基于遗传算法对高速列车速度曲线的优化

为了保证列车运行安全、提高运输效率,满足旅客舒适性和列车节能等要求,必须对高速列车的运行速度进行优化.文章在完成列车自动运行系统中列车速度曲线多目标模型的基础上,选择和运用遗传算法完成了列车运行速度曲线的优化.根据工程实际的需要,尝试从编码方案、复制算子、交叉算子、变异算子和适应度函数的尺度变换等角度来改进遗传算法.最后在Visual C++6.0平台上完成了遗传算法的验证.     

基于混合微粒群优化的多目标列车控制研究

列车控制策略包括输入控制序列和每一控制序列作用距离两方面,本文建立列车运行过程多目标优化模型,以二进制和实数域的混合微粒群优化方法对该问题进行了研究,二进制微粒群算法优化列车输入控制序列,实数域微粒群算法对列车运行距离进行优化,以此得到列车最佳控制策略;针对实际的问题,提出了微粒群算法中pBest更新和gBest选择策略;并与传统的单个目标的列车运行过程优化模型进行了对比研究,仿真研究结果表明混合微粒群优化算法用于列车运行过程优化控制,可以获得满意的效果。     

基于遗传算法列车自动运行速度曲线的优化

本文探讨了列车自动运行系统(ATO,Automatic Train Operation)中的列车自动运行速度曲线的优化问题.根据ATO控制指标的要求,建立了包含速度防护、舒适度、节能、精确停车等多个目标的列车运行控制模型;采用遗传算法对列车自动运行控制策略进行优化,验证和仿真了优化后的速度曲线,直观反映了列车自动运行的安全性,舒适性,高效性和停车精度等性能提高情况.     

城市轨道交通列车运行能耗优化研究

研究了单列和多列列车运行能耗优化决策问题。城市轨道交通系统对能源的需求量非常大,通过对列车的合理调度,可使列车的运行能耗进一步降低。列车运行环境和线路路型的复杂性,导致列车运行过程中其本身所受到的力是随时变化的。通过模拟现实列车运行状态得出优化模型,具有十分重要的理论意义和应用价值。主要采用极大值原理、非线性方程模型、多目标二次规划对列车消耗的能量进行优化。在能量最优化的情况下,对速度与位移和时间与速度的变换规律进行了研究。     

基于改进遗传算法的高速列车节能优化研究

为有效降低列车运行能耗,针对高速列车行进过程中的能耗优化问题,讨论了列车运行阻力的计算及列车停车点的设置,以此建立以列车能耗最小为优化目标的列车运行优化模型,提出3代逼近搜索的引导机制,改进了传统遗传算法中的算子,同时引入逆转算子提高算法求解能力。以CRH380B型高速列车和合福高铁(合肥—福州)数据为基础进行仿真,列车运行能耗降低了10.7%。仿真结果表明,提出的改进遗传优化算法在高速列车行进过程中,满足列车运行准时性和安全性,且能够有效降低运行能耗。     

基于遗传优化算法的城市轨道交通多列车运行节能计算方法

针对地铁列车多列车节能问题,提出一种基于遗传优化算法的多列车运行节能计算方法。分析多列车运行过程中制动能量传递使用过程;建立以能耗最少、旅行时间准点为目标,以全天列车运行对数、高/低峰行车对数为约束的多列车运行节能模型;采用遗传算法获得各站最优的停站时间和发车间隔序列,并计算出全线能耗、列车能耗和线路损耗。同时,以我国某地铁线路4个区间组成的短线进行多列车节能仿真,优化得到各站的停站时间和发车间隔时间。     

基于小生境粒子群算法的ATO运行过程优化研究

针对自动驾驶(ATO)列车的低能耗、高准时和高舒适度问题,以列车运行过程中的安全性及其列车动力学模型为约束条件,建立列车运行过程的多目标优化模型,提出粒子群算法与小生境技术相结合的求解算法。该求解算法首先计算随机生成的粒子间欧式距离的平均值,确定小生境半径,划分小生境种群;采用共享机制对更新后的小生境群体进行调节,提高粒子的适应度值;最后通过迭代求出最优解。通过对选取线路的仿真模拟,验证该算法在降低ATO列车的运行能耗、提高列车运行过程的准时性与舒适性方面的有效性。     

