智慧高速铁路运行控制系统发展趋势综述

在保障安全的前提下,高速铁路运行控制系统进一步结合现代感知、控制、通信以及人工智能技术实现智慧化,是未来高速铁路发展的前沿方向。分析目前高速铁路运营中仍存在异物侵限造成安全事故、突发事件导致列车延误、运力与运量不匹配等问题,提出高速铁路运行控制系统的智能化、智慧化是解决上述问题的重要手段,是保持和提升我国高速铁路技术整体竞争力的核心组成部分。新时期的智慧高速铁路运行控制系统以实现列车(群)全天候全无人自主追踪运行控制为目标,主要包括移动闭塞、列车运行净空感知、列车状态智能监测、列车自主追踪、智能调度指挥、车-地动态自组网通信等关键技术。结合新一代使能技术,研究高速铁路运行控制智能技术的应用及其发展趋势,对我国智慧高速铁路的发展具有参考价值。

都市圈轨道交通多网融合的信号系统方案研究

结合都市圈网络化、公交化特点,提出都市圈轨道交通信号系统融合的技术目标,即采用现有技术C2/C2+ATO与CBTC系统的融合以及采用新型互联互通技术的信号系统间的融合。分析现有信号主流的CTCS系统与CBTC系统的地面和车载设备在技术层面、工作机理、系统功能等差异的基础上提出“地对车兼容”和“车对地兼容”的互联互通方案,结合各目前相关单位在开展的研究情况,分析新型市域铁路互联互通技术路线。

具有未知时变参数城轨列车的精准停车鲁棒控制

列车运行情况复杂多变,使得列车质量、基本运行阻力及线路状况等参数难以精确获得且随着列车运行存在明显的时变特性。列车模型参数的不确定性和时变特性会对列车的精准停车性能产生重要的影响。在动车组多质点动力学模型的基础上,根据Lyapunov再设计方法设计了一种非线性列车鲁棒控制器。该控制器将系统中的不确定性因素视为等价干扰,并设计相应的鲁棒补偿项。根据参数的先验区间,设计的鲁棒补偿项能够抑制模型估计误差,使得列车的位置和速度跟踪误差快速收敛,最终实现精准停车的控制目标;同时,也证明了系统的最终一致有界稳定性。最后,选取城市轨道交通场景进行仿真验证,仿真结果表明:本文提出的控制方法在列车模型参数未知且时变情景下也能实现对期望停车曲线的快速、精确追踪,表现出较强的鲁棒特性。

速度350km/h高速铁路长大下坡地段闭塞分区设置方法研究

通过分析长大下坡道闭塞分区长度对CTCS-3级和后备CTCS-2级列控系统的影响,指出二者对闭塞分区长度的需求完全相反,并针对CTCS-3级列控系统的行车许可回缩、速度突降等问题的产生原因进行分析。阐述坡度、闭塞分区长度与不同列控模式下列车运行速度、追踪间隔时间等要素之间的关系,制定闭塞分区设置的基本原则。检算典型坡度下闭塞分区长度设置的合理区间范围及相应追踪间隔时间,指出坡度超过-30‰后将无法兼顾不同列控等级下的运行速度。设计模拟退火算法,根据闭塞分区设置原则及闭塞分区取值规律,给出压缩求解空间、提高求解效率的方法。以郑万高速铁路长大下坡地段为例,对闭塞分区设置进行优化,在不考虑其他约束的前提下,与设计院优化方案相比,本求解优化方案在确保CTCS-3级控车模式下允许速度可达350 km/h的同时,将CTCS-2级控车模式下的允许速度提高30 km/h,追踪间隔时间压缩23 s。

基于Sarsa算法的城轨列车节能控制策略研究

针对城市轨道交通节能运行问题,提出一种基于Sarsa强化学习算法的城轨列车节能控制策略,实现了城轨列车在自动驾驶状态下,面对不同路况,执行减少能源消耗驾驶策略的同时兼顾准时性和舒适性。根据线路条件将列车状态进行离散化处理,将连续的驾驶过程分为若干个子区间进行分段求解。结合区间限速、初始状态、终末状态等限制条件,基于能耗及运行时间分别构造适当的奖励函数。同时,用当前状态下可达的最大速度与最小速度对可选速度集合进行限制,缩小探索空间,加快算法收敛。最后,通过对北京铁路亦庄线小红门站至肖村站的实例进行仿真。实验结果表明,与传统的动态规划方法相比,Sarsa算法在满足舒适性和准时性要求的情况下节能9.32%。相比于强化学习中的Q学习算法,在速度的选取过程中,超速次数也有明显下降。仿真结果证明Sarsa算法具有更好的节能效果和安全性。在算法参数不变的情况下,调整限速条件,与传统动态规划算法进行二次对比,依旧节能4.21%,验证了算法的鲁棒性。

