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。     

模糊预测控制在ATO系统中的应用

首先介绍了列车自动运行系统(ATO)的基本结构和功能,然后介绍了模糊逻辑和预测控制的基本原理,最后对模糊预测控制在列车自动运行系统中的应用深入研究,并进行仿真验证。通过对比PID控制器,表明在列车控制系统中,采用模糊预测控制器对于改善列车安全性能有明显的帮助。     

预测控制在ATO仿真系统中的应用

介绍了预测控制的基本原理和ATO系统的实际运行情况，讨论了如何利用预测控制实现列车自动运行仿真。采用两套控制规则（一套预测数据库，一套实时控制）对控制结果进行比较、择优。仿真结果表明运用预测控制的方法，能用效地完成列车运行控制。     

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。     

线性自抗扰控制算法在ATO系统中的应用研究

针对列车运行系统快速、稳定、精确等要求,将线性自抗扰控制（LADRC）算法应用于ATO系统的速度控制,并采用粒子群优化（PSO）算法对LADRC算法进行优化,提高LADRC控制器的参数整定效率。仿真 结果表明,该算法较传统的PID控制算法,能够有效提高速度控制的快速性和精度,改善乘客舒适度。     

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。     

约束广义预测在列车横向半主动悬挂系统的应用

针对机车车辆建模复杂,难以进行有效控制的问题,提出了基于约束广义预测控制的机车车辆半主动悬挂控制系统设计方法.广义预测控制具有模型精度要求低、鲁棒性好等特点,加入约束条件的广义预测控制系统,可有效解决控制系统复杂性与模型精度的矛盾,并适用于控制系统输出量有约束的情况,仿真表明该控制系统能有效提高提速车辆的运行平稳性.     

地铁地下结构抗震分析并行计算显式与隐式算法比较

基于EM64T硬件构架、双路Intel Xeon处理器、Linux操作系统、64位ABAQUS软件、千兆以太网络为集群子网络构建的32CPU并行计算集群平台,对有限元并行计算中心差分显式算法与Hilber-Hughes-Taylor隐式算法的计算精度和效率以及ABAQUS软件中设置黏弹性人工边界计算精度进行比较验证。结果表明:显式与隐式算法计算精度基本相当,但显式算法计算效率远高于隐式算法。对地铁地下结构三维和二维非线性地震反应分析有限元并行计算显式和隐式算法进行对比研究,结果表明:对于自由度数为387 426的地铁车站结构三维非线性地震反应分析,8、16、32CPU并行计算显式和隐式算法耗时比依次为21.89%、23.10%、4.32%;对于自由度数为10 516的地铁车站结构二维非线性地震反应分析,1、2、4CPU并行计算隐式和显式算法计算耗时比依次为41.4%、45.3%、51.8%;多CPU并行计算显式算法适合求解大规模数值计算问题,多CPU并行计算隐式算法适合求解小规模数值计算问题。     

自适应模糊控制在ATO系统中的应用研究

采用自适应模糊控制方法对ATO系统进行应用研究,通过参数的在线自适应调整,克服列车模型不精确的问题,通过大连实测数据的分析以及同普通模糊控制方法的对比,验证此方法能准确跟踪运行曲线,达到精确停车的目的。     

高速列车多模型广义预测控制方法

列车运行过程是一个典型的非线性过程,并且随着列车速度的增加,非线性特性越来越强,这就给自动驾驶系统的设计提出更高的要求。本文针对高速列车自动驾驶系统设计多模型广义预测控制器。首先针对高速列车的非线性特性,利用聚类有效性评价指标确定最优的多模型个数,然后采用减法聚类方法建立多模型集合。接着针对每个聚类集合,利用递推最小二乘方法建立相应的线性模型。最后针对模型参数不确定性和未建模部分,设计多模型广义预测控制器进行控制。仿真结果证明了该方法的有效性。     

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.     

面向高速铁路的CTCS+ATO列控系统研究

为提高高速铁路运输效率和自动化程度,根据珠三角城际铁路CTCS2+ATO列控系统的运用经验,提出高速铁路引入自动驾驶(ATO)的方案。方案采用CTCS+ATO系统结构,根据系统配置分为CTCS+ATO-PFC(Partial Function Configuration)和CTCS+ATO-FFC(Full Function Configuration)两个等级。分别对每个等级的系统功能、地面和车载设备配置进行定义,并提出系统分级实施方案。CTCS+ATO列控系统方案综合考虑我国列控系统的现状和发展方向,为我国高速铁路引入自动驾驶提供参考依据。     

关于客运专线列车运行控制系统的探讨

在分析国外先进列车控制系统发展的基础上,结合我国的国情、路情对我国的客运专线列控系统设计提供参考.     

列车自动运行迭代学习控制算法的研究

针对列车自动运行系统,提出了新的迭代学习控制方案.为避免列车超速引发制动停车,在迭代初期设置低于计划速度曲线的期望轨迹,随着迭代次数增加,控制精度与稳定性逐渐提高,设置的期望轨迹将快速接近并保持为计划速度曲线,实现控制目标.在学习律中引入期望轨迹变化信息,实现变轨迹路径跟踪的迭代学习控制.仿真结果表明,该迭代学习控制方案能够实现变期望轨迹的跟踪,具有很快的学习速度与良好的控制性能,能够有效避免迭代初期列车速度波动导致超速紧急制动.     

CTCS-2+ATO系统技术现状与发展展望

介绍CTCS-2+ATO系统的由来、珠三角城际CTCS-2+ATO系统需求、功能及主要技术指标;比选车地通信方案,提出提高列车站内对位停车精度的措施,研究针对CTCS-2+ATO新设的CCS设备的配置原则及TCC、CTC、联锁等设备配套方案;针对CTCS-2+ATO技术特点分析其市场应用前景和需要进一步改进的技术内容,改进技术包括车地通信多样化,提高自动折返效率,降低股道长度,冗余配置LKJ、ZPW-2000轨道电路改进,与站台门接口改进等方面内容。     

RT-Linux及其在驼峰自动控制系统中的应用

介绍嵌入式实时操作系统RT-Linux的原理、编程和开发要点,基于RT-Linux平台的TBZKⅡ驼峰自动控制系统的实现方法,分析系统实现中的一些关键问题.     

CTCS-2级车站电码化与列控系统结合设计相关问题研究

随着我国列车运行速度的不断提高,CTCS-2级列控技术在铁路信号系统中得到广泛应用,但传统的车站电码化某些功能已不能满足ATP控车的需求,需做适应性修改。结合工程实际,对电码化电路与列控系统的结合设计做了详细的分析和说明,并提出了改进建议。     

Rijndael算法在CBTC安全通信协议中的应用

为解决基于IEEE 802.11协议的CBTC(Communication Based Train Control,基于通信的列车运行控制)无线数据通信子系统中存在的不安全因素,应引入安全通信协议,采用加密技术进行防护。鉴于降低成本及易实现性等方面的考虑,设计中选用Rijndael加密算法,并用VC++对该算法进行软件编程。最后,借助Socket通信机制模拟数据加解密通信过程,验证了设计的正确性。测试结果表明,该软件算法设计正确,安全性好,易实现,可运用到CBTC安全通信协议中,确保列控信息的安全传输。