基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模研究

针对列车自动防护（ATP, Automatic Train Protection）系统开发中所存在的问题，提出一种基于领域元模型的车载ATP子系统软件建模方法。分析铁道信号领域内不同列车运行控制系统对车载ATP子系统的共性特征要求，并基于元模型理论构建其领域元模型。提出了基于领域元模型的车载ATP子系统软件开发方法，该方法支持软件模型重用，可以提高车载ATP子系统软件的开发质量和开发效率。     

基于PID型迭代学习控制的列车自动驾驶曲线跟踪算法研究

针对基于比例微分积分（PID,Proportional Integral Derivative）控制的列车速度跟踪算法在跟踪进度、收敛性和稳定性等方面存在的不足，提出一种基于PID型迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的列车自动驾驶（ATO,Automatic Train Operation）曲线跟踪算法。通过迭代学习控制，优化跟踪过程，减小跟踪误差，缩短收敛时间；设置典型场景对所设计的算法进行仿真试验，并将仿真结果与基于PID控制算法的跟踪效果进行对比分析。结果表明，PID型ILC算法对列车目标速度和目标位移具有较高的跟踪精度，能够在有限的迭代次数内实现精确跟踪，验证了所提算法的有效性。