城市軌道交通停車算法研究.pdf

1、城市軌道交通的快速發(fā)展，使得相關(guān)部門越來越重視列車的運行效率、乘客安全等方面。近年來，由于地鐵普遍加裝車站屏蔽門，對于列車停車精度提出了新的要求，更加精確的車站停車已成為未來研究的重點方向。然而列車的停車精確性又受到了列車制動前的初始速度、測速不準、制動系統(tǒng)特性等因素的影響，因此對于列車停車過程的研究很有必要。
　　首先，本文根據(jù)列車停車時的制動特性，建立相應(yīng)制動模型，再根據(jù)制動模型和列車基本阻力特性搭建了車站停車仿真平臺，能夠用

2、來模擬實際的城市軌道交通車站停車系統(tǒng)，執(zhí)行相關(guān)的運算和控制列車制動等任務(wù)，并且起到車地通信中傳輸設(shè)備的作用。
　　然后，通過不同的計算智能方法計算出5種不同值的制動策略。創(chuàng)新性地將制動策略作為增強學習的動作集合，選擇動作的過程即選擇制動策略，并且將列車位置和速度信息作為增強學習的狀態(tài)集合，停車誤差作為立即回報，將停車過程與增強學習良好結(jié)合。以上能將不同制動策略應(yīng)用到一次停車過程當中，使得停車時制動率的選擇組合是不同的，得到的停車結(jié)

3、果也是不同的，我們通過隨機最優(yōu)選則或者Q學習從中找出較好的結(jié)果即可。有效利用每個制動策略的優(yōu)勢，也是本文的一大創(chuàng)新之處。
　　其次，給出了兩種實用性算法來尋找最優(yōu)的停車策略:隨機最優(yōu)選擇算法(OSSa)、模糊隸屬Q(mào)學習算法(FQLa)，存儲算法所得到的仿真結(jié)果和最優(yōu)停車策略。之后提出三種制動率融合生成方法來計算任意初始速度下的停車誤差，并使之滿足誤差要求，它們是:線性制動率融合生成法(LRm)、擬合制動率融合生成法（FRm）、插值

4、制動率融合生成法(IRm)。通過選取一定的評估指標作為評估算法的標準。
　　最后，通過進行大量的仿真實驗測試，對算法的結(jié)果分析得出:兩種算法都能夠通過重復的訓練和學習過程逐步減小停車誤差，經(jīng)過算法訓練后的停車誤差都能保持在±30cm以內(nèi)，這滿足了城市軌道交通的精確停車要求，能夠保證精確停車可靠性在99.5％以上。FQLa比OSSa有更快的收斂速度、更小的停車誤差、更好的穩(wěn)定性和智能性。對于三種制動率融合生成方法，都能夠求出每個未訓