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基于有限时间干扰观测器的高速列车非奇异终端滑模协同控制 被引量：4
1
作者 张友鹏 王小天 +3 位作者 杨军霞 王东 金煜翔 高子轩 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第3期967-978,共12页
为解决高速列车在运行时存在时变非线性动态、附加阻力、外部干扰及输入饱和情况下多列车协同追踪运行问题,利用非奇异终端滑模控制、有限时间干扰观测器及动态辅助系统设计控制器实现多列高速列车的协同追踪运行控制。首先,建立多列车... 为解决高速列车在运行时存在时变非线性动态、附加阻力、外部干扰及输入饱和情况下多列车协同追踪运行问题,利用非奇异终端滑模控制、有限时间干扰观测器及动态辅助系统设计控制器实现多列高速列车的协同追踪运行控制。首先,建立多列车的多智能体系统模型。其次,采用反正切函数设计一种新型的非奇异终端滑模控制算法;利用有限时间干扰观测器估计系统的附加阻力及复合未知干扰,并将其估计值反馈补偿到控制器的输出,以消除此部分干扰对高速列车运行的影响;针对输入饱和特性,引入动态辅助系统解决输入饱和对列车控制系统的影响;利用lyapunov稳定性理论分别证明控制器与观测器的稳定性。最后,采用matlab软件仿真验证,通过与自适应终端滑模、有限时间干扰观测器终端滑模、有限时间干扰观测器线性滑模3种方法对比,以及在有无输入饱和约束条件下列车追踪运行时的速度、位移误差以及控制力输入对比。研究结果表明:相较于其他3种方法,采用有限时间干扰观测器非奇异终端滑模的方法时列车速度、位移误差更小,且控制力输入也更为平滑。计及输入饱和下,当列车遇到外部干扰时,控制输入均在牵引制动特性约束范围之内,设计动态辅助系统有效解决了输入饱和对列车追踪运行的影响。基于以上分析可知,计及输入饱和下利用所设计的有限时间干扰观测器非奇异终端滑模控制器及动态辅助系统可实现多列车的协同追踪运行。研究结果可为提高线路利用率,实现多列高速列车安全稳定地追踪运行提供参考。 展开更多
关键词 有限时间干扰观测器 非奇异终端滑模 输入饱和 多列车 协同运行
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基于预设非奇异终端滑模控制的高速列车速度控制研究 被引量：3
2
作者 侯涛 魏建鹏 牛宏侠 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第1期38-50,共13页
针对高速列车自动驾驶过程中容易受到外部不确定扰动以及速度控制精度低的问题,以预设性能控制理论和非奇异终端滑模控制理论为基础,提出一种基于扩张状态观测器-预设性能非奇异终端滑模控制的高速列车自动驾驶的速度控制方法。首先,设... 针对高速列车自动驾驶过程中容易受到外部不确定扰动以及速度控制精度低的问题,以预设性能控制理论和非奇异终端滑模控制理论为基础,提出一种基于扩张状态观测器-预设性能非奇异终端滑模控制的高速列车自动驾驶的速度控制方法。首先,设计扩张状态观测器对高速列车运行过程中所受的内部和外部的未知干扰进行估计和补偿;然后,通过采用预设性能函数把系统跟踪误差转换为一个变化误差,并控制变化误差在一定的范围,间接保证了系统跟踪误差始终在预先设定的范围内;其次,设计非奇异终端滑模面和高速列车自动驾驶系统速度控制律,并利用Lyapunov稳定性理论证明系统误差可以在有限时间内收敛于平衡点;最后,结合CRH3型列车参数和郑西高铁中西安北站—渭南北站段(950.620~1010.970km)实际线路数据,分别在没有干扰和有白噪声干扰的情况下对设计的控制系统进行仿真验证。仿真结果表明:基于扩张状态观测器-预设性能非奇异终端滑模控制的高速列车控制方法对速度和位移的跟踪精度较自抗扰的控制方法和非奇异终端滑模的控制方法有显著的提高,且对列车受到的干扰能够精确地估计和补偿,实现了对列车的运行期望曲线的高精度跟踪。该研究可以提高高速列车速度控制系统的鲁棒性和控制精度,为高速列车提供一种新的速度控制技术方案。 展开更多
关键词 自动驾驶 预设性能控制 非奇异终端滑模控制 高速列车 扩张状态观测器
