城轨车辆介入式控制装置设计与应用

在降本增效的大趋势下,城市轨道交通的能耗问题日益突出.文章通过分析城轨车辆的牵引/制动控制方式及区间运行工况,提出一种列车自动驾驶模式下车辆介入式控制装置,可减少列车牵引时长,增加惰行控制,达到降低列车牵引能耗的目的.     

城市轨道交通ATO的节能优化研究

自动列车驾驶系统ATO通过对列车的速度调节实现列车在站间的自动运行,列车在站间的控制策略决定其运行的能耗。传统的ATO可以根据线路情况、列车当前速度、位置、牵引制动特性以及停车点的位置计算相应的速度曲线,通过一定的控制算法实现对列车速度的精确追踪,保证列车准点并精确地到达停车点。但是该过程使得列车在站间运行时反复实施牵引力和制动力的转换,能耗较大。本文在传统ATO控制策略的基础上,分析一种基于驾驶策略的ATO控制方法,给出一种ATO节能驾驶策略的求解算法。该算法在保证列车到站时间误差在一定范围的前提下,通过延长列车的惰行距离,减少列车在站间运行的能耗。     

基于CSS技术的列车辅助防撞系统设计与研究

城市轨道交通列车在运行过程中,由列车自动保护系统ATP(Automatic Train Protection)来保障所有列车的运行安全。在ATP系统失效时,列车由自动防护控制转换为人工控制,在这种情况下,由于缺乏设备层面的安全保障,运营人员疏忽或误操作将会大大增加列车碰撞的风险。基于线性调频扩频(CSS)测距技术,运用SDSTWR算法,研究并设计出适用于人工驾驶模式下的列车辅助防撞系统,提高了城市轨道交通运行的安全性与可靠性。     

基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法研究

针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法.首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐速度曲线优化计算方法,然后设计节能巡航驾驶策略对ATO原有驾驶策略进行改进.最后以北京地铁亦庄线实...     

基于粒子群优化的ATO控制策略

传统列车自动驾驶(ATO)控制策略通过提高对目标速度的追踪精度来精确控制工况切换频繁,能耗较大且无法进行全局优化。直接控制列车驾驶的全局ATO控制策略能较好解决传统控制策略的缺陷。列车在自动运行过程中依据不同的全局控制策略,能耗、运行时间误差、停站误差等评价指标均产生变化。由于评价指标存在内部矛盾,不存在所有指标均最优的控制策略。本文提出1种基于动态邻居和广义学习策略的粒子群(ADPSO)优化全局控制策略的算法。该算法通过挖掘线路信息和列车运行信息指导优化过程,以获得在列车安全运行的前提下,满足一定能耗、运行时间误差和停站误差要求的全局ATO控制策略。仿真研究结果表明与其他两种优化算法相比,该算法具有更好的性能。     

基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化

在满足安全原则和各类约束条件下,为实现城市轨道交通列车运行能耗低、行驶时间短和停车精度高三个目标,建立了列车运行控制模型.在Pareto原理基础上,考虑列车运行中的各类工况序列,提出一种协同进化的多目标混沌粒子群算法(CMOCPSO),用于优化列车的自动驾驶速度曲线.此算法框架结构分为上下两层,其中基础群位于下层,以目...     

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。     

基于专家系统及在线调整的列车智能驾驶算法

本文分析列车自动驾驶(ATO)系统中传统控制方法在灵活性和智能性方面的不足,结合驾驶经验和梯度下降法,提出基于专家系统及在线调整方法的列车智能驾驶(ITO)算法。总结操纵规则和驾驶经验,建立基于专家经验的控制策略以节约能耗、提高舒适度。针对列车运行控制的多目标性,在专家系统的基础上,引入基于梯度下降法的在线调整方法以减小运行时间和停车精度误差。在MATLAB软件环境下构建仿真模型,并运用实际线路进行仿真比较,与PID控制算法的对比结果表明,该算法优于PID控制算法,符合驾驶经验,可提高舒适度,降低能耗,满足停车精度要求,同时对不同的运行时间有较好的适应性,智能性高。     

城市轨道交通降级信号系统下的点式列车自动运行防护

当列车与轨旁通信丢失,或者信号系统转换进入后备控制模式时,列车无法进行自动驾驶,因而影响了运营性能。介绍一种降级信号系统下的点式ATO(列车自动运行)防护方法,可在后备控制模式下使列车实现自动驾驶,因而降低了司机的工作强度、提高了列车运营效率。     

