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分散自律调度集中系统中车次追踪算法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
车次追踪主要包括原始车次号的获取、逻辑追踪和定点校核3个方面.对于客车的原始车次号采用列车运行调整计划的车次顺序进行匹配;对于贷车的原始车次号,通过始发车站货票管理系统获得.逻辑追踪的基本原理是同一时刻同一地点有且只有一列列车在运行或者停车,其关键技术就是依据列车运行的情况、当前时刻、当前地点来自动推算当前运行或者停车的列车的车次号.定点校核则是采用其他第3方系统获得的车次号有选择地对追踪结果进行校核.当原始车次号、逻辑追踪车次号和校核车次号三者一致时,任取其一作为正确的车次号;否则报警,由人工介入干预,得到正确的车次号. 相似文献
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介绍一种分布式车次追踪系统的基本原理和系统结构.由于该系统采用分布式结构,并以多Agent理论为设计原则,因而能够较好地解决集中式车次追踪系统存在的主要问题,提高系统的信息处理能力和追踪的准确性. 相似文献
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针对重庆轨道交通2号线ATS车次号系统需要人工输入和校核的问题,引入了ATS车次号自动识别系统,并对车次号追踪识别程序进行了优化,减轻了调度员的工作量,同时也提高了整个系统的准确性和稳定性。 相似文献
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目前,基于通信的移动闭塞列控系统作为轨道交通列控系统的主要发展方向,在一定程度上缩短了列车之间的追踪间隔。追踪间隔的计算是列车生成移动授权的前提。列控系统中移动授权的发布由区域控制器来完成。列控系统中由于追踪模式的不同,列车追踪间隔也会有差异,从而影响移动授权生成,影响行车效率。分析了列车移动授权生成原理,研究了列车区间追踪场景下绝对追踪模式和相对追踪模式下的列车追踪间隔,并进行了仿真。仿真分析结果表明:相对追踪模式下列车生成的移动授权更大,可以进一步缩小列车追踪间隔;绝对追踪模式存在最优追踪速度。 相似文献
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列车追踪间隔与高速铁路列车运营密切相关,通过列车追踪间隔仿真系统能够检验列车牵引特性、线路条件等因素对列车追踪间隔时间的影响,对研究列车追踪间隔时间优化及列车技术作业方案设计提供有效的帮助。文章介绍了高速铁路列车追踪间隔仿真计算系统的设计,使用列车间隔时间标准化计算方法,结合列车牵引计算、车站以及线路等数据,通过原型系统的开发,实现了列车运行曲线与列车追踪间隔时间的计算与仿真。具体介绍了系统结构,功能设计及数据结构,以一个实际数据为例对系统的功能以及技术可行性进行了验证。实验输出数据基本符合我国实际情况,该系统能够作为列车追踪间隔相关研究的可靠工具。 相似文献
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为分析高速铁路列车在追踪间隔缩小时的运行状态,根据准移动闭塞系统原理,设置列车区间运行和车站运行的演化规则,建立准移动闭塞条件下基于元胞自动机的列车群追踪运行仿真模型。利用元胞自动机对京沪高速铁路线路"上海虹桥—南京南"运行图中追踪运行的10列车进行建模仿真,分析仿真结果验证到达间隔时间是制约追踪间隔的瓶颈,并得出后行列车满足追踪间隔4 min或3 min的情况下,其运行速度不受前行列车的干扰。 相似文献
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赵博 《现代城市轨道交通》2011,(3):82-84
分析了越江区间内列车按移动闭塞方式行车的最小追踪间隔,越江风井间区间一列车的列车控制方式的特点.探讨了在移动闭塞系统下风井设置与列车最小追踪间隔的关系、列车越江追踪运行原则和越江隧道风井设置的核算方法.对保证列车在越江区间内的安全性具有一定的参考价值. 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2015,(10):23-27
针对高速铁路追踪列车间隔时间测试没有标准化方法的现状,明确测试理论基础,规范测试方法。运用到达车站间隔时间的分析计算方法探讨高速铁路追踪列车间隔时间测试理论,提出高速铁路列车速度与密度合理匹配关系是追踪列车间隔时间测试的理论基础,计算结果符合我国高速铁路实际情况。指出司机操纵差异、咽喉长度、线路条件等是影响追踪列车间隔时间测试出现偏差的重要因素,从测试组织过程、测试结果以及结果的动态分析角度规范追踪列车间隔时间测试方法,方法可操作性较强,能够体现线路实际列车追踪运行能力,已应用于10余条高速铁路的运行试验工作。 相似文献
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周利艳 《城市轨道交通研究》2015,(Z2)
根据CBTC(基于通信的列车控制)系统和ATS(列车自动监控)子系统的功能特点,以及非通信列车运营场景,明确ATS子系统对非通信列车追踪的系统需求。介绍了室内测试验证的内容、流程和期望结果。通过ATS子系统的室内测试平台以及现场系统集成测试,模拟线路轨道区段空闲、占用或受扰等不同情况下非通信列车的追踪功能,在ATS子系统上观察非通信列车按照预设的各种典型场景运行时的区段占用情况和列车追踪结果。结合现场运营测试,对比系统需求,使CBTC系统非通信列车追踪功能得到验证。 相似文献
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《铁道标准设计通讯》2019,(12)
针对受限状态下的高速列车自动驾驶系统的跟踪控制问题,基于列车动力学模型,提出一种带饱和函数的迭代学习控制算法。根据Lyapunov稳定性原理,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出基于迭代学习控制的列车自动运行控制律。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过在迭代域的差分,证明了其差分负定性和有界性,所设计的算法能够控制列车在迭代域对期望运行轨迹达到渐近收敛。采用本文提出的迭代学习控制算法对列车的跟踪性能进行验证,并与PID控制和D型迭代学习控制算法进行比较,结果表明:相较于其他两种算法,本文提出的算法在第3次迭代中就能控制列车精确跟踪期望轨迹,说明算法具有较快的收敛速度和较高的跟踪精度,且能够将控制输入约束在允许范围内。 相似文献