考虑再生制动能利用的城市轨道交通列车节能运行优化方法研究

对列车运行过程的优化是实现城市轨道系统交通节能的重要途径之一。列车节能运行优化主要包括两个层面的问题:一是单列车站间运行策略优化;二是多列车运行协调的时刻表优化。从上述角度出发,分别建立以能耗最低为目标的单列车站间运行优化模型和以再生制动能利用最大为目标的多列车运行时刻表优化模型,设计相应算法进行求解,并提出将二者结合协同优化的方法。采用北京地铁某线路数据,验证所建模型适用性和优化效果,提出针对全线能耗最小的全局优化方案。     

中高速列车共线运行的仿真研究

以京沪高速为背景,对中高速列车共线运行仿真问题进行探讨。分别建立单列车运行模型和多列车共线运行模型。单列车运行模型全面考虑了列车物理特性、线路条件、列车受力情况以及运行控制过程。多列车模型在上述基础上,附加了共线运行不同速度列车间的相互影响,对列车间距控制和避让进行了重点考虑,研究多列车共线运行时的列车间距控制策略和避让策略。用VisualC 6 0进行了中高速列车共线运行的软件实现。仿真计算结果表明,该软件能较好模拟多列车共线运行情况,可作为列车调度系统中负责列车运行模拟的子系统。     

基于Pareto多目标遗传算法的高峰时段多地铁列车节能优化

城市轨道交通列车在运行过程中会频繁地启动和制动,如何提高列车运行中电能的利用率、降低牵引能耗在城市轨道交通领域有着重要的意义。在高峰时间段运行时,由于客流量较大,单位时间发车数量较多,所以同一供电区间的相邻列车间重叠运行的时间较长,再生制动可利用能量很大。针对高峰时段多列车运行的特点,采用Pareto多目标遗传算法对高峰时段列车运行进行节能优化。通过合理优化列车在各站的停站时间来优化列车时刻表,最大效率地利用列车运行中再生制动能量。     

高速铁路列车运行线铺画模型与算法设计

高速铁路列车运行线铺画是高速铁路运输组织工作的基础,具有多约束性、高度复杂性等特征。综合考虑列车区间运行时间、停站时间、追踪间隔时间、车站发车与到达时间域等安全制约因子,以列车总旅行时间最小为优化目标,构建了基于高中速混跑模式的高速铁路列车运行线铺画模型,设计了基于遗传算法的高速铁路列车运行线铺画算法;设计了计算机铺画列车运行线仿真系统,并通过具体的实例来验证模型和算法的有效性。     

基于改进灰色预测模糊PID控制的列车多目标优化研究

针对列车自动驾驶(ATO)系统各性能指标最优问题,充分考虑灰色预测控制、模糊控制与PID控制各自的优点,提出一种改进灰色预测模糊PID控制算法。以准时性、舒适性、精准停车及能耗为指标,列车动力学方程为约束,构建列车运行多目标模型;然后采用遗传算法优化该模型,根据MATLAB软件得到列车运行目标曲线;最后利用Simulink模块搭建PID控制器仿真模型、模糊PID控制器仿真模型和改进灰色预测模糊PID控制器仿真模型,获得其对应的跟踪曲线。选用车型和线路仿真模拟,仿真结果表明:改进灰色预测模糊PID控制算法比PID控制算法和模糊PID控制算法在提高列车运行的准时性、舒适性、停车精确性以及降低能耗方面更有效。     

基于可拓学的列车自动驾驶算法研究

以可拓学理论为基础研究列车自动驾驶算法,该算法兼顾了列车运行的安全性、舒适性、节能性、停车精度等性能指标.通过对列车自动驾驶优化操作策略进行分析,建立了评价列车运行过程的物元模型,确定关联度函数对各性能指标进行量化,利用层次分析法得到性能指标的权重,在此基础上用可拓学中的优度评价法以滚动优化的方式实现得到优化策略.本文将可拓学应用于列车自动驾驶,该方法不需要建立精确的数学模型,为研究列车自动驾驶算法提供了一个新的方向.     

