基于改进PID算法的列车自动驾驶控制方法研究

由于列车自身结构以及运行线路比较复杂,为了保证自动控制的效果,确定了列车自动控制的数学模型;研究基于神经网络算法优化的改进PID控制算法,利用神经网络算法以及模糊算法得到微分系数、积分系数以及比例系数的最佳组合,从而实现PID参数的自适应调节,提高列车自动控制的精度。     

基于PID型迭代学习控制的列车自动驾驶曲线跟踪算法研究

针对基于比例微分积分（PID,Proportional Integral Derivative）控制的列车速度跟踪算法在跟踪进度、收敛性和稳定性等方面存在的不足,提出一种基于PID型迭代学习控制（ILC,Iterative Learning Control）的列车自动驾驶（ATO,Automatic Train Operation）曲线跟踪算法。通过迭代学习控制,优化跟踪过程,减小跟踪误差,缩短收敛时间;设置典型场景对所设计的算法进行仿真试验,并将仿真结果与基于PID控制算法的跟踪效果进行对比分析。结果表明,PID型ILC算法对列车目标速度和目标位移具有较高的跟踪精度,能够在有限的迭代次数内实现精确跟踪,验证了所提算法的有效性。     

基于自动驾驶的列车牵引计算系统

引入关系数据库理论,建立列车牵引计算的数据库,对各类数据进行集中管理.引入列车牵引计算理论,根据列车受力分析,建立列车物理模型,结合列车运动方程和各种约束条件建立数据模型,设计列车自动驾驶算法;以VC++6.0为开发平台,实现数据库和算法;并利用计算机图形技术,以图形和动画方式实现列车运行过程的可视化,实时模拟列车的运行状态.     

PSO-ICS算法优化的城轨列车自动驾驶系统

针对城轨列车控制系统运行模式曲线的设计需求,以精确停车、准点、舒适和节能为速度控制目标,建立城轨列车运行过程的多目标优化模型。采用一种将粒子群优化(PSO)与改进布谷鸟搜索(ICS)相结合的混合方式,即PSO-ICS算法。该方法综合PSO算法信息共享的机制及布谷鸟搜索(CS)算法lévy飞行的优势,能在搜索空间产生足够、多样化的解。与此同时,对CS算法的重要参数进行相应改进,即搜索步长和巢主鸟发现外来鸟蛋的概率这2个参数采用自适应的方式,加快了CS算法的收敛性。将该方法与PSO,CS和PSO-CS分别用于列车运行过程的优化,通过仿真实验比较研究,验证了所提出算法性能的优越性。该算法能实现对列车运行曲线的优化,从而产生最优的决策策略以控制列车的运行。     

列车自动驾驶的仿真实现

针对ATO实现的难点，提出了一种ATO的解决方案，并在牵规电算软件的基础上编程，仿真列车运行的过程，实现了列车的自动驾驶。通过与实际案例的对比分析，证明了该方案的可行性，对进一步研究ATO技术有现实意义。     

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。     

列车驾驶仿真培训系统自动灭火设施设计

列车驾驶仿真培训系统是列车司机实训的主要手段,但系统设备价格昂贵,需要设置自动灭火设施加以保护。列车驾驶仿真培训系统的火灾危险源主要是驾驶舱内的精密电子设备和电控机房内的配属电柜,可仅对高大空间场所内局部火灾危险性较大的驾驶舱和电控机房内的电柜设置适用性良好、简单、经济、可靠的气体类探火管式灭火装置,快速、准确、有效地探测和扑灭火源,并可不设置消防电源和专门的烟感温感火灾探测系统。     

基于自抗扰控制的高速列车自动驾驶速度控制

针对高速列车在复杂环境运行时,传统PID控制器受未建模动态及外界未知干扰导致列车速度追踪误差大的问题,提出一种基于自抗扰控制ADRC(Active Disturbance Rejection Control)的高速列车速度控制算法。基于单质点模型建立列车的状态空间方程,令列车方程中的未知部分作为扩张状态设计二阶自抗扰控制器,并利用CRH380A型列车参数进行仿真,对指定的目标速度曲线进行追踪,证明基于自抗扰控制算法的可行性;同时设置干扰量,与传统PD控制、非线性PID控制算法在抗干扰性能和追踪误差等方面作比较。结果表明,基于自抗扰控制的高速列车速度控制器具有抗干扰性强、追踪误差小的优点。     

高速铁路列车自动驾驶系统的研究和仿真实现

按照列车运行的启动、区间调速和定点停车3个阶段研究高速铁路的列车自动驾驶(ATO)系统.在满足时间性、停车精度、舒适性,安全性等性能指标的前提下,根据实际线路技术条件,提出ATO的控制算法,针对列车运行各阶段建立由最快加速策略,巡航和专家打分法及预测算法组成的数学模型,并对ATO系统进行仿真,效果理想.     

