基于MSTS的ATO系统功能模块仿真研究

基于MSTS微软火车模拟器开发的开源软件OR的研究基础,结合ATC系统结构框架,对列车运行三维视景系统仿真平台进行了研究,设计出基于MSTS的ATO系统功能模块仿真。运用.Net平台中的Socket网络通信技术建立的ATO系统功能模块仿真,实现了远程控制OR列车客户端运行的功能,整合后的控制模式为ATO系统的扩展性功能提供了通信接口和自动运行的控制基础,提高了列车运行三维仿真系统整体的真实性。对后期完善整个系统仿真平台具有重要的意义,达到了预期的设计目标和效果。     

地铁列车运行视景系统与ATO仿真模块的接口实现

提出一种基于微软模拟列车（MSTS）平台的地铁列车运行视景系统,介绍了视景系统的工作流程,实现了视景系统和列车自动驾驶子系统（ATO）仿真模块的接口,利用接口实现了ATO仿真模块对视景系统地铁列车客户端运行的跟踪控制,为今后在视景系统中对ATO进行的相关测试和研究提供了可能 ,同时也为城市轨道交通的相关研究提供了新思路。     

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LabVIEW的模拟列车控制系统

介绍了基于LabVIEW的沝盘模拟列车控制糸统的软硬件设计,并对步进电机的控制方法进行了研究。该系统利用LabVIEW中串口通信的相共函数,实现了上位机和模拟列车之间的数据传输;采用无线通信技术实现了对模拟列车的无线控制。     

基于CPLD的步进电机控制

叙述基于CPLD的步进电机的控制,采用VHDL语言实现其控制,并在MAXPLUS2下实现理想的仿真效果.该控制采用CPLD作为核心器件,减少分立元件使用,在实时性和灵活性等性能上都有很大的提高.同时,采用VHDL语言控制可以根据步进电机的不同,改变程序参数就可以实现不同型号步进电机控制,有利于步进电机的广泛应用.     

基于预测型灰色控制的列车自动运行速度控制器建模与仿真

速度控制器是列车自动运行(ATO)系统的核心技术之一.针对ATO速度控制器的调速功能,采用预测控制和灰色控制相结合的策略,综合考虑舒适性、节能性、准时性、停车精度等性能指标,并结合测速定位误差、空转打滑、操作时延等现场影响因素,建立了速度控制器数学模型.模型在车载平台下进行了仿真测试,验证了ATO速度控制器的调速功能,达到了预期的控制效果.     

广义预测控制隐式算法在ATO系统中的应用

ATO系统具有时滞性、非线性、时变性等特点,使用传统的PID控制器难以取得理想的控制效果。根据ATO系统的特点,设计了基于广义预测控制隐式算法的速度控制器,并对被控对象进行了仿真。Matlab仿真和实验结果证明,该控制策略比PID控制具有更好的控制效果。     

基于dSPACE的ATO仿真测试平台的开发

本文分析了传统的ATO仿真测试平台存在的问题,阐述了基于dSPACE的ATO仿真测试平台的架构设计、软件设计、引入dSPACE的必要性和如何使用dSPACE实现复杂的列车模型.从开发过程和仿真测试过程来看,本平台克服了传统的ATO仿真测试平台存在的问题,很好的实现了ATO仿真测试功能.     

轨道交通列车自动运行仿真平台的开发研究

为了研究轨道交通列车自动运行(ATO)系统,需建立一个通用的ATO系统仿真平台,用来对ATO进行研究,以解决企业和学校的培训、教学成本高昂的困难。从体系结构软件开发的四个阶段阐述ATO系统的仿真平台开发过程,并运用UML建模语言,选用Rose可视化建模工具,采用迭代和增量的设计,对ATO仿真平台进行建模,为轨道交通控制系统的培训和教学提供有力保障。     

基于虚拟仪器的城市轨道车辆交流牵引试验系统及控制

介绍了城市轨道车辆牵引试验系统的测试与调速控制.利用Labview(虚拟仪器)技术对测试与实时控制系统进行了软件开发,设计了控制系统方案,研究分析了进口城轨车辆ATO(列车自动驾驶)运行程序编制机理.提出了一种基于试验平台的ATO控制方法,并通过运行曲线分析证明了该控制方法的可行性.所建试验平台对提高城轨牵引系统的检修维护质量具有实际指导意义.     

