朔黄铁路重载列车试闸与制动力判断标准研究

随着重载列车牵引质量和编组长度的增加,给列车操纵与运输安全带来诸多问题。2万t重载组合列车因制动力判断失误被迫停车事件频发,严重影响运输效率和运输安全。文中基于多刚体动力学、120型控制阀动作逻辑原理和空气流动理论建立朔黄铁路2万t重载列车仿真模型,结合列车精细化操纵指导要求,对朔黄铁路2万t重载列车的试闸方式与制动力判断标准进行研究,提出更为精准有效的空气制动力判别方式,为列车途停问题提出解决方案,对提升运能和保障列车运行安全以及精准辅助驾驶系统和自动驾驶系统的研发提供理论依据。     

列车优化操纵与自动驾驶模式的研究与仿真

对列车优化操纵与自动驾驶模式进行了深入研究,在总结优秀司机操纵经验的基础上阐述了合理操纵和节能操纵两种优化操纵方法,提出了在不同坡道上和通过限速时列车自动驾驶的基本策略,给出了实现最大能力操纵的主要原则以及由此达到正点运行的方法,进行了优化操纵及自动驾驶模式的仿真,证明了研究成果的正确性。     

通过现车试验对电力限制制动器的性能评价

为限制制动功率,以避免再生失效并节约列车运行能耗,提出了一种人工操纵列车的辅助驾驶系统,该辅助系统由车载计算机和接口装置组成。由一种"词典"产生制动指令。"词典"的编制遵循在不延长走行时间的前提下增加再生能量的原则。为了考虑功率限制和解决行车时间延迟等运行问题,对该方法在一条运营线路上进行了评估。此次试验为列车节能驾驶提出一种有效的方法。轨道走行试验表明,限功率制动针对单一列车的运行节能是有效的。对人机接口存在的实际问题进行了深入研究。     

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%。     

面向机车自动驾驶系统的预存数据处理技术研究

研究机车自动驾驶系统旨在用其替代司机的操纵,在保证列车安全平稳运行前提下,实现列车运行准点、节能等目标.为了支撑机车自动驾驶系统精准的优化控制策略,收集了大量优秀司机的经验操纵数据为系统控车提供科学指导,同时也收集了实际运营线路的特殊区段数据为系统控车提供基础导航依据.为了能够实时将这些数据提供给自动驾驶装置,文章研究...     

列车优化操纵原则及其优化操纵策略的数学描述

介绍了根据牵引计算专家知识和优秀司机驾驶经验，确定列车优化操纵原则、列车运行过程中的优化指标及其优化操纵策略的办法，给出了列车操纵方案的数学描述，为列车优化操纵示意图的自动生成系统及列车自动控制（ATC）模式的研究奠定了基础。     

列车操纵控制辅助系统

为解决高坡地区多机车协同牵引同一列车时,本务机车和补机之间信息的互联互通问题,提出开发列车操纵控制辅助系统。对列车操纵控制辅助系统的基本需求与功能方面进行分析,确定了列车操纵控制辅助系统的硬件设计和软件设计方案。系统样机运用试验表明,在2台或3台机车协同牵引列车时,该系统能够实现本务机车与补机之间信息交换,为乘务员协同操纵提供可视化的数字信息。     

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。     

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。     

高速列车应急自走行辅助驾驶研究

当牵引供电网发生故障,高速列车应急自走行系统受车载储能装置容量限制,特别是在线路条件复杂时,如何操纵列车实现就近停车变得异常困难.为了解决高速列车应急自走行系统的速度曲线规划问题,进行了应急自走行辅助驾驶装置的功能设计和系统结构设计.根据列车应急运行的特点,设计了应急自走行优化算法.以CR400BF复兴号动车组列车运行...     

神华号HX_D1型机车智能驾驶系统设计

为了解决神朔铁路重载机车操纵难度大的问题,神华号HX_D1型机车采用了智能驾驶系统。文章介绍了智能驾驶系统的设计目标,详细阐述了系统架构、功能原理、核心设备的设计方案,以及应用场景。经过装车试验证实智能驾驶技术的应用可以减轻司机劳动强度,减少能源消耗,提高列车运营效率。     

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。     

朔黄铁路重载列车模式化操纵系统的研究及运用

文章通过对朔黄铁路重载列车操纵水平的影响进行分析,开发了一套基于车载智能副驾和地面专家系统的重载列车模式化操纵系统,该系统实现了朔黄铁路重载列车操纵关键节点语音提示指导、应急处理、操纵情景再现、关联分析、智能评价等功能。运用效果良好,实现了朔黄铁路重载列车平稳高效运输生产。     

基于联邦学习的城市轨道交通列车智能控制方法研究

针对城市轨道交通智能驾驶策略优化问题，提出联邦学习方法；学习代理采用基于支持向量机（SVM）的控制模型，通过构建一个多项式和径向基核函数组成的混合核函数，使用随列车速度变化的动态权重因子来提高模型精度；利用北京地铁昌平、燕房、亦庄及16号线数据，在联邦学习的框架下，仿真完成列车智能驾驶模型的训练。仿真结果表明：该方法训练出的模型具有良好的预测效率和预测准确度。基于联邦学习的列车智能控制可为列车自动驾驶的优化与改进提供有力的实践依据。     

