基于遗传算法的列车自动驾驶过程优化研究

针对列车自动驾驶系统（ATO）控制的目标复杂多样和环境变量不稳定等问题,在对列车的运行过程进行研究的基础上,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用遗传算法对列车的目标曲线进行优化,同时加入精英统治保持模型的高适应度,提高了运算速度,得到列车运行的最优控制策略。仿真结果表明,该系统在兼顾列车运行的准时性、停车精度、能耗及舒适性等多目标的情况下,使列车运行的各项性能指标都有所提高。     

重载列车自动驾驶纵向动力学仿真技术研究

为了保障列车自动驾驶的平稳性,需要充分考虑列车多质点的纵向冲击力问题。文章研究了重载列车纵向动力学相关内容,主要包含对重载列车多质点模型、空气制动模型和车钩缓冲器模型的建模和仿真技术,并在此基础上开发了面向列车自动驾驶的纵向动力学仿真软件。与实际运行的线路数据对比试验结果表明,所开发的重载列车纵向动力学软件能够较准确地模拟列车实际运行工况,对重载列车自动驾驶平稳操纵具有重要的指导价值。     

首列智能驾驶重载列车开行

<正>2019年10月16日,我国首列智能驾驶重载列车正式在神朔铁路开行,首列车7033由108节车厢组成,整车长度1530m,装载煤炭超万吨。始发站是陕西神木北站,终到山西朔州的神池南站。神朔铁路是我国西煤东运的大通道,为国家I级电气化重载铁路。作为一条重载铁路,神朔线最小曲线半     

一种基于改进BP神经网络的重载列车驾驶曲线算法研究

BP神经网络被用于重载列车驾驶曲线研究,利用列车实际驾驶数据进行神经网络学习,描述列车制动时的非线性特性,对列车制动运行过程建模,获得列车制动减压目标值及缓解时间进行运动方程运算,最终获得重载列车驾驶曲线。通过在朔黄线线路上由该模型仿真得到的驾驶曲线和实际列车驾驶曲线比较,结果表明该方法研究驾驶曲线是有效的。     

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...     

基于不同速度控制模式的列车驾驶策略优化研究

列车驾驶策略优化通过优化列车速度曲线降低列车牵引能耗,在列车准点运行的前提下降低铁路系统运营成本。为了探究连续控制型和离散控制型列车节能速度曲线的节能效果差异,对比优化2种速度控制模式的列车节能速度曲线,并给出了相应的结论。分析列车牵引计算模型和节能运行工况模型,建立列车区间运行多目标优化数学模型。分析列车运行时间与列车运行能耗的关系,将区间运行时间最短的列车区间最速曲线作为参考基准,同时给出列车区间最速曲线生成方法。分别提出2种速度控制模式的列车驾驶策略多目标优化方法及其对应的优化算法决策变量通用设置规则,再采用粒子群优化、模拟退火和模式搜索法优化列车速度曲线。基于实例进行验证,生成2种区间运行时间方案下CRH3C型动车组列车从岳阳东站到汨罗东站的列车区间最速曲线、连续控制型列车节能速度曲线和离散控制型列车节能速度曲线。此外,对比水平线路上的3种列车速度曲线。结果表明：延长列车区间运行时间可以有效降低列车区间运行能耗;含有下坡道的变坡度线路上,连续控制型列车节能速度曲线节能效果更优;水平线路上,离散控制型列车节能速度曲线节能效果更优;2种速度控制模式下,粒子群优化的节能效果优于模拟退...     

基于遗传算法的重载与非重载去向开行方案比较研究

本文道德简要介绍重载运输在我国开行的现状，在此基础上建立一个重载列车去向模型。引进一个先进的算法－遗传算法求解模型，根据求得最终优化方案，比较普通直达列车和重载列车开行方案的不同，计算结果表明重载列车的开行应该重新调整现有编组计划，而不是仅仅加大原有开行方向上的编成辆数以实现重载。     

基于混合系统模型预测控制的列车自动驾驶策略

本文研究多优化目标和多约束条件下的动车组列车自动驾驶ATO控制问题。通过分段线性化列车运行阻力,引入列车运行状态整数变量,建立了动车组混合整数列车运行模型。提出基于混合系统模型预测控制HMPC的列车自动驾驶策略,并应用输入分块化技术和显式模型预测控制,降低算法的计算量,以提高硬件实现的可行性。前者通过固定一定时间段内的控制量,对输入序列进行分块化,降低控制器的自由度;后者通过离线设计和在线综合的方法减少算法的在线计算时间。最后利用Matlab仿真软件环境下的MPT 3.0扩展工具箱对所提控制策略进行数值仿真。结果表明:该控制器能在列车运行安全约束下,合理分配动车组各车厢的牵引力和制动力,保障列车准时及节能高效地运行,同时所提出的改进算法能有效降低计算量。     