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延误场景下列车速度曲线与动态调度联合优化方法 被引量：1
3
作者 林俊亭 李茂林 邱晓辉 《交通运输系统工程与信息》 北大核心 2025年第1期173-187,共15页
为使发生延误的高速列车能够快速恢复正常运营,同时满足停车精度、准时性、节能性及调度实时性等多方面的要求,综合考虑一体化模型在平衡多个目标时面临的多重非线性约束问题,以及非一体化模型需分别求解多个独立模型的局限性,本文提出... 为使发生延误的高速列车能够快速恢复正常运营,同时满足停车精度、准时性、节能性及调度实时性等多方面的要求,综合考虑一体化模型在平衡多个目标时面临的多重非线性约束问题,以及非一体化模型需分别求解多个独立模型的局限性,本文提出一种列车动态调度与速度曲线的联合优化方法。首先,基于参考系统的约束,应用集成内在好奇心模块和优先经验回放机制的双决斗深度强化学习算法(Intrinsic Curiosity Module Prioritized Experience Replay Dueling Double Deep Q-Network,ICM-PER-D3QN)优化列车速度曲线模型,保证列车的停车精度、准时性和节能性,并将此数据用作联合模型训练的基础;其次,采用ICM-PER-D3QN算法求解列车的动态调度模型,缓解列车延误并确保调度的实时性;最后,基于列车在站间区间的运行信息,使用集成长短期记忆网络的卷积神经网络完成列车速度曲线与动态调度的联合。实验环境选择京沪高铁的一段下行线路,设置3组延误场景验证所提方法的有效性。仿真结果表明,在联合优化模型下,列车的平均调度时长为0.92 s,列车动态调度结果与速度曲线的平均匹配度为98.89%,平均匹配时长为0.0014 s。此外,相较于仅基于动态调度模型的未优化速度曲线,平均牵引能耗降低了9%,平均总延误时间降低了6.38%。 展开更多
关键词 铁路运输 联合方法 深度学习 速度曲线 动态调度 强化学习
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轨道交通自主运行控制技术综述
4
作者 余祖俊 王洪伟 +2 位作者 王悉 李阳 李学汉 《北京交通大学学报》 北大核心 2025年第5期6-33,共28页
随着我国轨道交通网络规模的不断扩大和运行环境的日益复杂,既有的自动化列车运行控制系统在运营效率提升、环境适应性增强等方面面临多样化挑战,难以满足更高密度运行和复杂动态环境下的安全高效运行需求.轨道交通自主运行控制技术有... 随着我国轨道交通网络规模的不断扩大和运行环境的日益复杂,既有的自动化列车运行控制系统在运营效率提升、环境适应性增强等方面面临多样化挑战,难以满足更高密度运行和复杂动态环境下的安全高效运行需求.轨道交通自主运行控制技术有望通过融合感知、低时延高可靠通信、列车自主运行控制和智能调度实现列车在复杂环境下的安全高效运行,助力轨道交通的智能化发展.本文围绕轨道交通自主运行控制技术展开综述,首先,总结了国内外在该领域的研究与应用进展,分析了自主运行的内涵,比较了船舶、道路交通与轨道交通领域的自主概念,系统梳理了由融合感知、低时延高可靠通信、复杂环境下的列车自主运行控制以及列车运行智能调度组成的轨道交通自主运行关键技术体系;其次,分析了自主运行控制关键技术在轨道交通领域的应用与发展前景,并结合典型案例对其应用实践进行了探讨;最后,总结了自主运行控制在实际应用中面临的瓶颈与挑战,展望了未来的发展方向.研究成果可以为轨道交通自主运行控制的理论研究与工程实践提供系统化参考与支撑. 展开更多
关键词 轨道交通 自主运行 融合感知 低时延高可靠通信 智能调度
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基于元强化学习的列车智能驾驶快速适应优化研究
5
作者 徐凯 孟倩倩 +1 位作者 张皓桐 张洋 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第5期152-162,共11页