城轨列车自动驾驶积分反步线性自抗扰控制

针对列车在外部干扰和不确定动态下的速度控制问题,设计了融合积分反步法和线性自抗扰的复合控制方案.首先,考虑列车具有强耦合性,为了更加符合列车真实的纵向动力学特性和受力情况,建立了具有时变系数的多质点模型.其次,为了降低参数调节的难度,跟踪微分器和扩张状态观测器均采用线性形式.跟踪微分器用于求取微分信号,同时具有滤波作用.利用跟踪微分器对虚拟控制量进行求导,正好可解决反步法中存在的“微分爆炸”问题.扩张状态观测器用于实时估计总和扰动.此外,利用积分反步法改进了误差反馈控制律,设计了一种积分反步线性自抗扰控制(IBS-LADRC)算法.最后,证明了观测误差的收敛性及闭环系统稳定性.结合杭州地铁6号线AH型动车组参数和实际线路数据进行仿真,并将IBSLADRC与反步法、线性自抗扰算法、PID控制进行对比,结果表明:IBS-LADRC方法下各动力单元速度误差均处在±0.04 km/h以内,加速度处在±1 m/s2以内,加速度和速度误差均变化较平稳;车钩力相对其他3类方法最小,变化也最平缓,最大车钩力仅为2 320 N;本文控制策略对列车期望速度具有较高的跟踪精度,有利于保证车钩安全,防止车钩断裂,并提高列车运行的安全性、平稳性及乘客舒适度.

基于Delta-Debugging的列车运行控制系统故障定位方法研究

当采用组合测试方法对列车运行控制系统定位故障时,为了使系统不受输入参数之间约束关系的影响,准确地定位出致使系统故障的参数组合,以智能高速铁路临时限速场景为例,提出一种采用自适应组合测试的列车运行控制系统故障定位方法。依据临时限速场景的特点,建立组合测试模型,设计自适应组合测试流程;根据组合测试结果,运用Delta-Debugging算法,生成附加测试用例;利用失败测试用例与通过测试用例间的差异生成故障关注模式,在附加测试用例和故障关注模式中使用约束处理策略,最终定位出最小故障模式;通过京张智能高速铁路列车运行控制系统仿真测试平台,验证所提方法的有效性。试验结果表明:当列车运行控制系统存在约束情况时,2-way和4-way覆盖表生成的附加测试用例数量最多可降低24%和27%;相较于传统故障定位方法,所提方法的综合评价指标达95%。该研究成果提高了高速铁路列车运行控制系统相关功能测试的效率及故障定位的准确性。

基于ASP-SAC算法的列车自动驾驶速度控制

随着经济建设的绿色转型以及人工智能的快速发展,城市轨道交通已成为居民日常出行的重要方式,在保障安全性、高效性和准点性的前提下,列车运行的节能性和舒适性需求也越来越被关注。合理的运行策略能够有效实现多种目标需求下的列车自动驾驶速度控制,强化学习作为一种智能决策方法,能够有效解决这一控制问题。首先,通过综合分析技术、安全性和乘客体验等方面的因素,基于专家经验动作划分和状态信息熵将软演员-评论家(SAC)改进为动作状态经验优先软演员-评论家(ASP-SAC)方法,用于研究列车自动驾驶速度控制问题。其次,将问题马尔可夫形式化,搭建了列车运行环境,确定了状态空间、动作空间以及基于目标控制的奖励函数。最后,以北京地铁亦庄线的一段区间数据为例进行试验,对ASP-SAC方法进行验证并与其他一些算法在相同环境下进行性能优劣比较。研究结果表明:该方法对于多目标控制需求下的列车自动驾驶速度控制问题具有可行性,与未改进前相比算法效率提高22.73%,与PPO算法相比提高29.17%,改进效果良好。同时,列车运行时在安全性、舒适性无误的情况下,准时性、精确性和节能性都强于SAC、DQN、PPO以及PID算法,其中能耗分别减少3.64%、5.62%、4.38%、7.35%,控制效果良好。此外,该方法亦具备鲁棒性,在列车自动驾驶速度控制方面具有一定的优越性和可参考性。

