基于多速度调控的城轨列车区间运行策略优化

针对城市轨道交通区间运行时分要求,将列车在区间的最高运行速度、最低惰行速度作为速度参数,提出多速度参数调控的城轨列车区间运行策略优化问题。考虑线路平纵断面、列车性能等的影响,以及区间限速、运行时分限制等约束,以区间运行能耗最小化为目标,建立均布质量模型下的给定运行时分下基于多速度参数调控的列车运行节能优化策略模型,优化确定各速度参数取值和对应的区间运行控制方案,设计针对多速度参数综合调控的模拟退火求解方法。以广州地铁8号线中大-晓港为例,测算不同时分下的运行控制方案。结果表明：最高运行速度参数可有效控制区间运行时分取值;最低惰行速度的合理取值可显著降低能耗,最多可降低4.68%;列车操纵模式的确定需综合考虑区间运行时分、节能效果和惰行次数,节能操纵模式在较长运行时分下节能作用更为显著。优化结果可为城轨节能化列车运行组织提供决策支持。     

基于遗传算法的列车运行能耗优化算法

研究了CBTC系统中列车控制模型和列车运行调整,以降低能耗为目标,对列车在区间的运行控制进行优化组合,提出了基于遗传算法的能耗优化算法,根据具体的线路条件,计算了在不同的运行等级下或不同区间运行时分对应的列车运行速度曲线。以一段2 400m长,具有典型节能坡设置,且包含一段60km.h-1区间限速的线路为例,进行了能耗计算和优化仿真。研究结果表明:优化之后速度曲线与其对应的运行等级2、3、4的速度曲线相比,列车牵引能耗减少到原来的62%、58%、60%,节能效果显著,算法有效。     

考虑轮轨黏着的高速列车多目标速度曲线优化

高速列车运行环境复杂多变，现有的给定运行速度目标曲线主要考虑列车运行的安全性和正点性，难以改善列车的其他运行性能。为了满足高速列车日益增加的行车需求，并改善列车的运行性能，针对安全、节能、正点及舒适多个目标，考虑轮轨间最优黏着，提出一种改进的多目标运行速度优化方法。首先，在满足区间限速以及列车动力学模型约束的前提下，建立安全、节能、正点、舒适4个评价指标，构成高速列车运行过程多目标优化模型；其次，在节能模型中考虑轮轨间黏着的影响，优化牵引/制动力使得其保持在最优黏着范围内，节约运行能耗；最后，采用基于参考点的非支配排序的优化算法（NSGA-Ⅲ）对多目标运行速度曲线进行优化。对真实线路的仿真验证表明，本文提出的考虑轮轨黏着的优化效果显著提高，尤其在节能方面；优化算法相较于GA和NSGA-Ⅱ，NSGA-Ⅲ算法在收敛效果和收敛速度上均为更优。     

基于时间逼近搜索算法的城轨列车运行节能优化研究

针对地铁列车准点节能运行,提出了基于时间逼近搜索的列车节能优化算法。首先建立城市轨道列车在满足定时运行条件下的节能控制模型,通过庞特利亚金最大值原理得到了列车节能最优控制工况集;其次,推导了列车在不同节能运行模式下的能耗差异;在此基础上,提出了一种将列车运行区间进行分段优化的方法,采用时间逼近搜索求解列车工况转换点的位置,最终达到定时节能运行的目的。以上海地铁3号线铁力路至友谊路线路为算例,与实测负荷过程对比,列车采用本文算法优化后可节能12.5%。      

基于遗传算法的追踪列车节能优化

为了研究追踪列车的节能优化操纵策略,提出了四显示固定闭塞系统下的列车静态速度约束条件和追踪列车动态速度约束条件.在此基础上,建立了以列车操纵手柄级位和工况转换点为控制变最的追踪列车节能优化模型.采用染色体长度可变多目标遗传算法,结合外部惩罚函数对该模型进行了求解,并利用遗传算法中的染色体变长算子对列车操纵手柄变换策略进行了优化.在四显示固定闭塞平台上的仿真结果表明,该方法可在安全、准点的前提下,使追踪列车的能耗下降4.3％,运行时间误差减小1.7％.     