在强化学习优化列车驾驶速度曲线中,当面临复杂运行环境和多变运营需求时,存在难以快速生成优化的驾驶策略的问题。鉴于此,在强化学习基础上,与元学习相结合,综合考虑影响列车能耗的诸多因素,提出一种基于元强化学习的列车智能驾驶快速... 在强化学习优化列车驾驶速度曲线中,当面临复杂运行环境和多变运营需求时,存在难以快速生成优化的驾驶策略的问题。鉴于此,在强化学习基础上,与元学习相结合,综合考虑影响列车能耗的诸多因素,提出一种基于元强化学习的列车智能驾驶快速适应优化算法。该算法由内层学习器和元学习器2个部分组成,内层学习器采用强化学习PPO算法更新任务参数后把参数和损失函数输送到元学习器;元学习器利用这些信息更新任务参数,找到最优解,得到可以快速适应新任务且准确度高的元学习模型。仿真实验结果表明所提算法在新任务下学习效率优势显著,在满足舒适度、准时和停车精度的同时与传统的TRPO,PPO和MAML算法相比分别有效降低能耗6.14%,3.22%和1.40%,达到基准目标所需的迭代回合数仅分别为上述算法的28.57%,30.78%和52.29%,为元学习在列车智能驾驶领域研究的应用提供有效参考。 展开更多
关键词 元学习 强化学习 列车自动驾驶 调度时间调整 临时限速调整
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基于运行特征约束的列车组合定位方法研究
6
作者 李蔚 尉迟振鑫 +2 位作者 赵阳 李旺 易海旺 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第4期186-198,共13页
为确保列车在隧道、站台顶棚等卫星信号受限环境下定位信息的连续准确获取,将惯性导航技术引入列车定位系统,提出1种基于列车运行特征约束的定位方法,以抑制惯性导航的误差累积并降低对高成本传感器的依赖。首先,根据列车运行特性和车... 为确保列车在隧道、站台顶棚等卫星信号受限环境下定位信息的连续准确获取,将惯性导航技术引入列车定位系统,提出1种基于列车运行特征约束的定位方法,以抑制惯性导航的误差累积并降低对高成本传感器的依赖。首先,根据列车运行特性和车站停车约束信息,构建列车约束观测模型;其次,以惯性导航系统推算为基础,结合区间隧道的列车运动约束观测信息和站台顶棚的零速约束观测信息,建立列车组合定位系统,在无布设条件下获取连续的定位数据;最后,结合铁路线路特征和列车机动规律,从观测模型和可观测性角度研究列车运动约束的适用性。结果表明:所提方法可增强对列车姿态信息和惯性器件零偏的估计效果,其航向误差小于3°,横滚误差小于0.25°,俯仰误差小于0.5°,可有效抑制惯性推算的误差累积;列车在区间运行时平均定位误差由18.6713 m降至8.6303 m,减小53.8%。该方法从列车自身特性出发,为低成本、高自主性的列车定位技术研究提供了借鉴。 展开更多
关键词 列车定位 组合导航 惯性导航系统 列车运行特征 卫星拒止环境
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重载列车群组运行控制系统及控制理论研究综述
7
作者 宋宗莹 张辰东 +3 位作者 王兴中 张韦 王文斌 李湘宜 《铁道运输与经济》 北大核心 2025年第10期17-29,共13页
重载列车群组运行控制系统创新加密提效技术路线,以单元列车协同群组化运行实现区间高密度紧追踪和站内高效接发车,为突破重载铁路运输瓶颈、提高重载铁路运能运量提供了一种新模式。针对重载列车群组运行控制系统概念、架构、组成、地... 重载列车群组运行控制系统创新加密提效技术路线,以单元列车协同群组化运行实现区间高密度紧追踪和站内高效接发车,为突破重载铁路运输瓶颈、提高重载铁路运能运量提供了一种新模式。针对重载列车群组运行控制系统概念、架构、组成、地面和车载设备、功能、运行过程、效果以及与典型列控系统的对比进行阐述,从概念、原理及控制算法优劣势等方面描述列车运行模型及多种具有代表性的控制方法,说明对应控制方法在控制性能方面的优缺点以及针对群组列控系统的适配性,并从系统应用、优化、演进以及控制理论模型、策略研究方面对未来的研究方向进行展望,为构建满足铁路运能提升、运输安全及多制式兼容要求的群组列控系统奠定基础。 展开更多