一种考虑能量管理的混合动力列车节能运行综合优化方法

研究一种采用接触网与车载电池的双源混合动力动车组列车,提出了一种运行控制策略与能量管理的综合优化方法。以全局等效能耗最小为目标,首先描述了混合动力列车功率流模型,列车运动学模型和车载电池模型,构建了速度曲线和能量管理综合优化模型。针对列车运行过程具有空间分段、状态量连续、约束有差异的特点,将综合优化模型转化为多阶段混合动力列车运行策略与能量管理综合优化模型,引入自适应伪谱法进行求解。最后通过一段混合供电制式线路进行仿真验证,结果表明,此算法能够根据列车运行需求和约束限制计算出列车优化速度曲线、车载电池充放电时机与电流大小,实现2种供电制式的混合运行,提高整车的电能利用效率,从而达到节能的目的。     

列车运行模拟系统的智能控制模型的研究

列车运行控制系统是一个多输入、多目标的复杂系统,为了真实模拟列车的运行过程,研究提出以常规PID控制为基础,运用人工神经网络和计算机自学习机制组成具有自适应功能的列车运行模拟系统的智能控制模型,高速列车运行控制模式和列车运行模拟系统的功能。     

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。     

通用列车运行模拟软件系统研究

列车运行控制是运输系统设计与列车工作组织的重要内容。本文探讨了通用型铁路列车牵引过程模拟问题，开发了一套可用于不同机车类型、不同闭塞制式、不同列车参数条件的通用模拟软件。系统重点探讨了给定时分条件下列车操纵策略优化的模型及其启发式解法，初步实现了不同条件下列车运行的优化。此外，文章对电力机车进行了实例分析，所建立的系统对于分析给定区段条件下提高列车运行速度的可行性有重要实际意义。     

基于改进差分算法的高速列车运行调整研究

为了压缩高速铁路列车运行的总晚点时间、编制高质量的列车运行调整计划,建立高速铁路列车运行调整模型,运用矩阵描述高速列车运行调整中的相关概念,以列车到发线数量、列车追踪时间间隔、列车停站时分等作为高速列车运行调整的约束,以列车在各站的到达的总晚点时间最少为优化目标,构建高速铁路列车运行调整模型。在分析基本差分算法差分策略的基础上,提出基于三角差分策略的高速铁路运行调整差分算法,给出详细的计算步骤。以京广高速铁路实际列车运行数据进行计算,验证了模型的有效性和算法的高效性、精确性。本文提出的基于新的改进的差分策略的高速铁路列车运行调整方法是合理可行的。     

基于智能化应用的列车运行调整模型

基于列车运行调整理论研究现状,在分析现有研究局限的基础上,提出建立列车运行自动调整模型应考虑的4个关键问题:部分非运行图相关信息、动车组接续、交叉进路抵触及股道-线别连通性。基于这些关键问题构造10个约束条件,结合智能CTC系统技术标准,以提升旅客满意度为导向,依据旅客行程信息和多目标优化的思想,建立将列车运行调整对旅客出行实际影响最小化的目标函数,构建可满足智能化应用的列车运行自动调整规划模型,将其引入开发中的智能CTC系统,并通过京张高铁3个列车运行调整实际场景进行验证。结果表明:模型能够准确处理各种场景下的列车运行偏离,生成切实可用的列车运行阶段计划;生成的计划能有效消解列车晚点造成的交叉进路抵触、股道运用冲突及动车组接续等冲突,在兼顾旅客换乘考虑的同时,缩小列车晚点波及范围,控制晚点传播。     

基于虚拟耦合的列车群体智能控制技术研究及展望

铁路列车运行控制方式经历了固定闭塞、准移动闭塞和移动闭塞的发展过程,随着车联网和群体智能等新一代信息技术的快速发展,更高效率的先进列车运行控制技术成为研究热点。面向下一代铁路列车运行控制系统,研究一种基于虚拟耦合的列车群体协同运行控制技术,提出采用多智能体系统(MAS)对虚拟耦合列车群的运行进行控制的方法,刻画其控制规则并构建以列车群稳定协同运行为目标的控制模型。在此基础上,设计基于虚拟耦合的列车控制及调度系统框架,采用仿真技术验证该方法可大幅缩短列车运行间隔,提升运行控制效率。最后分析总结基于群体智能的列车运行控制技术研究及发展方向。