基于差分进化的高速列车运行操纵的多目标优化研究

在满足行车安全、区间固定限速、图定区间运行时间及车辆动力学性能约束的条件下,以能耗、实际区间运行时间、精确停车及不舒适度为指标建立高速列车运行操纵多目标优化模型。针对传统差分进化算法易陷入局部最优的问题,对其交叉操作过程进行改进,同时引入模拟退火思想提升算法的最优解搜索能力。利用改进后的差分进化算法对高速列车运行操纵多目标优化模型进行求解,给出相应的优化算法。以京沪高速铁路某区间线路数据为基础,通过计算机仿真验证了所提算法的有效性与实用性。     

基于深度优先搜索的铁路站场遍历算法研究

在列车运行控制系统中,及时准确地了解列车所在位置是非常重要的。卫星定位技术GNSS(GlobalNavigation Satellite System)已经逐渐应用到列车定位技术中,在对列车进行定位时需要对定位数据的可靠性进行验证。车站的定位数据可靠性验证工作建立在对车站站场进行多次遍历获得定位数据的基础上。利用计算机仿真技术模拟列车在站场内遍历能够对现场很难实现的遍历情况进行重复测试。本文对铁路站场与有向图的相似性进行研究,建立基于铁路站场结构的拓扑模型,在此基础上结合站场实际遍历的情况与图的深度优先遍历算法思路,提出一种基于链表数据结构的连续遍历站场的算法。结合实际站场图进行遍历算法仿真,较好地实现了连续遍历并获取较高的遍历效率。     

基于GPS和虚拟卫星的列车完整性检查方法研究

将GPS和列尾装置结合可以构成一个冗余的列车完整性检查系统。在列车行驶过程中,由于在列车尾部车钩安装的GPS天线容易被车厢遮挡,常规卫星定位方法受到限制,无法利用GPS进行列车完整性检查。本文提出一种基于GPS和虚拟卫星组合定位完成列车完整性检查的方法。利用列车首部的定位信息确定一颗虚拟卫星,虚拟卫星和3颗可视卫星即可实现列尾定位解算,通过列车首部和列车尾部的位置信息实时地测算车长变化,达到检查列车完整性的目的。本文分析GPS和虚拟卫星组合定位模型,推导定位模型算法和列车完整性检查算法,并进行可行性分析和算法验证。实验表明,列尾定位精度达到3m以内,列车长度误差在10m以内,该方法可满足列车完整性检查的要求。     

车辆监控系统数据的模拟

车辆监控是智能交通系统(ITS)中的一个重要环节，可靠性是车辆监控系统软件的一个重要指标．如何能够方便的模拟现场的数据对车辆监控系统软件进行可靠性的测试逐渐形成了一个亟需解决的问题．作者提出一种模拟数据的方法，方便地解决了需要大量数据的车辆监控系统软件的测试问题．     

城市轨道交通通信传输系统技术选择与应用分析

现行《地铁设计规范》（GB50157-2003）第15．2．1条，规定：为满足地铁通信各子系统和信号，电力监控，防灾、环境与设备监控系统和自动售检票等系统各种信息传输的要求，应建立以光纤通信为主的传输系统网络。它明确指出了轨道交通通信传输系统在建设时必须考虑的因素：技术选择与应用。技术选择应“以光纤通信为主”，因为光纤通信具有很多优点．     

列车定位轨道电子地图数据约简算法研究

高效、高精度的轨道电子地图是实现列车定位及列车运行控制的重要基础。为了提高轨道电子地图数据的存储及使用效率,在地图生成过程中需要在保证精度的前提下对测量数据进行约简。本文在实测数据的基础上分析轨道地图测量数据特性,采用小波变换及距离判别的方法对异常测量数据进行剔除,提出一种基于垂距判定和三次B样条曲线拟合的数据约简算法用于地图生成。该算法利用垂距判定方法从异常值剔除的原始数据中选取一定数目的测量点构成轨道特征点集,并对其进行三次B样条拟合,通过对拟合曲线进行误差判别修正和补充特征点,完成数据最终约简及轨道地图生成。青藏线实测数据验证结果表明,在合理选择垂距限差的情况下,该算法能够有效约简原始地图测量数据,并保证所生成地图的精度水平。     

基于GNSS的虚拟应答器捕获算法的研究

应答器在欧洲列车运行控制系统ETCS(European Train Control System)和中国列车运行控制系统CTCS (China Train Control System)中都是重要的定位设备.为了提高定位精度,应答器必须高密度地布设在轨道上,增加了系统的建设成本和后期维护量.基于GNSS技术的虚拟应答器...     

基于粗糙集理论的列控车载设备故障分析方法

快速、准确的故障诊断技术是高速列车安全运行的重要保证,本文以此为目标,对列控系统故障诊断方法进行研究,将神经网络算法NN分别应用于列控系统车载设备应答器传输单元BTM、列车接口单元TIU的故障诊断中,通过对比故障识别准确率BTM为训练阶段19.89%、测试阶段36.51%,TIU为训练阶段96.93%、测试阶段94.84%,得出当数据中噪声较大时,神经网络的分类能力降低。为了解决以上问题,引入粗糙集理论进行属性约简、去除噪声,用神经网络进行故障识别,最终得出BTM的故障识别准确率为训练阶段93.32%、测试阶段97.41%,TIU为训练阶段99.21%、测试阶段96.72%,表明粗糙集理论和神经网络的结合RSTNN能够保证故障诊断的准确性,从而验证该方法在实现列控系统车载设备故障诊断方面的有效性。     

无线闭塞中心测试案例生成方法

应用基于功能特征的测试案例生成方法,研究了无线闭塞中心的功能结构,提取了无线闭塞中心的功能特征,得到了无线闭塞中心的功能特征列表。针对无线闭塞中心的每个功能特征,编制了测试案例,将测试案例串联成电子化的测试序列。根据中国高速铁路列车运行控制系统的规范和要求,构建了无线闭塞中心的仿真测试平台,编写了试验步骤和XML程序文件。在无线闭塞中心测试平台上,测试了包含注册与启动、行车许可、停车与注销、通信网络故障、RBC切换5个运行功能的3个测试序列。测试结果表明:在常温常压下,列车速度低于350 km.h-1且仅有一趟列车运行的条件下,无线闭塞中心可不间断工作至少90 min,功能正常。可见,方法有效。     

一种基于几何约束的轨道提取方法研究

针对基于Hough变换或螺旋曲线模型的视觉轨道检测方法存在的不足,本文提出了一种基于几何约束的轨道提取方法.该方法利用摄像机和轨道平面之间的成像关系近似满足单因矩阵的特点,利用逆透视映射(IPM)将输入图像转换为Bird-view图像,并采用一种改进的边缘检测方法进行边缘检测.然后将二值化的边缘图像在垂直方向上分割为多个区段,在每个区段上,利用先验知识生成的系列模板图像,对分段IPM图像进行去噪处理和Chamfer距离变换后进行距离匹配检测,将轨道检测转换为一个二维匹配搜索过程.在分段检测结果的基础上,进一步利用曲线拟合得到边缘图像中完整的轨道曲线方程.该曲线方程通过已知的单因矩阵转换为原始图像中的曲线描述,实现在原始图像中的检测和定位.实验验证了所提方法的可行性和可靠性.