关键词 列车运行控制系统 群组运行 系统架构 协同控制 控制方法
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全自动运行线路多岗位联动平台的建模与仿真 被引量：1
8
作者 刘见见 姜辉 +2 位作者 郭凝 曾彬 阎国强 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第5期188-192,198,共6页
[目的]为展示正常和非正常情况下全自动运行线路的各运行场景,帮助调度人员和多职能队伍进行相关岗位联动培训,分析制定各种故障情形和应急场景的处置预案,提高应急处置能力和服务水平,有必要对全自动运行线路多岗位联动平台进行研究。... [目的]为展示正常和非正常情况下全自动运行线路的各运行场景,帮助调度人员和多职能队伍进行相关岗位联动培训,分析制定各种故障情形和应急场景的处置预案,提高应急处置能力和服务水平,有必要对全自动运行线路多岗位联动平台进行研究。[方法]以上海轨道交通15号线为例,对中央调度、车站控制及列车运行进行建模和仿真,在此基础上构建全自动仿真运行平台,并进行场景联动仿真,实现多职能队伍的联合培训和故障应急处置。[结果及结论]所构建的多岗位联动平台,能够对实际全自动运行场景进行展示和分析,适用于专业院校的专业教学及轨道交通多职能队伍的联合应急处置演练。 展开更多
关键词 城市轨道交通 全自动运行线路 多职能队伍 多岗位联动平台
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基于事件触发的虚拟编组城轨列车车距约束协同控制
9
作者 戴宇辰 缪辰滔 +1 位作者 李磊 许德智 《铁道学报》 北大核心 2025年第10期23-32,共10页
虚拟编组技术更短的运行间距对跟踪精度提出更高要求,频繁的数据交换也增加了通信设备的负担。针对上述问题,设计一种考虑车距约束的虚拟编组城轨列车事件触发协同控制策略。建立虚拟编组的状态模型,根据有向图设计系统通信拓扑。构造... 虚拟编组技术更短的运行间距对跟踪精度提出更高要求,频繁的数据交换也增加了通信设备的负担。针对上述问题,设计一种考虑车距约束的虚拟编组城轨列车事件触发协同控制策略。建立虚拟编组的状态模型,根据有向图设计系统通信拓扑。构造邻域同步误差描述虚拟编组整体的跟踪性能,并采用预设性能方法进行约束。结合有限时间收敛原理与事件触发机制设计协同控制律,并在此基础上建立自适应补偿机制。结合积分滑模控制设计固定时间扰动观测器,对扰动的准确补偿提升控制器的抗干扰性能。通过仿真对比证明,提出的控制策略能够提供更好的控制性能,更少的信息传递次数更好地缓解了虚拟编组技术的通信压力。 展开更多
关键词 误差约束 虚拟编组 事件触发 协同控制 扰动估计
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基于协同行为决策的虚拟重联高速列车跟随运行优化
10
作者 敦旖晨 上官伟 +4 位作者 宋鸿宇 孙术娟 蔡伯根 詹敬 盛昭 《铁道学报》 北大核心 2025年第10期92-102,共11页
虚拟重联闭塞模式下,高速列车以编队形式协同运行,受到运行环境与列车状态影响,列车间运行间隔动态变化,为给列车安全、高效运行控制提供有效参考,研究编队列车跟随运行控车曲线优化问题。根据轨道资源占用情况分析列车编队运行过程,构... 虚拟重联闭塞模式下,高速列车以编队形式协同运行,受到运行环境与列车状态影响,列车间运行间隔动态变化,为给列车安全、高效运行控制提供有效参考,研究编队列车跟随运行控车曲线优化问题。根据轨道资源占用情况分析列车编队运行过程,构建跟随列车行为选择模型和协同行为决策方法,提出列车跟随运行控车曲线滚动-回退规划方法,设计基于分布式纳什均衡搜索的优化算法求解列车协同行为决策问题。选取武广高铁部分区段线路数据,进行同质与异质列车编队的列车跟随运行仿真实验,结果表明,所提方法能够在不同场景下保障列车安全跟随运行,协同行为决策方法的应用使轨道资源占用减少14.39%,并验证了虚拟重联模式对线路运输能力的提升作用。 展开更多