列车动能闯坡的节能操纵优化

为了优化列车通过局部陡坡区段的操纵曲线,基于列车运行的动力学理论,充分考虑列车运行的速度、时间等限制条件,建立了基于连续变量的列车牵引能耗计算模型.该模型分析了列车在全区段的能耗构成及其影响因素,以速度、距离、功率为控制变量,满足运行时间和速度等约束,以区段总能耗最低建立了目标函数.通过模型离散化方法,以序列二次规划算法求解列车的动能闯坡点,实现满足区段行车条件下的运行优化.利用实例数据进行了数值仿真分析,结果表明,该模型求解的优化运行曲线,在已有优化的基础上,能再节约能耗1.771 8%,可满足限时、限速条件下列车在区段运行的节能操纵需求.     

基于改进多目标差分进化算法的城轨列车速度曲线优化

城轨列车速度曲线研究对于优化列车运行过程具有重要的作用。为得到更好的城轨列车速度曲线优化效果，本文针对列车运行准时性、运行能耗和舒适度3个目标，提出一种基于改进多目标差分进化算法的速度曲线优化方法。首先，建立城轨列车运行过程的多目标优化模型；然后，通过采用精英镜像初始化策略、引入参数自适应和多变异策略，提升多目标差分进化（MODE）算法的性能，并通过与其他6种对比算法在ZDT系列测试函数上所得的反世代距离评价指标（IGD）值进行比较，验证了所提算法的优越性；最后，结合南昌地铁一号线某区间真实线路数据进行仿真。结果表明，改进的MODE算法（IMODE）相较于对比算法在综合性能方面具有一定优势，同时在列车节能优化问题中具有较强的实用性。     

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地铁运输系统是城市公共系统中最大的耗能系统,列车节能运行具有重要的意义. 结合地铁列车运行特点与机车操纵规则,提出了在起伏坡道与定时约束条件下地铁列车节能运行的两阶段优化方法. 第一阶段,建立了寻求站间最佳惰行控制次数及惰行控制点的优化模型;第二阶段,建立了合理分配各个站间区间列车运行时间的优化模型. 设计了基于遗传算法的优化模型求解算法. 与既有方法相比,在运行时分相同条件下,经过两阶段优化后,列车运行能耗下降了19.06%,列车运行恢复正点的能力也得到了提高.     

改进粒子群算法的轨道列车节能控制优化

当前列车节能控制研究的优化算法存在优化效果不明显,收敛速度慢等一系列问题,提出了一种引入自适应惯性权重,同时加入具有调整能力的动态学习因子与改进速度更新公式的粒子群优化算法。一是通过惯性权重来平衡不同阶段的搜索能力,加入拥有调整能力的动态学习因子,着重加强算法后期的运算效率和收敛能力,同时引入惩罚函数,将列车运行过程中的拘束条件转化为惩罚因子,提升搜索速率;二是对传统的速度更新公式进行改进,用来降低选取到不理想的粒子影响寻优结果的概率。经过Matlab仿真分析,与传统的列车运行优化算法相比,改进后的优化算法收敛速度更快,列车节能效果更好。     

考虑列车追踪的自动驾驶控制算法

为了研究追踪列车安全、平稳的操纵策略,在分析列车间相互纵向动力学关系的基础上,提出了列车追踪模型. 列车在不同情况下控制目标有所不同:单独运行模式下以最优速度模式曲线运行,追踪运行模式下保证安全追踪间隔运行.为了实现不同的控制目标,采用模型预测控制的分层结构,结合二次型优化算法实现最优列车速度控制.以CRH2型列车、武广线为例验证该模型的有效性. 仿真结果表明,本文方法可使追踪列车安全性得到有效提高,且当使加速度控制在-0.75~0.5 m/s2之间,加加速度控制在-0.5~0.5 m/s3之间时,乘车舒适性得到了有效的保障.      

混合动力列车电源系统控制策略

为了实现混合动力列车的计算仿真,建立混合电源系统模型,并提出一种混合电源系统控制策略.在此基础上,通过对混合电源系统与列车纵向动力学系统的耦合分析,给出了基于该电源系统控制策略的列车运行目标速度曲线计算算法.利用MATLAB/Simulink对系统建模,对列车在某线路上的运行过程进行了仿真.仿真结果表明,系统控制策略能够满足列车的运行性能,列车自动控制(ATC)系统能够精确的控制列车跟踪计算的目标速度曲线运行,混合电源回收了41%的再生制动能量, 控制策略和目标速度曲线计算算法达到了设计目标.      

