EKF、UKF和CKF的滤波性能对比研究

普通卡尔曼滤波(KF)可以在线性系统中对目标状态做出最优估计,得到好的滤波效果。然而实际系统总是非线性的,针对非线性系统,常用的解决办法是对非线性系统进行近似线性化处理,从而将非线性问题转变成线性问题。文中分析了扩展卡尔曼(EKF)、无迹卡尔曼(UKF)和容积卡尔曼(CKF)的基本原理和各自的特点,然后将EKF、UKF和CKF进行滤波对比和分析,最后通过仿真试验证明:与EKF相比,UKF、CKF不仅保证了系统的稳定性,同时提高了估计精度。但CKF的估计均方误差值相比UKF更小,表现出了更高的精度。     

基于小波包滤波列车自动驾驶的研究

针对列车运行环境复杂、干扰因素多等问题,提出一种小波包滤波和迭代学习相结合的列车自动驾驶控制系统。首先根据城轨列车的行进与制动模型设计基于小波包的列车速度滤波,以获取较好的列车速度参数;然后采用迭代学习设计一种自适应控制器,对列车在行进过程中进行速度曲线跟踪控制,并能够依据当前的速度与位移判定停车起始位置,从而获取更为精确的停车结果。最后通过约束方程与不等式对列车的停车起始点进行精确选取,来获取更精确的停车时间和停车精度。实验结果表明基于小波包滤波和迭代学习相结合的方法能够更加精确跟踪停车曲线。     

基于自适应联邦滤波的列控车载设备测速测距算法

基于转速传感器技术,提出1种列控车载设备测速测距算法,由自适应参数列车运动模型、空转/滑行时列车速度校正模型和基于联邦滤波的融合算法3部分组成.先建立列车运动模型,利用自适应参数更新列车运动模型和系统状态噪声,估计单个转速传感器所在轮对的速度和加速度;当检测到轮对空转/滑行时,利用设计的速度校正模型计算列车运行速度,并...     

基于ATO的列车牵引计算算法设计与实现

为了实现基于自动驾驶(ATO)的列车牵引计算系统,将牵引计算自动算法设计为工况初选、回退优化和试凑3部分.工况初选在考虑列车运行坡段线路的实际情况下,结合列车的各种约束使列车运行;列车运行出坡时若列车的出坡速度不满足出坡检验,则选取相应的回退策略进行工况重新优化组合;在列车越过坡段后进行出坡速度试凑,列车进站时进行速度和距离试凑.模拟仿真显示该算法具有较强的实用性.     

遗传算法在ATO目标速度曲线规划中的应用

在列车自动驾驶(ATO)系统中,结合遗传算法和列车逐级变速技术,规划出列车运行的目标速度曲线,实现了对列车加速、巡航、减速等运行状态的规划控制.仿真结果表明,该算法满足列车对目标速度曲线的安全性、准时性、节能性和舒适性等要求,可运用于ATO系统和培训仿真系统.     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

基于遗传算法列车自动运行速度曲线的优化

本文探讨了列车自动运行系统(ATO,Automatic Train Operation)中的列车自动运行速度曲线的优化问题.根据ATO控制指标的要求,建立了包含速度防护、舒适度、节能、精确停车等多个目标的列车运行控制模型;采用遗传算法对列车自动运行控制策略进行优化,验证和仿真了优化后的速度曲线,直观反映了列车自动运行的安全性,舒适性,高效性和停车精度等性能提高情况.     

基于矢量跟踪的GPS/INS深耦合列车自主定位算法研究

为解决传统的GPS/INS松耦合方式在复杂列车定位环境下的性能恶化问题,结合矢量跟踪技术原理,设计并提出基于矢量跟踪的深耦合列车自主定位方法,给出深耦合列车自主定位算法实现流程,建立相应的信号跟踪滤波数学模型;针对复杂环境下的列车组合定位系统非线性问题,引入强跟踪滤波思想对传统的容积卡尔曼滤波算法进行改进以提升算法的稳定性与鲁棒性。以青藏线某区间列车运行数据为基础,通过计算机仿真验证了所提算法在复杂环境下实现列车自主定位过程的有效性与实用性。     

基于双重启发式动态规划算法的列车运行调整研究

通过对列车行车组织特点及运行调整策略的研究,采用自适应动态规划体系中的双重启发式动态规划算法,建立了列车运行调整模型.双重启发式动态规划算法适合处理具有实时性、约束性、非线性、随机性等特点的列车运行调整复杂动态系统的优化控制问题,通过仿真验证,该算法求解速度快、精度高,对列车晚点的调整起到了良好的控制作用.为列车运行调整的深入研究提供了一定的参考价值.     

城市轨道交通CBTC信号系统列车位置不确定性分析

当前,城市轨道交通为满足大运量的需求,对列车运行间隔要求越来越高,即列车自动控制系统对列车的定位必须更加精确可靠,以保证小间隔的列车安全运行要求。介绍了列车测速和列车定位的基本原理,从算法原理入手分析了列车速度不确定性和位置不确定性的产生原因以及计算方法,以供列车精确定位参考。     

闭塞与列控概论 第二讲 列控系统的速度控制模式

2 列控系统的速度控制模式列车运行自动控制系统ATC(Automatic Train Control)就是对列车运行全过程或一部分作业实现自动控制的系统。其特征为:列车通过获取的地面信息和命令,控制列车运行,并调整与前行列车之间必须保持的距离。     