关键词 高速列车 虚拟重联 行为决策 跟随运行优化 轨道资源占用
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基于深度强化学习优化LQR的虚拟重联高速列车间隔控制方法
11
作者 龚飞杰 上官伟 +2 位作者 宋鸿宇 敦旖晨 蔡伯根 《铁道学报》 北大核心 2025年第11期116-126,共11页
虚拟重联采用列车编队运行的方式,有效提升了运行效率,其中列车间隔控制问题是虚拟重联运行安全的重要保障。针对虚拟重联下列车的间隔控制问题,在构建的列车动力学模型和运行安全包络的基础上计算动态目标间隔,利用该动态间隔建立线性... 虚拟重联采用列车编队运行的方式,有效提升了运行效率,其中列车间隔控制问题是虚拟重联运行安全的重要保障。针对虚拟重联下列车的间隔控制问题,在构建的列车动力学模型和运行安全包络的基础上计算动态目标间隔,利用该动态间隔建立线性二次型调节器(LQR)列车间隔控制模型的状态方程,基于LQR的状态反馈控制律构建二次型优化模型,通过求解优化模型的Riccati方程得到控制量,并利用Lyapunov稳定性定理证明其闭环反馈控制的稳定性;进一步,为了解决因LQR控制器参数导致的间隔控制精度低问题,利用深度确定性策略梯度(DDPG)对LQR参数进行优化整定,搭建Actor-Critic优化控制参数网络,定义LQR参数为DDPG的动作,间隔控制误差为DDPG的状态,将间隔控制误差减小作为奖励增大的方向,通过迭代学习得到优化参数。使用武广高铁中的“咸宁北-赤壁北”区段的线路数据对所提方法进行仿真试验验证,并与模型预测控制(MPC)和滑模控制(SMC)进行对比。验证结果表明:LQR能够有效控制虚拟重联列车间隔运行,并在面对通信丢失的极端场景下仍然稳定控制间隔运行,在使用DDPG对LQR参数进行优化整定后,使得列车的间隔控制绝对误差下降了68.5%,且明显小于基于经验参数值的MPC、SMC、LQR,大幅度提升了列车间隔运行控制精度,进一步保障了列车运行安全并提升了运行效率。 展开更多
关键词 虚拟重联 间隔控制 深度确定性策略梯度 线性二次型调节器 控制参数优化
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基于虚拟编组技术的城市轨道交通列车联挂与摘挂时距参数研究
12
作者 肖李蔚宁 柏赟 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第7期142-148,156,共8页
[目的]面对日益增长的城市轨道交通客流压力,列车虚拟编组技术在提升城市轨道交通列车运行效率、缓解线路运输能力紧张、适应客流时空分布不均衡等方面具有突出优势,应对其具体时距参数进行研究。[方法]基于传统安全制动模型,建立了城... [目的]面对日益增长的城市轨道交通客流压力,列车虚拟编组技术在提升城市轨道交通列车运行效率、缓解线路运输能力紧张、适应客流时空分布不均衡等方面具有突出优势,应对其具体时距参数进行研究。[方法]基于传统安全制动模型,建立了城市轨道交通虚拟联挂编队列车安全制动模型,推算出理想条件下联挂编队单元列车间最小安全距离。在此基础上,结合仿真计算,得到了节时操纵模式下列车联挂和摘挂时间、区域长度等时距参数。同时,选取建立车车通信需求时间、区间限速这2个参数,对其进行了灵敏度分析。[结果及结论]在相同行车速度下,虚拟联挂编队单元列车间最小安全距离远小于传统追踪模式下的列车间最小安全距离,且随着行车速度的增加,二者之间的差距会增大。当行车速度在60 km/h时,列车间最小安全距离相比传统追踪模式缩短约75.7%;建立车车通信需求时间对列车联挂影响较大,在30~60 s的车车通信需求时间范围内,列车联挂时间及区域长度的增幅分别达103.4%和100.4%;在保障行车安全的前提下,尽量设置较高的区间最大允许速度,这样更有利于列车应用最优行车曲线运行,缩短列车联挂时间及区域长度。 展开更多
关键词 城市轨道交通 列车虚拟编组 列车联挂 列车摘挂 时距参数
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考虑认知不确定性的CBTC车载系统可靠性分析
13