Research on Multi-Objective Real-Time Optimization of Automatic Train Operation (ATO) in Urban Rail Transit

The determination and optimization of Automatic Train Operation (ATO) control strategy is one of the most critical technologies for urban rail train operation. The practical ATO optimal control strategy must consider many goals of the train operation, such as safety, accuracy, comfort, energy saving and so on. This paper designs a set of efficient and universal multi-objective control strategy. Firstly, based on the analysis of urban rail transit and its operating environment, the multi-objective optimization model considering all the indexes of train operation is established by using multi-objective optimization theory. Secondly, Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II) is used to solve the model, and the optimal speed curve of train running is generated. Finally, the intelligent controller is designed by the combination of fuzzy controller algorithm and the predictive control algorithm, which can control and optimize the train operation in real time. Then the robustness of the control system can ensure and the requirements for multi-objective in train operation can be satisfied.     

客运专线夜间行车与天窗的相互影响分析

客运专线天窗的开设影响夕发朝至列车的运行组织. 考虑高速列车可利用相邻既有线、城际铁路跨线运行,以综合利用运输通道运输能力满足旅客夜间出行需求,本文分析了客运专线开设全线垂直矩形天窗与夜间行车的相互影响,建立了求解最佳矩形天窗位置问题的数学模型,以天窗影响列车OD数最少为目标,以满足夕发朝至列车合理到发时间带为约束,并提出了求解算法. 结合京沪高速铁路实例,运用计算机编程求解,得出不同位置的天窗影响的列车OD数相差不大的结论,并给出动车组速度等级为350km/h和250km/h、速度系数0.9和0.8四种情况下长度为4小时的相对最佳矩形天窗位置. 对受天窗影响的列车提出了运行调整措施,初步分析了开行夕发朝至列车时动车组适宜采取的运行速度.     

运行图驱动的城轨供电系统负荷过程动态仿真

针对城轨供电系统采用平铺运行图进行负荷过程仿真分析与实际负荷过程差别大，不能准确反应供电系统运营阶段的诸多问题，将运行图中各列车运行时分作为约束条件，建立列车定时节能运行的指标函数，以提高仿真模型准确性；基于固定阶梯级目标速度搜索算法优化列车操纵序列，还原多列车具有电气信息的运行轨迹；以实迹运行图为驱动，实现了供电系统正常运行与异常情形下的负荷过程仿真分析. 算例分析结果表明:基于实迹运行图的仿真结果与实测牵引变电所负荷过程曲线的Pearson相关系数在0.89以上，负荷过程特征值仿真与实测的最大误差不超过6.85%，较平铺运行图仿真结果准确度最高可提升12.91%.      

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在铁路网络中,列车运行通过车站时可能会受到其他运行线列车运行的干扰,本文对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究。根据问题的数学描述和列车运行动力学方程,建立了最优化模型,并采用变长度染色体遗传算法,结合工况序列表,对问题进行了求解。通过仿真计算,给出了受干扰时列车运行的速度距离曲线,与无干扰时的速度距离曲线进行了比较,分析了速度、时间之间的相互变化,并结合能耗距离曲线,揭示了列车节能操纵的一些原则,最后将运算结果与其他方法计算出的结果进行了比较。比较结果表明,变长度染色体遗传算法是一个有效的算法,可以很好地应用在列车节能操纵优化的研究中。     

基于自动恒速的客运专线列车牵引计算模型与算法研究

客运专线列车的控制模式与普通铁路的相比较存在较大差异,这使得普通铁路列车牵引计算模型不适于客运专线。论文在对客运专线、普通铁路及地铁差异分析的基础上,构造了自动恒速的列车牵引计算的模型与算法。将列车运行过程分为起动和牵引加速过程、恒速牵引过程、调速制动过程及进站制动过程四部分,对各部分分别建立了计算流程。最后对照非恒速牵引计算模型,测试了所造模型和算法的有效性。     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.