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针对高速铁路列控系统的混杂特性,提出一种基于混合通信顺序进程(HCSP)的列控系统形式化建模与验证方法。引入了HCSP的假设条件,建立列控系统的行为模型;定义了HCSP到混合自动机(HA)的转换规则,将HCSP模型转换成HA模型;利用模型检验工具PHAVer对HA模型进行自动验证。以高速铁路列控系统典型的行车许可运营场景为例,建立区间闭塞分区行车许可场景的HCSP模型;根据转换规则将行车许可场景的HCSP模型转换成HA模型;用PHAVer验证了所建立的区间闭塞分区行车许可场景模型的正确性,从而证明了基于HCSP的高速铁路列控系统建模及验证方法的有效性。 相似文献
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提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3(Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient)实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明:基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。 相似文献
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为提高列车—轨道—桥梁耦合系统动力分析的计算效率,基于耦合时变法及分离迭代法,提出了1种混合算法。该算法将列车—轨道—桥梁耦合系统分解为车辆—轨道子系统和桥梁子系统。其中,车辆—轨道子系统在每一时间步需根据车辆位置对系统刚度系数矩阵进行更新,具有时变的特性;桥梁子系统的系统动力系数矩阵在整个动力分析过程中保持不变;车辆—轨道子系统与桥梁子系统通过钢轨与桥梁间作用力的平衡迭代实现耦合。利用朔黄重载铁路32m简支梁桥现场试验数据与由混合算法计算得到的分析结果进行对比,验证了混合算法的可行性。采用耦合时变法和混合算法分别计算列车通过蒙华重载铁路黄河龙门大桥的动力响应,结果表明:采用相同的时间积分步长时,2种方法拥有相同的计算精度,但混合算法比耦合时变法具有更高的计算效率,求解耗时降低了75%。 相似文献
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混合动力调车机车的技术和运用 总被引:2,自引:0,他引:2
列车的调车作业通常由内燃机车来完成。在调车作业间歇期间,内燃机车柴油机不能停机。目前,阿尔斯通公司推出了一种环境友好的新技术措施:采用电气混合动力系统来替代传统的内燃机车动力驱动。电气混合动力系统的组成包括蓄电池、柴油发电机组、功率电子装置、电动机和机械传动装置。这些装置安装在现有内燃机车上。柴油发电机组给蓄电池充电,并在机车需要高功率时提供附加的能量。运用试验表明,该机车可以大量节省燃料:货运调车作业节油35%,客运调车作业省油达60%。文中介绍了"混合动力"的定义,混合动力装置控制系统的原理和结构以及主要部件的技术规范,调车机车作业的内容和特点;比较了传统动力装置与混合动力装置的差异。 相似文献