基于赋权Apriori算法的新型列车运行控制系统故障定位方法

新型列车运行控制系统作为保障我国西部高原铁路运营安全的核心技术装备,具有通信网络复杂、故障模式多、参数输入域广、参数维度高等特点。针对西部高原铁路新型列车运行控制系统多输入参数组合测试问题,选取临时限速场景,提出一种赋权关联规则的故障定位方法。首先,分析新型列车运行控制系统结构及临时限速功能的实现过程,按照层次化理论建立临时限速场景参数输入表,生成测试用例;然后,根据测试用例执行结果,以欧氏距离模型分别计算输入参数组合之间和测试用例之间的相似度,并为各个输入参数组合分配故障致因权重;接着,在输入参数组合与执行结果之间挖掘带权重的定向关联规则,得到不同维度下达到关联规则阈值的故障诱因可疑度,可疑度最高的n-way组合即为故障定位结果;最后,依托京张智能高速铁路列车运行控制系统仿真测试平台,验证所提方法的有效性。实验结果表明:临时限速场景下,故障组合与非故障组合之间的可疑度差值大于0.2,非故障组合之间的可疑度差值小于0.06,故障组合与非故障组合之间的可疑度差异明显;所提方法与FIC-BS、IterAIFL和Delta-debugging方法相比较,查全率、查准率和综合性评价指标的均值分别达到85%、70%和83%,均高于对比的方法,具有更好的故障定位效果。该方法可为新型列车运行控制系统功能测试提供一定的参考。

列车大小交路通信协同运行自适应控制方法

针对列车运输能力与客流时空分布不匹配的问题,提出列车灵活编组方案和短编组小间隔自适应控制方法。首先,根据新型列控系统的特点,设计列车自适应闭环控制框架,构建列车最小追踪间隔模型,提出大小交路列车在小交路通信协同运行的编组方案。其次,根据列车编组方案短编组小间隔控制需求,基于深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)算法设计列车自适应控制模型,模型中通过设置奖励函数实现列车多目标控制,通过设计神经网络输出列车最优控制策略。然后,利用Matlab/Simulink仿真平台,以上海地铁2号线2A-2A列车通信协同运行为例,设置其追踪间隔为10 s,搭建加入随机阻力扰动的列车自适应控制模型并进行训练。研究结果表明:列车停车误差为0.1 m,准时误差为0.2 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为180.6 m,满足列车精准停车、速度协同和间隔安全性要求。针对DDPG算法估值过高而导致列车运行速度波动的问题,将神经网络中的Critic网络进行改进,改进后训练仿真表明:列车停车误差为0.03 m,准时误差为0.1 s,协同速度差小于2 km/h,区间最小追踪间隔为181.1 m,列车停车精度和间隔安全性均有提高,且速度波动相对平稳。最后,为验证该控制方法的实时性和安全性,假设前车在意外情况下减速停车,经仿真验证:后车停车误差为1.3 s,停车间隔为220.8 m,满足实时性和安全性的要求。研究成果可为城市轨道交通提供一种灵活匹配客流量的行车编组方案,为新型列控系统列车短编组小间隔运行提供一种安全高效的自适应控制方法。

基于自适应终端滑模的高速列车迭代学习速度控制

针对高速列车的速度追踪控制问题,充分利用列车运行的重复性,考虑工程应用中迭代初始状态不同和复杂的外部环境,提出一种基于线性扩张状态观测器(LESO)的自适应非奇异终端滑模迭代学习控制算法,使系统在任意迭代初值时均能保证追踪精度。提出一种时变非奇异终端滑模面以抑制初态误差影响,采用LESO估计并补偿列车扰动,设计自适应迭代更新律估计LESO的观测误差,设计全饱和自适应迭代控制律计算输入并将其约束于允许范围内。建立类Lyapunov的复合能量函数,通过严格的数学分析证明其迭代域的差分负定性和有界性,证明所设计的时变滑模面可实现渐进收敛,并证明追踪误差在滑模面内可在有限时间内收敛至平衡点。将本文提出的算法与滑模控制、变增益迭代学习控制、自抗扰控制等算法进行比较。仿真结果表明:无论是否存在迭代初始误差,在相同的条件下,本文提出的算法较其他算法具有更强的抗干扰能力,速度追踪精度提高90%及以上,停车误差可迭代收敛至001 m。