作者 王玉 《中国铁路》 北大核心 2025年第3期97-103,119,共8页
基于通信的列车控制(CBTC)车载系统的可靠性和可用性对于保证列车正常运行至关重要。综合考虑CBTC车载系统可靠性分析过程中存在的认知不确定性及共因失效等问题,基于D-S证据理论和动态贝叶斯网络实现CBTC车载系统可靠性分析。通过系统... 基于通信的列车控制(CBTC)车载系统的可靠性和可用性对于保证列车正常运行至关重要。综合考虑CBTC车载系统可靠性分析过程中存在的认知不确定性及共因失效等问题,基于D-S证据理论和动态贝叶斯网络实现CBTC车载系统可靠性分析。通过系统结构及功能分析构建可靠性框图模型,并将可靠性框图转化为动态贝叶斯网络模型。利用动态贝叶斯网络正向推理,并融入D-S证据理论,得到CBTC车载系统的可靠度。通过动态贝叶斯网络反向推理及重要度计算,得到CBTC车载系统薄弱环节。结果表明,该方法能有效表征CBTC车载系统实际运行过程中认知不确定性、共因失效等因素对系统可靠性的影响,可为CBTC车载系统的可靠性分析提供依据,有效提升系统智能维修维护水平。 展开更多
关键词 CBTC车载系统 认知不确定性 可靠性 D-S证据理论 动态贝叶斯网络
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列车运行监控装置制动距离计算的优化研究 被引量：1
14
作者 徐效宁 李辉 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第1期185-190,共6页
列车运行监控装置(LKJ)是用于防止列车冒进信号、运行超速事故和辅助司机提高操纵能力的重要行车设备。其中,制动距离计算是LKJ模式控制的基础,直接关系到行车安全和运输效率。对比LKJ不同版本技术规范对于制动距离计算的条文规定,梳理... 列车运行监控装置(LKJ)是用于防止列车冒进信号、运行超速事故和辅助司机提高操纵能力的重要行车设备。其中,制动距离计算是LKJ模式控制的基础,直接关系到行车安全和运输效率。对比LKJ不同版本技术规范对于制动距离计算的条文规定,梳理制动距离计算公式及参数的取值依据,分析现行规范下货物列车制动距离过长的原因。通过研究《铁路技术管理规程》《列车牵引计算规程》等相关标准规范及条文说明,对换算摩擦系数、列车换算制动率和制动计算系数等参数进行分析,提出LKJ制动距离计算的优化方案。最后,从制动距离和限速曲线两方面对方案进行仿真计算验证。研究结果表明,该方案有效缩短了LKJ的制动距离,优化了限速曲线,能够提高普速铁路的运输效率。 展开更多
关键词 列车运行监控装置 制动距离 换算摩擦系数 列车换算制动率 制动计算系数
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基于轨道交通仿真测试平台的全自动运行系统测试方法验证 被引量：1
15
作者 马迪迪 虞赛君 王婧雯 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第6期197-202,共6页
[目的]目前轨道交通全自动运行系统中各子系统设计方案的完备性,以及各子系统间的兼容适应度缺乏科学的评估方法,因此亟须建立1套轨道交通仿真测试平台进行验证评估。[方法]通过轨道交通仿真测试平台,基于线路和站场、信号系统及车辆系... [目的]目前轨道交通全自动运行系统中各子系统设计方案的完备性,以及各子系统间的兼容适应度缺乏科学的评估方法,因此亟须建立1套轨道交通仿真测试平台进行验证评估。[方法]通过轨道交通仿真测试平台,基于线路和站场、信号系统及车辆系统等方面提出全自动运行系统的测试方法,进而评估相应系统的设计性能是否满足运营要求。以合肥轨道交通7号线为例,运用全自动运行系统测试方法对该线路的车辆系统、线路及站场及信号系统等的设计性能进行仿真测试验证。[结果及结论]在列车仿真测试运行过程中,线路最小曲线半径、线路坡度、站台长度、线路限制速度等线路和站场的设计指标,列车运行速度、技术速度、旅行速度、正线追踪间隔、列车停站时间等信号系统的设计指标,列车最大/平均启动加速度、列车常用/紧急制动减速度等车辆系统的设计指标均在可接受范围内,验证了全自动运行系统测试方法的可靠性。 展开更多