大秦线重载列车发展研究

介绍世界铁路重载运输发展趋势及世界重载铁路的标准和主要模式,阐述大秦线重载列车发展历程、不同编组形式的重载列车关键技术以及各类型重载机车的性能、工作原理和重载车辆技术等,针对大秦线开行1万t、2万t重载列车的安全问题提出建议和对策。     

重载货运铁路技术新突破——我国首列智能驾驶重载列车开行

我国首列智能驾驶重载列车于2019年10月16日正式在神朔铁路开行,这是中国重载货运铁路技术发展史上的新突破,标志着我国重载铁路发展迈入了新的阶段。首列车7033由108节车厢组成,整车长度1530m,装载煤炭超万吨。始发站是陕西神木北站,终到山西朔州的神池南站。     

重载列车及其试验研究（续三）：重载列车制动系统

介绍了重载列车制动系统的特点和要求及国外重载列车制动系统的基本概况。     

基于小波包滤波列车自动驾驶的研究

针对列车运行环境复杂、干扰因素多等问题,提出一种小波包滤波和迭代学习相结合的列车自动驾驶控制系统。首先根据城轨列车的行进与制动模型设计基于小波包的列车速度滤波,以获取较好的列车速度参数;然后采用迭代学习设计一种自适应控制器,对列车在行进过程中进行速度曲线跟踪控制,并能够依据当前的速度与位移判定停车起始位置,从而获取更为精确的停车结果。最后通过约束方程与不等式对列车的停车起始点进行精确选取,来获取更精确的停车时间和停车精度。实验结果表明基于小波包滤波和迭代学习相结合的方法能够更加精确跟踪停车曲线。     

基于数据驱动的列车智能驾驶算法研究

结合数据驱动控制理论和司机驾驶经验,提出数据驱动推理控制算法.考虑到列车运行控制的复杂性,在推理控制算法的基础上引入了牛顿迭代学习法以减小运行误差.在MATLAB环境构建了在线仿真模型,并运用实际线路进行了仿真比较,与PID控制算法的结果对比表明,该算法优于PID控制算法,基本符合驾驶经验,提高了舒适度、降低了能耗,同时满足停车精度和运行时间要求.     

重载列车车辆轮轨作用研究

通过对不同轴重、不同踏面外形和不同钢轨的轮轨接触最大应力的计算,得出轮轨接触应力随轴重、踏面和钢轨的变化情况。分析比较理论计算和试验结果,验证理论研究方法的正确性。研究表明:轮轨接触应力随着轴重的提高而增加;在运用初期轮轨磨耗量随运行里程增加急剧上升;随着轮轨间的进一步磨合,轮轨接触应力和磨耗量将稳定在一定水平;轴重从21 t提高到23 t,轮轨磨耗量增加80%左右;轴重从21 t提高到25 t,轮轨磨耗量增加150%左右;提高钢轨的重量等级,可以在增加车辆轴重的同时有效地降低轮轨接触应力及减少轮轨磨耗。     

大秦线重载组合列车互联互通研究

分析大秦铁路重载运输组织特点,结合大秦线运输增量及2万t列车运输组织模式,简述解决重载组合列车机车间互联互通的方法,分析机车互联互通后牵引特性、动力学性能、制动性能。采用互联互通技术有效提高了列车编组效率,对我国铁路重载运输技术发展具有重要意义。     

朔黄铁路重载列车组织方案研究

朔黄铁路发展重载运输是解决近远期运输能力紧张的有效手段。阐述朔黄铁路重载运输现状,分析朔黄铁路区间通过能力和车站通过能力的适应性。为满足区间3.5亿t输送能力的需要,从列车编组、开行对数、到发线使用、列车停靠、机车交路等方面提出3.5亿t输送能力目标下的运输组织方案,以满足点线能力的均衡匹配。     

重载列车缓冲器特性研究综述

介绍和总结了国内外货车缓冲器的发展概况,概述了钢弹簧摩擦缓冲器、摩擦橡胶式缓冲器、黏性阻尼缓冲器以及摩擦胶泥缓冲器的工作原理,分析研究了其阻抗特性。就缓冲器动力学计算模型的建立、缓冲器特性间断点的处理及其列车动力学模型的建立3个方面提出了今后研究的重点和难点,为缓冲器的选型设计以及纵向动力学的研究提供了一定的理论支撑。