应答器上行链路信号自适应解调方法的FPGA实现

为降低电磁干扰对信号传输的影响,分析了应答器上行链路信号传输过程及其易遭受干扰信号的特点,设计了基于符号最小均方误差(least mean square,LMS)算法的自适应解调方法。为在硬件平台中实现该解调方法,通过仿真计算,确定LMS算法的自适应算法中间变量变化范围,使用截位操作完成权值系数的更新,设置均衡器长度、步长因子、中值滤波系数分别为1、1/64、16,可在不占用过多硬件资源情况下获得良好的解调性能。解调算法在现场可编程门阵列(field programmable gata array,FPGA)上予以验证,实验表明,当信噪比为6 dB时,FPGA中自适应解调误码率为0.000001,在信噪比大于等于6 dB时,实测误码率与仿真分析误码率基本一致;FPGA自适应解调方法在列车不同速度等级下误码率均小于10^(-6)。

基于差速模型的气垫悬浮车控制系统设计

本系统设计的悬浮车包含悬浮单元和动力单元,其中,悬浮单元采用两个反桨式轴流风机,动力单元采用左、右两个轴流风机实现转向、驱动功能。系统采用3D打印对车身结构进行改造,降低了车身重心。系统首先控制反桨轴流风机,使车身的悬浮高度不小于2mm,并保持与地面的摩擦力。然后,调整轴流风机的转速,使其推力与摩擦力完全抵消。最后,在定时中断程序中调整PWM的占空比增量ΔD,产生悬浮车前进的扰动力Δf,循迹单元通过线性CCD循迹摄像头捕捉的车头位置和尺寸之间的关系,计算出车身的偏移角度θ。在θ=0约束下,设计了差速驱动控制器,控制轴流风机的转速差以实现转向、循迹功能。为限定速度,采用六轴运动组件反馈速度信息,对ΔD进行修正。本系统推导了悬浮车的运动方程,实现了赛题中列出的各项功能。

基于5G网络的地铁列车定位系统设计

针对地铁联锁系统失效故障,本文结合5G和GNSS定位技术,设计一套地铁列车定位系统,用作CBTC系统的冗余备份定位系统,供降级模式下采用电话闭塞法进行行车组织的指挥人员实时观测列车位置。测试结果表明,本定位系统显示信息同步于CBTC系统的列车线路运行图,定位精度可达10m以内,为地铁安全运营提供可靠的技术保障。

城市轨道交通虚拟编组列车间隔防护距离计算的工程应用研究

[目的]城市轨道交通虚拟编组列车运行符合绿色节能和绿智融合发展工程的建设要求。为了解决虚拟编组列车运行追踪间隔控制难题,应确定影响虚拟编组间隔距离控制的主要因素。[方法]针对虚拟编组列车运行控制技术,以虚拟编组列车间隔防护原理及信号系统方案为基础,建立虚拟编组列车追踪相对速度防护模型,通过计算参数分析间隔距离控制的影响因素,并总结虚拟编组的技术特点和工程应用优势。[结果及结论]虚拟编组的前后列车追踪距离的主要影响因素是追踪列车的控制设备动作反应时间和列车运行速度,虚拟编组列车具备追踪间距短、列车运行效率高、运输组织灵活等应用价值。

基于单因子抗差估计的SINS/DR高速列车组合导航定位研究

为了有效抑制列车长时间运行下SINS系统定位误差的快速积累,并解决GNSS/SINS组合导航系统在卫星信号故障时不能正常工作的问题,提出了一种基于单因子抗差估计的SINS/DR组合导航定位算法,在SINS系统基础上,引入车载里程仪,作为一种提供列车航位推算数据的设备,通过卡尔曼滤波器的反馈校正获得列车导航参数的最优估计值。在传统卡尔曼滤波器的基础上引入一种自适应调节因子,强化了卡尔曼滤波器的反馈校正效果,保证了在系统建模不准确时仍可获得列车导航参数的最优估计值。计算机仿真结果表明,设计的组合导航定位算法不仅可以保证高速列车长时间运行的定位精度和稳定性,而且在高速列车紧急制动的情况下仍具备较强的抗干扰能力,可以满足列车定位的基本要求。

