城市軌道交通列車運行模擬與ATO控制策略優(yōu)化.pdf

1、為了提高列車運行模擬軟件的仿真精度，本文依照列車牽引計算理論為列車構建準確的單質點模型，采用目前性能較優(yōu)的混合控制策略進行控車，實現(xiàn)對列車運行過程中速度、位置等信息的精確計算。主要設計思路如下:模擬軟件讀取封裝文本數(shù)據(jù)構建線路圖以及相關設備，利用交互接口對線路、設備以及列車進行參數(shù)設置，采用目前應用較廣泛的混合控制策略，設計運行路線規(guī)劃、調速制動判斷、速度變化范圍控制、停車制動制動點計算等模塊優(yōu)化列車運行模型，對各種行車環(huán)境下的多列車運

2、行進行模擬仿真，并利用列車速度-距離曲線為運行過程提供更直觀的顯示。
　　依據(jù)模擬軟件中某些特殊行車環(huán)境下的列車運行模擬效果，可知混合控制策略雖可保障列車運行安全，但在限速區(qū)域可能發(fā)生工況切換過于頻繁、運行速度遠低于最具限速等現(xiàn)象，且其運行能耗、運行時間、停站精度不具有可控性。本文在參考大量前人研究的基礎上提出一種基于粒子群的控制策略優(yōu)化算法，將控制策略分解為工況序列和工況執(zhí)行距離序列，其中工況執(zhí)行距離序列作為粒子數(shù)據(jù)，將“超越限

3、速面積”和“未及限速面積”作為評價指標，利用貪心算法獲得對應于每個粒子的最佳工況序列，通過基于動態(tài)鄰居和廣義學習的粒子群算法(ADPSO)進行粒子優(yōu)化，從而獲得滿足要求的控制策略。分別在有限速和無限速的運行線路上，從時間復雜度的角度對該算法和基于其他智能算法的控制策略優(yōu)化算法進行定量的重復實驗，對各優(yōu)化算法的多次優(yōu)化結果進行對比，利用多個評價指標綜合考慮，論證了本文所提出優(yōu)化算法的有效性，最后將其一般性優(yōu)化結果與ATO目標曲線以及基于混