基于极大值原理的电动车组节能操纵

为了研究电动车组列车的节能操纵策略,以列车牵引能耗最小为优化目标,基于极大值原理推导出列车节能运行的最优工况集。考虑线路限速,通过分析伴随变量的变化规律,得到最优工况的切换原则,并在此基础上设计求解列车节能操纵工况序列的数值算法。仿真算例验证了该算法的有效性以及将其用于在线计算电动车组列车节能速度模式曲线的可行性。     

长大下坡道区间地铁列车节能操纵方法

针对地铁列车在长大下坡道区间长时间使用制动不利于节能的问题,在标准四阶段节能操纵方法的基础上,提出通过优化工况出现的序列及相互间的转换位置、充分利用坡道势能使列车加速进而减少牵引工况持续时间的改进操纵方法;以最大牵引力的牵引终止位置和初次巡航终止位置为决策变量,以列车运行牵引能耗最小为优化目标,建立改进操纵模型;采用加入邻域搜索策略的改进遗传算法和Brute Force算法求解模型,结合案例分析改进操纵模型及算法在不同线路条件和运行时分下的节能效果。结果表明:在限速为80km·h-1的长大下坡区间和给定运行图下(富余时分比例为区间最小运行时分的10%),采用改进操纵方法较标准四阶段操纵方法节能30%以上;改进操纵方法的节能效果与坡道条件、线路限速和运行时分富余量有关,节能效果随线路限速的降低和运行时分的减少而增加。     

列车节能控制的优化分析

为研究列车节能控制问题，采用带有非线性约束的微分方程描述列车运行过程，用牵引力积分形式描述节能优化目标，并将最大值原理应用于模型求解。在确保安全运行、满足线路限速约束、机车性能约束和运行时间约束的条件下，充分利用线路坡道，以能量消耗最小为控制目标，得到列车优化控制的策略。针对由于模型奇异性而使控制策略还不能确定出列车所有工况转换点的问题，结合列车操纵经验给出列车节能控制算法。在列车运行仿真平台上验证了优化控制方法与算法的正确性。     

考虑电力牵引链路非线性损耗的列车节能驾驶方法

针对列车节能驾驶问题,以牵引变电站输出能量最小为目标,研究运行操纵策略。分析列车运行能量与功率流关系,结合实测数据和电路理论建立牵引链路非线性损耗模型。考虑线路限速、坡道和准点时间约束,构建节能最优控制模型。采用极大值原理进行分析,得出列车运行时间对应的伴随变量为恒定常数。在此基础上,设计一种满足列车正点运行条件的动态规划算法。选取实际运行线路,验证模型和算法的有效性。结果表明,变电站电能最小化模型会改变列车节能驾驶策略,在部分运行区段小功率电制动工况取代惰行工况以减小牵引链路损耗。相比轮周机械能最小化优化结果,电能最小化策略可节能约8%。     

高速铁路牵引计算层次约束方法

为了实现高速铁路牵引计算过程的连续性和自动化,研究并提出层次约束方法.根据高速列车具有连续控制能力的技术特点,给出以限速约束为主线、辅以操纵约束的层次约束方法计算步骤.按照当前限速段的出口速度必须满足下一限速段限速、当前限速段的入口状态应是前一限速段的出口状态的要求,通过建立入口状态反馈机制实现限速约束,解决了牵引计算的连续性问题;通过标准操纵曲线的运用实现了操纵约束,解决了牵引计算结果的实施性问题.以京沪高速铁路牵引计算为例验证了层次约束方法的实用性.     

基于2阶段优化的高速列车节能运行仿真研究

以高速列车牵引计算为基础,节能运行为目标,充分考虑实际运行线路条件,提出包含坡道运行优化和全线惰行优化的两阶段优化方法,分别构建定时约束下的列车节能模型。第1阶段,将线路坡道离散化,使用遗传算法搜索列车运行能耗最小时的速度组合序列,将模型求解转化为最优化问题,获得列车速度运行曲线;第2阶段,通过遗传算法在列车的中间运行阶段选择合理的惰行位置和惰行区间速度,再次优化列车速度曲线。以济南—泰安为站间实例进行仿真,经过2阶段优化后,CRH_3型高速列车节能效果达11.63%。     