关键词 轨道交通 仿真测试平台 全自动运行系统测试方法
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考虑节能的城轨列车协同控制优化模型 被引量：3
16
作者 胥如迅 马军惠 +2 位作者 孟建军 陈晓强 李德仓 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第1期13-21,共9页
为了提高城轨列车再生能量利用率,本文提出一种基于节能的协同控制优化方法,建立以停车精度和准时性为约束条件、以协同时间最长和协同次数最多为优化目标的控制决策模型.根据列车速度、位移方程,求出列车运行工况转换点速度和时刻的解... 为了提高城轨列车再生能量利用率,本文提出一种基于节能的协同控制优化方法,建立以停车精度和准时性为约束条件、以协同时间最长和协同次数最多为优化目标的控制决策模型.根据列车速度、位移方程,求出列车运行工况转换点速度和时刻的解析解;结合积分变量对停车精度和运行时间的影响,确定积分变量的取值范围,将积分变量与列车运行工况转换点关联起来,设计列车运行工况转换点的优化调节策略,并计算目标速度曲线;分析城轨列车牵引工况和制动工况重叠时间的影响因素,得到列车一次牵引最大速度对协同时间的影响规律,设计协同控制策略,求解列车二次牵引时刻及对应一次牵引最大速度.最后,以国内某条地铁线路为背景设计算例,验证了该模型的有效性. 展开更多
关键词 城轨列车 再生能量 协同控制 节能 工况转换点
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把握本质安全,促进全自动运行系统高质量发展
17
作者 张凌翔 ZHANG Liman(译) 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第1期I0002-I0002,318,共2页
城市轨道交通FAO(全自动运行)系统通过信号、车辆、通信、站台门、综合监控等与列车运行相关专业系统的集成协同和联动控制,自动完成列车运行各种作业,正常情况下无需司乘人员干预。相比传统的人工驾驶系统,FAO系统提升了列车运行的自... 城市轨道交通FAO(全自动运行)系统通过信号、车辆、通信、站台门、综合监控等与列车运行相关专业系统的集成协同和联动控制,自动完成列车运行各种作业,正常情况下无需司乘人员干预。相比传统的人工驾驶系统,FAO系统提升了列车运行的自动化程度。 展开更多
关键词 综合监控 驾驶系统 自动完成 联动控制 城市轨道交通 全自动运行 列车运行 FAO
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基于YOLOv5改进算法的屏蔽门夹人检测系统
18
作者 陈修忻 《城市轨道交通研究》 北大核心 2025年第S1期128-132,共5页
[目的]旨在通过目标检测方法,识别并减少车门夹人事件对城市轨道交通运营的影响,以提升车站的运营效率与安全性。基于YOLOv5改进算法设计屏蔽门夹人检测系统。[方法]基于现场收集含人不同姿态、角度图片共计5384张,将其按8∶2分为训练... [目的]旨在通过目标检测方法,识别并减少车门夹人事件对城市轨道交通运营的影响,以提升车站的运营效率与安全性。基于YOLOv5改进算法设计屏蔽门夹人检测系统。[方法]基于现场收集含人不同姿态、角度图片共计5384张,将其按8∶2分为训练集和测试集;对比YOLOv5n、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l模型训练效果,选取YOLOv5m为基准模型并进行改进;在YOLOv5m模型的基础上引入自注意力机制CoTNet网络,并将Neck网络中的FPN(特征金字塔网络)+PAN(路径聚合网络)结构优化为BiFPN(加权双向特征金字塔网络)结构。[结果及结论]改进后的YOLOv5m算法比原算法在测试精度、召回率、平均精度上都有所提高。同时该系统可以实现对单张图片、单个视频、摄像头、视频流以及整个文件夹图片进行目标检测,并在识别到目标物后自动启动报警机制。 展开更多