基于证据理论和贝叶斯网络的TIS系统风险评估

目前我国列控联锁一体化系统处于试验阶段,研究列控联锁一体化系统的风险评估对其可靠运行具有重要意义。针对列控联锁一体化系统风险评估中存在的不确定性及风险随时间发生变化的问题,提出基于证据理论和动态贝叶斯网络的列控联锁一体化系统风险评估方法。首先,构建列控联锁一体化系统故障树,并将其转化为动态贝叶斯网络模型;然后,引入模糊集理论和证据理论来确定动态贝叶斯网络的参数,利用动态贝叶斯网络的双向推理、重要度分析等方法,分析影响该系统可靠运行的关键风险因素;最后,利用专家打分法量化风险损失,通过绘制风险矩阵确定系统的风险等级。仿真结果表明:列控联锁一体化系统的风险等级属于铁路安全标准EN 50126中“Ⅳ级(可接受的风险)”,通信单元中与转辙机和轨道电路的通信接口及目标控制器单元为系统的薄弱环节。

降级运行后CTCS-2/3等级转换点设置方案研究

装备CTCS-3级列控系统车载设备的列车,在安装CTCS-3级地面设备区域运行时出现无线通信中断等原因降级后,若长时间按CTCS-2等级运行将影响区间通过能力。合理设置降级后CTCS-2/3等级转换点,实现降级为CTCS-2等级运行的列车尽早恢复CTCS-3等级运行,可提高列车运行效率。结合等级转换设计有关规定及工程案例,对降级后CTCS-2/3等级转换点的设置方案进行研究,同时考虑RBC移交需求、站间距过长或过短、枢纽场/站间通过联络线和渡线衔接的特殊场景。研究结果表明:两站间有RBC移交需求时,应优先确保RBC移交,再根据站间距设置降级后等级转换点;对于长大区间,应在区间适当位置增设正向等级转换点;对于枢纽,可设计多场/站共用等级转换点。研究结果可为降级后CTCS-2/3等级转换点的工程设计提供借鉴与参考。

短区间特殊信号显示关系及点灯电路设计方案优化研究

针对短区间列车反向追踪运行的特殊需求,深入研究信号显示关系及其配套点灯电路设计方案。首先,分析车站正线与到发线列车行车组织方式和允许速度的差异性,提出基于实际允许速度设计短区间信号显示关系,取消侧线红灯重复显示,以提升到发线的行车组织效率和车站的通过能力;其次,根据信号“故障-安全”原则及点灯电路技术条件,在兼容现有四显示出站信号机点灯电路的基础上,通过增加灯丝监督继电器,优化反向发车信号显示,以适应短区间反向按四显示追踪运行的需求。经仿真测试和实际应用验证,结果表明该方案能够保障行车安全,提高短区间列车运行效率,为铁路枢纽和繁忙干线短区间特殊信号显示关系优化及点灯电路设计提供参考和借鉴。

改进麻雀算法在列车ATO多目标优化中的应用

针对列车自动驾驶(ATO)运行过程多目标优化问题,以列车运行安全性、列车动力学模型等因素为约束条件,考虑列车准时性、能耗、舒适性等指标,使用模糊隶属度法建立多目标优化模型。利用罚函数处理约束条件,将停车误差与限速作为惩罚项并构造出适当的惩罚函数加入到目标函数中,从而得到增广目标函数,提出基于改进麻雀算法(ISSA)的求解策略。为提高麻雀算法(SSA)的全局寻优能力,避免收敛于局部最优,引入Logistic映射、自适应超参数、变异算子对传统麻雀算法进行改进,通过测试函数对算法性能进行验证,表明ISSA算法的收敛速度、寻优精度比传统SSA算法好。以工况转换点为决策变量,通过ISSA算法对工况转换点的位置及速度进行寻优,进而获得目标速度-距离曲线。最后选取城轨车辆参数与线路数据进行仿真验证,仿真结果表明:所提优化策略相较于未优化前,舒适性提高了21.22%,能耗降低了22.41%,准时性与停车误差满足要求;与PSO优化方法相比,收敛速度更快,运行时间几乎一样的情况下能耗降低了12.74%,节能效果更佳;停车误差降低了20.45%,舒适性保持在舒适范围之内;对于速度-距离曲线,巡航距离更长、惰行距离变短、最高运行速度降低。由此可见,达到了综合优化ATO的目的,验证了ISSA优化策略的有效性。