local energy minimization in optimal train control

The calculation of optimal driving strategies for on-board control of freight trains is a challenging task. In this paper we calculate the critical switching points for a globally optimal strategy on a track with steep gradients using a new local energy minimization principle. The method has been used successfully in Australia to calculate optimal switching points and hence provide in-cab advice to train drivers on long-haul freight trains.     

基于无线局域网的单车试验器微机控制系统

铁路货车车辆为了安全运行,在每节车辆上安装了空气制动装置,该装置通过调节压缩空气的充排速度来控制车辆的制动状态。介绍了一种采用无线局域网技术,通过掌上电脑控制移动小车来进行铁路货车制动系统功能全部试验的单车试验器。该设备的运用大大提高了操作人员的工作效率,降低了劳动者的工作强度和设备的故障率,能有效地对货车制动性能进行全面检测,是铁路站修、段修、厂修的理想制动系统试验装置。     

Making adaptive cruise control (ACC) limits visible

Previous studies have shown adaptive cruise control (ACC) can compromise driving safety when drivers do not understand how the ACC functions, suggesting that drivers need to be informed about the capabilities of this technology. This study applies ecological interface design (EID) to create a visual representation of ACC behavior, which is intended to promote appropriate reliance and support effective transitions between manual and ACC control. The EID display reveals the behavior of ACC in terms of time headway (THW), time to collision (TTC), and range rate. This graphical representation uses emergent features that signal the state of the ACC. Two failure modes—exceedance of braking algorithm limits and sensor failures—were introduced in the driving contexts of traffic and rain, respectively. A medium-fidelity driving simulator was used to evaluate the effect of automation (manual, ACC control), and display (EID, no display) on ACC reliance, brake response, and driver intervention strategies. Drivers in traffic conditions relied more appropriately on ACC when the EID display was present than when it was not, proactively disengaging the ACC. The EID display promoted faster and more consistent braking responses when braking algorithm limits were exceeded, resulting in safe following distances and no collisions. In manual control, the EID display aided THW maintenance in both rain and traffic conditions, reducing the demands of driving and promoting more consistent and less variable car-following performance. These results suggest that providing drivers with continuous information about the state of the automation is a promising alternative to the more common approach of providing imminent crash warnings when it fails. Informing drivers may be more effective than warning drivers.     

模糊预测-PID复合控制在高速列车制动中的应用

为解决高速列车的快速、准确、舒适停车问题,分析并建立了列车制动的牵引力模型;综合考虑列车制动过程中舒适度因素的影响,提出了带有舒适度约束条件的模糊预测-PID复合控制方法。该控制方法结合了模糊预测控制以及模糊PID控制的优点,使列车制动过程的控制没有死角,控制状况始终处于最优。在制动距离较大情况下采用模糊预测控制修正控制量,优化制动力,使制动过程满足舒适度要求;在距离较近的情况下,采用模糊PID实现列车的准确停车。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。     

地铁列车制动力再分配优化控制研究

针对现有地铁列车在电-空制动力分配控制策略中没有充分考虑各轴应施加制动力存在差异的问题,对制动力再分配优化控制算法进行了研究。在对电制动优先的电-空制动力协调分配算法进行分析的基础上,以北京某地铁列车中2动1拖基本制动单元为研究对象,基于轴重转移原则,提出了根据各轮对所承受压力的大小按比例再分配空气制动力的优化控制算法,并通过Matlab/Simulink软件对地铁列车处于不同制动工况下制动力的再分配情况进行了仿真和分析。仿真结果表明,基于轴重转移的各轴空气制动力再分配优化控制策略有助于改善列车防滑性能、提高列车平稳制动的效果,达到了预期目标。     

Vehicle state estimation for anti-lock control with nonlinear observer

Vehicle state estimation during anti-lock braking is considered. A novel nonlinear observer based on a vehicle dynamics model and a simplified Pacejka tire model is introduced in order to provide estimates of longitudinal and lateral vehicle velocities and the tire-road friction coefficient for vehicle safety control systems, specifically anti-lock braking control. The approach differs from previous work on vehicle state estimation in two main respects. The first is the introduction of a switched nonlinear observer in order to deal with the fact that in some driving situations the information provided by the sensor is not sufficient to carry out state estimation (i.e., not all states are observable). This is shown through an observability analysis. The second contribution is the introduction of tire-road friction estimation depending on vehicle longitudinal motion. Stability properties of the observer are analyzed using a Lyapunov function based method. Practical applicability of the proposed nonlinear observer is shown by means of experimental results.     

灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统研究

为提高城轨列车驾驶系统的智能化程度，将灰色预测控制与模糊自适应PID控制技术相结合，应用到城轨列车驾驶系统中。在对城轨列车驾驶系统进行需求分析的基础上，针对其对各种性能指标的要求，提出了基于灰色预测模糊自适应PID控制的城轨列车智能驾驶系统的设计方案。将灰色预测控制与模糊自适应控制应用到经典PID控制中，设计出了系统的智能控制器，有效满足了城轨列车在运行时对跟踪误差、准点率、停车误差、舒适度和节能性等多个性能指标的要求。仿真结果表明：采用灰色预测模糊自适应PID算法的控制系统具有良好的控制精度且系统的智能化程度得到了相应的提升。