临时限速条件下高铁ATO目标速度曲线的研究

针对线路增加临时限速后的高速列车自动驾驶问题,提出一种RH-PSO算法实现ATO目标速度曲线动态调整。列车在区间运行时,根据乘车舒适度以及ATP速度约束采用RH算法进行实时决策,针对临时限速条件实现目标速度曲线的动态调整;在列车即将进站停车阶段,采用PSO算法搜索最优巡航-惰行工况转换点并计算目标速度曲线,使其满足准点要求,并达到舒适、节能的效果。仿真结果表明,所提出的算法在不同临时限速条件下均有效地调整了目标速度曲线。与最快速度策略相比,RH-PSO算法具有较优的舒适度和节能性,在确保可以正点到达的前提下,RH-PSO算法具有较高的准点性,在无法避免晚点时,可防止晚点时间进一步放大。     

城市轨道交通追踪列车定时节能操纵优化

研究在给定站间运行时分前提下的城市轨道交通追踪列车节能操纵优化模型,模型以两列车在两站间运行的总能耗最小为目标,通过同时优化前行列车和追踪列车的操纵策略以提高再生制动能的利用。在一定的制动停车距离、线路平纵断面和限速条件下,将站间区间划分为若干个子区间,建立两列车在各个子区间的运行工况序列选择模型,通过遗传算法优化两列车在每个子区间的牵引力使用系数、末速度和运行时间,提高列车牵引时对再生制动能的利用率。算例表明,在给定的站间区间上,本文模型在保证正点前提下比单列车定时节能算法的能耗降低5.8%。当区间存在陡下坡时,两列车在途中运行过程中比在进出站过程中协同利用再生制动能效果更显著。     

基于免疫粒子群算法的地铁列车节能优化研究

在综合考虑地铁列车动力学特性、线路条件、区间限速以及准点运行等条件的基础上,建立基于再生制动能量利用的多约束能耗模型。通过免疫粒子群组合算法求解列车能耗模型,得到列车节能操纵工况序列及各工况转换点,最终求得列车站间运行的最低能耗。为验证该方法的有效性,以南宁地铁1号线为仿真实例,计算得出优化后的列车能耗降低6.62%。     

基于实数遗传算法的列车优化操纵曲线研究

列车优化操纵是列车节能控制的关键问题，以列车运行动力学方程和牵引计算理论为基础，结合列车运行过程中的要求，构建以能耗、时分误差、限速等为目标的列车节能控制模型，采用实数遗传算法，通过Visual Basic编程对此问题进行求解。在已知列车编组的条件下，以DF4型内燃机车牵引客车、空气制动和燃油量曲线为基础，得到给定运行时间、距离条件下的优化操纵曲线，从而对司机操纵给出指导性意见。     

基于大数据的地铁列车能耗仿真和节能操纵

介绍了地铁车辆大数据特性,建立了列车多质点运动学模型和能耗模型,开发了一套基于大数据的地铁列车能耗仿真算法,并进行了实际线路仿真模型和算法验证;探讨了列车牵引特性下的节能操纵问题,提出了能满足列车安全、平稳、定时约束等要求的节能操纵方法。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略

牵引能耗是列车能耗的主要组成部分,针对城轨列车节能运行的问题,将列车运行状态离散化,以列车对速度控制作为动作空间,时间和能耗作为奖励函数,提出一种基于Q学习算法的城轨列车智能控制策略.在不使用离线优化速度曲线的情况下,根据列车当前位置和速度实时计算最优控制策略;同时,在传统Q学习基础上,将∈-greedy策略与司机驾驶...     

基于遗传算法的重载列车驾驶策略研究

针对重载列车在长大下坡道运行时需采取循环制动来保证列车安全运行的难点问题,通过分析重载列车动力学模型和操纵要求,研究了一种基于遗传算法的列车驾驶策略。首先,基于线路数据和列车编组数据,对重载列车运行过程进行了动力学模型的建立;然后以操纵要求建立约束集,设计了以工况(制动和制动缓解)转换点为编码对象的驾驶策略生成算法;最后选取朔黄铁路一段长大下坡道实际线路数据,仿真得到最优的工况转换序列,并生成列车驾驶曲线。分析仿真驾驶曲线与指导驾驶曲线速度的均方根误差以及速度误差的期望和方差,表明该方法是可行的。     

一种货运列车节能优化方法研究

研究了一种货运列车节能优化方法.首先以列车运行时间为约束,建立列车节能运行优化模型.设计了一种基于极大值原理的动态规划算法,在满足运行时间约束下,实现列车最优节能运行操纵策略优化.本算法仅仅对速度进行离散化处理,相比其他方法需对位置和速度进行双重离散,避免因网格划分引起的速度轨迹波动,同时提高了计算效率.此外,该算法将...     