基于二次雷达技术的地铁防撞预警系统研究

城市轨道交通列车运行的自动化、自主化程度越高,其安全与效率也越依赖于信号系统。而当信号系统故障导致列车采用ATP切除的人工驾驶模式运行时,列车运行的安全则完全由司机保证,缺少设备层面的保障。针对该情况,基于二次雷达技术研究的地铁列车防撞预警系统,能够不依靠信号、通信等其他系统,实现前、后列车追踪间距预警提示,从而为无ATP防护的人工驾驶列车提供设备层面的辅助安全保障。     

我国智能高铁自动驾驶技术应用进展

通过对国内外运营自动化级别、高速铁路列控系统自动驾驶技术发展现状进行分析,明确自动驾驶和无人驾驶的概念,结合高铁自动驾驶关键技术研究进展情况进行分析,高速铁路自动驾驶功能应用范围是高速铁路正线,列车进出动车运用段(所)是在ATP安全监控下,由司机人工驾驶进、出动车运用段(所);提出现阶段对我国高速铁路自动驾驶ATO系统进行分级设计的实施技术方案,分级原则以地面设备为基础,车载设备与地面设备统一设计,高速铁路自动驾驶ATO系统能根据高速铁路不同的线路情况,实现相适应的ATO功能;探讨实现高铁无人驾驶功能需要信号、通信、站台门等进行技术方面的适应性升级措施;自动驾驶技术作为智能高铁的重要创新点之一,其应用探讨对后续智能高铁工程项目建设有借鉴意义。     

高速铁路CTCS3+ATO列控系统技术研究

CTCS-3级列控系统包括列车自动防护(ATP)系统和无线闭塞中心(RBC),是保障列车在350km时速下安全运行的关键系统,结合列车自动驾驶(ATO)技术能够实现列车准时并高效到达的功能,可进一步提高高铁的竞争力并使其成为未来最高效的交通工具之一。对国内外高速列车ATO技术现状进行深入研究,着重阐述我国CTCS3+ATO系统技术特点与试验情况,并对我国高铁自动驾驶技术的下一步发展与演进进行展望,对我国智能铁路的发展具有重要参考意义。     

基于UIO方法的列车自动驾驶信号故障检测研究

列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)状态故障检测是实现CBTC(Communication BasedTrain Control)系统车载ATO控制功能可靠性的必要条件之一。针对影响列车自动驾驶功能与性能的速度、位置量测传感器故障及执行器故障进行故障建模,利用基于未知输入观测器UIO的故障检测方法对存在未知干扰与噪声情况下的ATO状态故障进行检测。通过构建残差与设置阈值来降低对未知干扰或噪声的敏感度,从而降低故障报错率。仿真结果表明,本文所提出的方法能够完成对列车控制状态3种故障模式的检测,该检测信息不仅能够给已经装备ATO的车辆提供实时优化曲线生成所需的参数,也可以为仍使用人工驾驶的列车进行预警,并为车辆维护业务提供有用信息。     

机车自动驾驶技术研究与应用

当前轨道交通正朝着绿色、智能的方向发展，自动驾驶可进一步降低列车运行能耗，提升列车运行效率、消除不同司机操纵差异、提升列车运行一致性，是未来路网条件下列车有序协同运行的控制基础，也是轨道交通智能化方向技术发展的典型代表。文章分析了机车自动驾驶研究的国内外现状和技术难点，阐述了满足我国干线机车运用需求的机车自动驾驶系统整体架构，设计了有人值守的机车自动驾驶方案，详细介绍了列车运行规划与速度控制、列车纵向动力学仿真、多传感器融合感知、列车系统运行仿真等关键技术，并对机车自动驾驶技术未来的发展方向进行了思考和展望。基于上述技术的机车自动驾驶系统已在多个铁路局和铁路公司装车运用并取得显著的应用效果。该系统可支持不同的编组和载重，可适配不同的车型、控制系统、信号系统，具有良好的通用性和可推广性。     

基于再生制动能量利用的地铁列车时刻表设计方法研究

结合线路参数、列车运行工况以及时刻表等因素,分析了同一供电区段内列车再生制动能量的利用情况,建立基于再生制动能量利用与运行时刻表设计的多车节能优化模型。通过引入浓度免疫算法,调整列车时刻表中发车间隔、停站时间、运行时间等要素并优化列车操纵工况,求解出实际线路下的节能运行时刻表及多车节能驾驶策略。结合南宁地铁1号线某供电区段的仿真数据证明,采用优化的节能运行时刻表在满足正点运行的前提下,提高再生制动能量的利用率达11.4%,降低列车运行的总能耗达16.9%。