列車自動(dòng)駕駛運(yùn)行過(guò)程的多目標(biāo)優(yōu)化研究.pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，我國(guó)的鐵路行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了發(fā)展的黃金時(shí)期。列車運(yùn)行速度的提高以及運(yùn)營(yíng)密度的增大，使得傳統(tǒng)的人工駕駛模式，難以滿足列車運(yùn)行的進(jìn)一步發(fā)展需求。自動(dòng)駕駛模式作為一種在取代駕駛司機(jī)的同時(shí)，又能提升列車運(yùn)行性能指標(biāo)的運(yùn)行模式，通常被用來(lái)取代人工駕駛模式，是未來(lái)發(fā)展的趨勢(shì)。
　　ATO(Automatic Train Operation，列車自動(dòng)駕駛)系統(tǒng)，作為自動(dòng)駕駛模式的核心子系統(tǒng)，是提高列車運(yùn)行效率、增大列車運(yùn)行密度的

2、關(guān)鍵裝備。由于列車運(yùn)行過(guò)程的復(fù)雜性，其運(yùn)行速度通常要受到線路條件、限速條件及司機(jī)熟練程度的影響，因此具有很多不確定因素。使用自動(dòng)駕駛系統(tǒng)取代列車司機(jī)駕駛，可以在滿足列車運(yùn)行過(guò)程各性能指標(biāo)需求的基礎(chǔ)上，同時(shí)避免人為引起的隨意性因素。所以，對(duì)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)進(jìn)行研究具有其必要性。
　　本文首先介紹ATO系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能及其工作原理，提出從自動(dòng)駕駛的運(yùn)行曲線和控制器兩方面，來(lái)優(yōu)化列車自動(dòng)駕駛運(yùn)行過(guò)程的思路;其次，針對(duì)列車運(yùn)行曲線的優(yōu)化，選擇

3、使用智能的NPSO(Niche Particle Swarm Optimization，小生境粒子群)算法，通過(guò)對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化模型的求解，得到理想的列車運(yùn)行曲線;在控制器的設(shè)計(jì)方面，結(jié)合灰色預(yù)測(cè)、模糊控制以及PID(Proportion Integration Differentiation，比例積分微分)控制的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)基于灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制的ATO控制器核心算法;最后，針對(duì)理想運(yùn)行曲線的生成及ATO控制器的控制效果，選取相關(guān)的仿真

4、線路及車型，進(jìn)行仿真分析，驗(yàn)證其合理性及有效性。
　　對(duì)仿真得到的列車運(yùn)行曲線各性能指標(biāo)進(jìn)行分析，其結(jié)果可以實(shí)現(xiàn)各性能指標(biāo)綜合最優(yōu)化的目標(biāo)，證明小生境粒子群算法可以達(dá)到優(yōu)化列車運(yùn)行目標(biāo)曲線的目的。以優(yōu)化后的列車運(yùn)行曲線作為輸入，經(jīng)控制器作用后，對(duì)比輸入與輸出曲線，發(fā)現(xiàn)這兩者間的誤差較小，證明以灰色預(yù)測(cè)模糊PID控制算法為核心的列車自動(dòng)駕駛控制器，可以取得良好的控制效果。綜上，通過(guò)對(duì)列車運(yùn)行曲線及自動(dòng)駕駛控制器的核心算法進(jìn)行優(yōu)化，可