PSO-ICS算法优化的城轨列车自动驾驶系统

针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO算法信息共享的机制及布谷鸟搜索(CS)算法lévy飞行的优势,能在搜索空间产生足够、多样化的解。与此同时,对CS算法的重要参数进行相应改进,即搜索步长和巢主鸟发现外来鸟蛋的概率这2个参数采用自适应的方式,加快了CS算法的收敛性。将该方法与PSO,CS和PSO-CS分别用于列车运行过程的优化,通过仿真实验比较研究,验证了所提出算法性能的优越性。该算法能实现对列车运行曲线的优化,从而产生最优的决策策略以控制列车的运行。     

基于多加速度计融合算法的列车运行坡度测量装置

提出一种基于多加速度计融合的列车运行坡度测量装置.该装置通过不同角度的加速度计来测量列车的实时加速度,结合加速度计融合算法,可动态计算出列车所在位置的线路坡度值.该方法使得列车不依赖于精确定位和电子地图就可进行超速防护,提升了安全性和可用性,有利于推广应用到互联互通CBTC(基于通信的列车控制)系统中.     

基于灰色预测模糊PID控制的列车ATO系统优化

对列车目标运行曲线的精确追踪是列车自动驾驶系统实现列车安全、准时、节能及舒适运行的核心。针对列车运行过程的大滞后、非线性问题,设计以灰色预测模糊PID算法为核心的列车自动驾驶控制器,以此达到优化列车ATO控制系统的目的。灰色预测控制设置在反馈回路中,其预测值与给定输入值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入。模糊控制系统对PID控制的参数进行自动校正,参数可调的PID算法完成对系统的控制。选取相关线路和车型并做仿真试验,验证了经控制器作用后的输出曲线与列车运行的输入曲线之间的追随误差小,加速度的变化在合理的范围内。因此,设计的控制器可以取得良好的ATO控制效果。     

基于自适应模糊滑模的列车精确停车制动控制算法

针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控制理论,利用列车运行过程中的状态偏差,设计基于跟踪误差的等效控制器,以求解列车制动等效控制量;考虑外部扰动,基于优秀司机驾驶经验的模糊推理规则,设计切换控制器,以得到精确控制量。采用本文控制算法对列车制动过程进行仿真验证,并与传统的PID控制和基于指数趋近律的滑模控制进行对比。结果表明:在考虑附加阻力和外部扰动情况下,自适应模糊滑模控制器能够柔化非线性切换控制信号,削弱滑模控制固有的抖振现象,实现对参考轨迹的精确跟踪,并最终实现精确停车;即使在列车制动系统实际控制输出出现偏差时,设计的控制器仍能控制列车精确跟踪参考制动曲线。     

天津地铁2号线列车ATO模式下精确停车的实现

随着我国城市轨道交通的迅速发展,很多城市的城轨都采用了列车自动驾驶ATO模式来保证高效运行,这就对列车进站停车的精确性提出了更高的要求。本文根据天津地铁2号线ATO系统的停车控制原理及列车实际运行状况,分析了影响列车停车精度的因素,提出了提高测量列车速度和列车定位的的准确性及改进软件算法等措施,以保证列车进站停车精度在标准之内,从而确保列车运行安全的可靠性。     

高速轨道检测系统精确控制技术

轨道检测系统经过多年的开发和应用,已经成为检查轨道病害、指导线路养护维修、保障行车安全的重要手段.列车正常运行时有加速、减速和恒速3个状态,轨道检测系统必须能够剔除列车运行速度变化对测量结果的影响,实现方式采用空间采样信号.目前,高速轨道检测系统按0.25 m对传感器进行一次数据采集,这样列车运行速度的变化不会对检测结果产生影响.适应高速轨道检测、实现等距离精确采样和控制是检测中的关键技术难点.     

新型列车运行控制系统——SCBTC系统

一种基于通行信号链的列车运行控制移动闭塞系统(SCBTC-MAS),可作为一个独立监测系统与现有列车运行控制系统(TBTC或CBTC)并联运行,为列车运行提供一个"双保险"机制。SCBTC-MAS具有精确、实时的轨道占用检测及闭塞控制能力,令列车在信号系统故障、列车定位失效、人为操作错误情况下,仍可有效避免相撞事故的发生。     

大规模货物列车运行图优化编制的一种拉格朗日松弛启发式算法

针对货物列车运行图优化编制规模庞大、精确求解困难的问题,构造时空网络将列车运行线铺画描述为路径求解问题,将各类约束转化为时空网络节点选择限制,建立整数规划模型。该问题本质在于疏解各列车运行线潜在冲突。对原模型进行拉格朗日松弛,将列车运行线潜在冲突表示为各节点罚数,设计启发式算法并通过拉格朗日乘子更新迭代求解。以京九线北京西至阜阳区段为例,对该区段711条运行线中的439条货物列车运行线进行了优化编制实验。结果表明,在满足运行线铺画条数的前提下,全图货物列车平均旅行速度由39.28 km/h提升至41.81~43.72 km/h,所提出的算法是解决大规模列车运行图编制的一种有效算法。     

高速铁路LTE-R改进切换算法的研究

针对高速铁路中LTE-R越区切换对切换时延和切换成功率的严格要求,以3GPP TS 23.401协议中的A3事件判决公式为基础,利用滤波中的测量周期Tm对触发时延进行计算,并结合列车的运行速度,对传统切换算法进行改进。通过对改进算法进行仿真,得到最佳切换参数。最后对两种算法采用相同的基站布置进行仿真比较,得出传统算法在列车运行速度超过205 km/h时,无法满足我国无线通信系统对越区切换成功率99.5%以上的要求,而改进后的算法在速度达到400 km/h时,切换成功率为99.6%,仍满足此要求。