关键词 城市轨道交通 屏蔽门 夹人检测 YOLOv5算法 CoTNet网络 加权双向特征金字塔
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基于融合聚类的新型列控系统测试用例自适应排序方法
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作者 张素阳 窦道飞 郝韬 《中国铁路》 北大核心 2025年第2期28-34,共7页
为提高新型列控系统功能故障检测能力,缩短测试周期,提出聚类分析与多目标优化相结合的测试用例排序方法。分析新型列控系统结构及功能,提取临时限速场景中各子系统的关键状态,生成初始测试用例集;进行文本聚类和覆盖聚类分析,将聚类结... 为提高新型列控系统功能故障检测能力,缩短测试周期,提出聚类分析与多目标优化相结合的测试用例排序方法。分析新型列控系统结构及功能,提取临时限速场景中各子系统的关键状态,生成初始测试用例集;进行文本聚类和覆盖聚类分析,将聚类结果按一定的权重组合,得到测试用例相似性矩阵;以平均故障检测率、语句覆盖率和有效执行时间为多目标优化的度量指标,采用可支配遗传算法与历史执行信息对测试用例集进行自适应排序,得到最终测试序列。依托京张高铁列控系统仿真测试平台,验证该方法的有效性。试验结果表明:在不同测试用例规模情况下,该方法与AP、AC-CAP、AAR-CAP方法相比较,标准平均故障检测率的表现更优,排序结果具有更好的故障检测效果,可为新型列控系统功能测试提供新的、高效的解决方案。 展开更多
关键词 新型列控系统 测试用例排序 聚类分析 组合测试 临时限速 故障检测
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基于CNN-Informer的ATO列车停车曲线预测研究
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作者 王心仪 程剑锋 易海旺 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期1936-1948,共13页
高速铁路列车进站停车对标的准确性是衡量列车自动驾驶系统(automatic train operation,ATO)性能的重要指标之一。实现精确对标停车不仅能确保列车运行的安全性和乘客的舒适性,还直接影响运营效率。为了精准预测高铁ATO的停车轨迹,提出... 高速铁路列车进站停车对标的准确性是衡量列车自动驾驶系统(automatic train operation,ATO)性能的重要指标之一。实现精确对标停车不仅能确保列车运行的安全性和乘客的舒适性,还直接影响运营效率。为了精准预测高铁ATO的停车轨迹,提出一种改进的CNN-Informer的ATO停车对标模型。该模型深度挖掘列车运行过程中的多维度数据,以列车运行数据为输入,涵盖坡度、里程、运行工况等关键特征。通过卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的卷积层和池化层,模型能够自动学习和提取输入数据中的核心特征,从而提升预测的准确性。模型将CNN和全连接层输出的特征向量作为Informer长时间序列预测算法的输入,应用于ATO停车对标预测。为验证模型性能,论文采用某线路真实的高铁ATO控车数据进行训练、验证和测试。试验结果表明,提出的ATO停车对标模型在列车进站前能有效预测控车情况,辅助ATO系统及时调整控车策略。相比传统Informer模型,在预测ATO控车速度时,均方误差值降低了4.95%,平均绝对误差值降低了22.35%,平均绝对百分比误差值降低了4.16%;在预测站台距离时,均方误差值降低了21.83%,平均绝对误差值降低了19.69%,平均绝对百分比误差值更是显著降低了53.72%。研究不仅为高铁ATO停车对标的准确性提供了理论支持,也为未来列车停车过程的研究提供了新的思路和方法。 展开更多
关键词 高速铁路 列车自动驾驶 停车对标 深度学习 CNN-Informer
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