货运列车节能平稳运行优化操纵研究

铁路货运作业愈加繁重,能源消耗和司机工作强度不断增加。对货运列车节能平稳操纵算法进行研究,构建辅助或自动驾驶系统,将有效改善这一现象,促进铁路运输业健康发展。本文将专家系统和节能运行最佳工况切换点判定准则相结合,设计了满足安全、准点、平稳和合理操纵约束的货运列车节能运行优化操纵算法。首先在分析列车节能最优控制理论成果、优秀司机平稳操纵经验和电力机车自身操纵约束的基础上,归纳明确了列车节能、平稳和合理操纵方面的规则约束,并分析协调规则间的作用优先级,构建对象知识库,形成专家系统。随后基于局部能量最小原则,确定列车节能运行最佳工况切换点判定准则。最后给出了算法实现流程。将该算法应用于邯郸—长治线列车的操纵优化,并选取优秀司机的驾驶数据进行案例对比,结果表明,本文算法较该司机节能2.6%。     

考虑再生制动能量利用的高速列车节能最优控制仿真研究

高速列车采用电空复合制动,具有综合制动的特性。为求解高速列车准点运行的节能最优控制问题,将电力再生制动工况和空气制动工况从综合制动特性中分离,建立适用于描述高速列车节能控制的运动学模型;将列车牵引传动系统效率和电力再生制动能量利用率引入能耗函数,并应用庞特利亚金极大值原理分析实现高速列车节能最优控制的必要条件,得到完整的高速列车节能最优控制工况集,推导牵引恒速、电力再生制动恒速和综合制动恒速这3种恒速控制工况下最优保持速度与电力再生制动能量利用率、牵引传动系统效率之间的定量关系,从而提出能够满足高速列车准点运行的节能优化控制算法。通过案例仿真,验证了算法的正确性。     

CTCS-3级列控系统超速防护的仿真研究

从速度防护曲线生成的角度研究列车超速防护算法。根据静态限速和临时限速等,合成最严格限速曲线。分析了单限速区速度防护曲线的算法,针对多限速区,通过递推算法,完成了分级速度控制与目标速度控制模式的结合;实现了司机驾驶模式和自动驾驶模式下,CTCS-3级列车运行控制系统的超速防护。使用该仿真系统对郑西线线路数据进行运行仿真,验证了该速度防护算法的有效性,并为以后进行列车速度防护的研究提供了可靠的实验环境。     

基于矩阵离散法的地铁列车节能优化操纵方法及实现

综合考虑由坡道、弯道组成的复杂线路,通过研究列车特定运行规律,对线路隔断分离分析,进而采用拉格朗日乘数法建立限定时间、速度、加速度等约束条件下的最小能耗模型,提出将地铁列车各阶段参数进行离散化分解并编码,继而对不同控制序列建立离散化矩阵模型,以寻找最佳节能操纵策略的矩阵离散方法。引入基于粒子群寻优算法的组合计算以提高算法精确度和增强全局寻优能力,以此为基础设计基于矩阵离散法的地铁列车优化操作智能系统,为列车安全、节能行驶提供理论和实践参考。案例证明该方法有效且计算精确。     

跨坐式单轨列车牵引过程计算机仿真

基于跨坐式单轨列车牵引计算理论,设计了基于等位移步长法的跨坐式单轨列车仿真算法,开发了跨坐式单轨列车牵引计算仿真系统软件.根据输入的线路数据、列车数据、编组数据,根据需要选择节时、节能及混合策略,经运行计算后能显示及输出列车牵引过程的速度-位移曲线、时间-位移曲线、电流-位移曲线及能耗数据.