列车自动驾驶技术方案探讨

作为智能高速铁路体系框架智能装备的重要组成部分,自动驾驶（ATO）系统在京张高速铁路与珠三角城际铁路得到了示范性应用,并在节能增效、减轻司机工作强度方面自动取得了良好的效果。本文分析了高速铁路ATO系统与城市轨道ATO系统的区别,阐述了高速铁路运营场景ATO系统主要功能需求,总结了高速铁路ATO系统的架构、原理、子系统接口及工程实施方案,并结合智能高速铁路体系架构提出了高速铁路ATO系统智能化发展方向。研究成果可为我国高速铁路智能化发展提供参考。     

货运列车自动驾驶关键技术研究

在既有车载设备中集成安装ATO设备,是解决目前铁路货物运输问题的方法之一。在分析货运列车ATO使用前景的基础上,通过借鉴高速铁路ATO系统架构及控制逻辑,提出适用于国内国情的货运列车ATO架构,并对货运列车ATO的新特性进行详细分析。     

列车自动驾驶系统控制算法综述

介绍了列车自动驾驶系统的基本结构和功能,并对各控制算法的研究情况与投入使用的情况作了详细分析,同时还对列车自动驾驶系统控制算法的前景作了展望。     

基于混合系统建模预测控制的列车自动驾驶优化运行

针对现有列车自动驾驶速度追踪精度不高的问题,提出一种基于混合系统神经网络反馈补偿控制的模型预测控制算法。根据混合系统建模的特点与优势,引入辅助变量,建立混合系统列车运行动力学模型。为了便于求解包含约束的预测控制律,采用二次规划方法求出满足列车各项性能指标的控制作用序列。神经网络反馈控制器用于对系统目标速度与实际速度之间的误差进行在线学习并求出一个补偿控制量,并将补偿后的控制力作用于列车系统模型。研究结果表明:该控制结构包含补偿控制策略,可以较大程度减小系统跟踪误差,保留模型预测控制的优势,同时提高系统的控制精度。     

一种组合趋近律准滑模控制的列车停车算法

针对城轨列车运行过程外界未知干扰及运行周期中参数变动造成停车不准确的问题,设计准滑模变结构控制器和基于组合趋近律的控制算法,来实现停车控制。组合趋近律滑模控制是结合常规指数趋近律和变速趋近律2种趋近方式的优点,无需外加辅助控制器来消除抖振,结构简单。通过跟踪理想运动目标曲线,完成停车过程。研究结果表明:基于组合趋近律准滑模控制器在实现精确停车的同时,系统响应快,对外界干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。     

列车自动驾驶技术研究和系统设计

伴随着计算机技术的进步和控制理论的发展,列车自动驾驶技术逐渐成为轨道交通领域研究的重点,文章通过对既有普通列车自动驾驶技术实现方法的研究得出,列车的自动驾驶不仅能减轻乘务员的劳动强度,而且还能有效提高客运列车的准点率及货运列车的达速率,是未来轨道交通技术发展的方向。     

基于模型库的列车自动驾驶仿真系统设计

为了使仿真系统有较好的通用性和友好界面，本文提出了基于模型库的列车自动驾驶仿真系统的设计方案，同时利用三视图法和基于语言的住处分析支持进行列车自动驾驶系统的面向对象分析设计。     

CTCS3+ATO高速列车自动驾驶系统关键设备研究

高速列车自动驾驶系统是我国智能高铁战略中智能装备的重要组成部分,CTCS3+ATO高速列车自动驾驶系统的研发以及未来在京张高铁的示范应用,对提升我国高速铁路智能化水平、引领世界高速铁路发展具有重要意义。从CTCS3+ATO系统的研发背景、功能需求与架构设计、关键技术、试验过程、研发成果等方面进行介绍,并重点阐述CTCS3+ATO系统的功能需求与特点、关键技术研究以及系统架构。     

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。     

基于灰色预测模糊PID控制的列车ATO系统优化

对列车目标运行曲线的精确追踪是列车自动驾驶系统实现列车安全、准时、节能及舒适运行的核心。针对列车运行过程的大滞后、非线性问题,设计以灰色预测模糊PID算法为核心的列车自动驾驶控制器,以此达到优化列车ATO控制系统的目的。灰色预测控制设置在反馈回路中,其预测值与给定输入值的偏差及偏差变化率作为模糊控制器的输入。模糊控制系统对PID控制的参数进行自动校正,参数可调的PID算法完成对系统的控制。选取相关线路和车型并做仿真试验,验证了经控制器作用后的输出曲线与列车运行的输入曲线之间的追随误差小,加速度的变化在合理的范围内。因此,设计的控制器可以取得良好的ATO控制效果。     

国产化城轨交通列车自动驾驶系统车载设备研究与设计

介绍了国产化城市轨道交通列车自动驾驶（ATO）系统车载设备的研究与设计。具体描述了国产化ATO的原理、结构及自动驾驶原理,同时着重介绍了ATO车载设备的设计与实现。通过测试表明,ATO能够在ATP的监控下很好地按照给定的策略行车,并达到较好的停车精度。