基于粒子群算法的隐式广义预测在ATO中的应用

由于列车运行速度的不断提高,对列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统提出更高的要求。针对隐式广义预测(Implicit Generalized Predictive Control,IGPC)控制器在ATO中难以获得最优预测控制输入的问题,运用一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的IGPC算法对ATO系统进行控制。为更进一步提高PSO算法的寻优能力,对基本PSO算法进行改进,从而有效提高系统的寻优精度和速度。并对有约束情况下的CRH2型车进行仿真验证,仿真结果显示PSO-IGPC比单纯IGPC对ATO的控制效果更优。     

我国智能高铁自动驾驶技术应用进展

通过对国内外运营自动化级别、高速铁路列控系统自动驾驶技术发展现状进行分析,明确自动驾驶和无人驾驶的概念,结合高铁自动驾驶关键技术研究进展情况进行分析,高速铁路自动驾驶功能应用范围是高速铁路正线,列车进出动车运用段(所)是在ATP安全监控下,由司机人工驾驶进、出动车运用段(所);提出现阶段对我国高速铁路自动驾驶ATO系统进行分级设计的实施技术方案,分级原则以地面设备为基础,车载设备与地面设备统一设计,高速铁路自动驾驶ATO系统能根据高速铁路不同的线路情况,实现相适应的ATO功能;探讨实现高铁无人驾驶功能需要信号、通信、站台门等进行技术方面的适应性升级措施;自动驾驶技术作为智能高铁的重要创新点之一,其应用探讨对后续智能高铁工程项目建设有借鉴意义。     

基于KH算法的高速列车ATO控制策略优化研究

针对传统高速列车自动驾驶(ATO)控制策略优化时简化线路参数、列车牵引计算采用单质点模型等问题,将列车通过牵引供电分相区断电惰行纳入运行工况,建立动车组多质点模型。在满足列车运行图固定运行时间条件下,以能耗、准点性、停车准确性及舒适性为指标建立高速列车ATO控制策略优化模型。利用磷虾群(KH)算法对高速列车ATO控制策略进行优化。以兰新高速铁路某区间线路数据为例,仿真测试表明KH算法可以在较少的迭代次数下获得较粒子群算法更优的ATO控制策略,且列车过分相区断电惰行会对优化结果产生影响,验证了所提算法在优化高速列车ATO控制策略中的优越性及将列车过分相区断电惰行纳入运行工况的合理性。     

基于PID算法ATO系统的仿真研究

基于现有列车运动模型,设计了列车速度闭环仿真模型,其中控制器采用PID控制算法,当系统输入波浪形V-S曲线时,在PID控制器控制参数设置恰当的情况下,系统输出的V-S曲线具有较为满意的跟随性,在输出的加速度曲线中在列车的启动阶段和中间速度波动阶段会有尖峰波动现象。针对基于PID控制算法的ATO系统出现的问题进行了分析。     

最优速度跟踪控制策略在地铁ATO系统中的应用研究

精准度是列车自动运行系统(ATO)的重要性能指标,文章提出地铁列车AT O系统中的一种高精度速度跟踪控制策略,通过PID控制器参数调整、增加死区控制和附加扰动控制,实现速度跟踪精准度的优化调整.经过项目的反复验证和数据分析,充分证实此控制策略可以极大提高AT O控制的精准度,同时对地铁列车的服务质量有进一步改善.     

一种基于策略梯度强化学习的列车智能控制方法

近年来,我国已初步建成巨大的城市轨道交通和高速铁路网络,逐步开始走向提升整体运营效率的新阶段。城市轨道交通系统的大规模和高密度运营,使得系统能耗急剧增长。现有的自动驾驶控制方法基于已有的模型,能够完成在正常场景下的自动驾驶。基于现有列车自动驾驶技术的控制原理和优秀司机的驾驶经验,提出一种列车智能控制方法,以减小列车的牵引能耗。首先,建立列车控制专家系统,能满足乘客舒适度要求;在此基础上,利用神经网络作为列车驾驶控制器,设计了一种基于策略的强化学习算法,优化神经网络的参数,以适应变化的运营场景。基于地铁现场运行数据仿真结果表明,该智能算法比现有算法具有更好地节能效果和准时性。     

基于GA优化模糊PID控制的ATO算法研究

针对城市轨道列车的自动驾驶系统(ATO)传统PID控制方法适应性差和智能化不足的问题,基于该领域专家知识和驾驶司机的操作经验,将遗传算法优化的模糊PID控制算法运用在ATO的控制系统中,并运用MTALAB进行仿真。仿真结果表明,该控制算法优于传统的PID控制,能够满足ATO系统对不同工况下的适应性和智能性要求,可以达到精确停车和准点到站的目的,能够有效提高列车舒适性和降低列车能耗。