基于自抗扰控制的地铁列车驾驶控制算法

基于PID算法或基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的速度响应误差大,加减速切换频繁,从而导致旅客舒适度一般,列车停车精度不高,列车能耗略高和运行时间存在一定误差的问题。搭建地铁列车模型,结合北京地铁亦庄线线路数据,通过仿真实验对比基于PID算法,基于模糊PID算法,基于专家系统,基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果,并在实验中运用改进的粒子群算法对ADRC算法的参数进行快速整定。仿真结果表明:基于ADRC算法的地铁列车ATO驾驶控制算法的控制效果优于基于PID算法和基于模糊PID算法的地铁列车ATO驾驶控制算法,其控制效果和经验丰富的司机驾驶基本相当,可以有效提高旅客舒适度、列车停车精度,减小列车能耗、运行时间误差。     

移动闭塞条件下的ATO子系统运行控制算法分析

基于移动闭塞技术的ATC系统是城市轨道交通信号系统的发展趋势,其中ATO子系统是实现城轨高效率、低能耗、高舒适度的关键技术。通过对多种智能控制算法的特点分析,指出采用不同算法的ATO子系统在实现其功能的过程中各有其不同优势侧重点。并提出可结合多种智能算法的优势实现对ATO子系统的进一步优化。     

基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法

为了实现城市轨道交通的节能运行,提出基于目标速度追踪的城轨列车节能优化算法。首先构建列车均质棒动力学模型和节能优化目标函数,利用极大值原理推导出列车节能运行工况。然后重点分析列车运行时间和运行方式对能耗的影响。在对典型方案仿真分析的基础上,提出通过陡坡时的基于等效平均速度法的运行策略,以及目标速度改变时合理利用惰行的运行策略。最后通过目标速度追踪的方法得到速度曲线,实现城轨列车的节能运行。利用上海地铁3号线的数据对本文提出的算法进行验证,结果表明相较实际运行情况,本文提出的算法可以降低25.39%的运行能耗,同时求解得到的速度曲线更加平缓,更适合城市轨道交通的实际运行情况。     

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。     

基于改进DE的城轨列车节能速度曲线研究

采用改进交叉策略的差分进化（DE，Differential Evolution）算法，研究城轨列车节能优化的速度曲线生成。该算法以起点到目标停车点的距离和工况状态值作为个体基因，基于改进交叉策略，结合工况转换原则，对变异后的个体基因进行有效化处理。建立末速度、停车位置误差、运行时间和牵引能耗的评价模型，在满足安全运行和舒适度要求下生成最优列车自动运行（ATO，Automatic Train Operation）速度曲线。经数据仿真测试，牵引能耗为28.8 kw·h。生成的速度曲线，在准时到达的前提下，具有较好的节能效果，对城市轨道交通的列车节能优化运行研究具有一定的参考价值。     

基于滚动优化的地铁列车节能运行协同控制方法

针对地铁列车节能运行问题,提出基于滚动优化的列车协同控制方法,将系统整体最优问题分解为基于时间推进的局部优化问题。考虑列车每次停站时同一供电分区内其它列车的操纵方案,实时计算下一站间运行净能耗最小的操纵方案。在计算操纵方案时,对传统的列车4阶段操纵策略进行改进,允许列车在运行途中进行2次牵引,减小列车牵引能耗并提高再生能的利用率。结果表明:相比列车基于传统4阶段的个体最优控制策略,采用本文提出的列车协同控制方法在不同发车间隔下均可提高再生能利用率并节约列车运行净能耗,平均节能率达8.37%。     

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。     

城市轨道交通网络末班车衔接优化模型

城市轨道交通网络运营结束阶段,末班车在路网换乘站内能否实现合理地衔接,最能体现出以人为本的客运服务以及科学高效的运营秩序。根据城市轨道交通网络特点,提出了城市轨道交通网络末班车衔接编制的原则。从站间列车运行时间约束、线间列车换乘衔接、末班列车线间衔接目标等角度,研究了轨道交通网络末班车衔接优化量化方法,建立了网络末班列车衔接优化模型。以北京轨道交通城区1号线、2号线和5号线局部路网为实例,编制了网络末班列车的优化时刻表。算例结果表明,模型及其优化算法可行,对路网运输计划编制工作有较强的实用性。     

城市轨道交通列车牵引节能综合技术研究与实践

牵引能耗与单车驾驶策略、列车运行计划的编排、线路规划设计等因素相关。结合广州地铁运营能耗数据分析,利用城市轨道交通列车牵引计算仿真系统对牵引节能技术进行仿真模拟。经对比分析,总结出有利于降低牵引能耗的单车牵引曲线、节能运行图及线路条件等综合节能技术措施,且综合节能效果达5%~10%,可为已开通地铁线路的运营综合节能提供参考,也为国内城市轨道交通规划设计阶段的节能措施提供参考。     

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ATO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ATO控制的精准度,同时对地铁列车的服务质量有进一步改善。