基于MBSE的货运机车自动驾驶系统建模方法研究

针对货运机车自动驾驶系统与既有系统融合过程中产生的冗余方案权衡问题,将基于模型的系统工程(Model-Based System Engineering,MBSE)引入货运机车自动驾驶系统的设计中,利用SysML建模语言,创建货运机车自动驾驶系统与既有系统进行冗余方案权衡分析的方法。以HXD1C机车自动驾驶系统过分相场景为例,通过功能分解、方案对比、方案评价3个环节,梳理冗余方案,借助活动图和类图对非参数指标进行分析评价,建立Simulink-CSM集成仿真机制对参数指标进行分析评价,最终通过层次分析法(The Analytic Hierarchy Process,AHP)选择最佳方案。结果表明,将基于模型的系统工程方法与货运机车自动驾驶系统的设计结合,可在早期进行方案权衡,能有效避免架构冗余,降低了设计开发的经济和时间成本,防止低效重复性建设。

面向机车自动驾驶系统的预存数据处理技术研究

研究机车自动驾驶系统旨在用其替代司机的操纵,在保证列车安全平稳运行前提下,实现列车运行准点、节能等目标。为了支撑机车自动驾驶系统精准的优化控制策略,收集了大量优秀司机的经验操纵数据为系统控车提供科学指导,同时也收集了实际运营线路的特殊区段数据为系统控车提供基础导航依据。为了能够实时将这些数据提供给自动驾驶装置,文章研究并实现了基于列车运行监控记录装置LKJ2000的预存数据处理技术,该技术输出预存数据的正确率为100%,并且已在多个铁路局的机车自动驾驶系统中得到应用和验证。试验结果表明,该技术可为机车自动驾驶系统提供可靠的预存数据,满足实际应用需求。

面向关键场景的货运机车自动驾驶控制策略研究

目前,机车自动驾驶装置已应用于多条线路,并取得了一定的阶段性成果。由于运用场景复杂、控制对象非线性和离散性强等因素,其在运行考核期间出现了一些问题和挑战,包括列车区间运行出现冲动与涌动现象、站内对标停车精度不符合要求、大上坡起车失败、空气制动性能评估困难等,严重影响机车运行的平稳性和行车安全性。对此,文章针对面向关键场景的自动驾驶操纵控制技术,通过深入分析运行操作规程与历史运行数据,优化列车动力学模型参数,建立精确的基本阻力模型和空气制动模型;设计了基于专家知识库的平稳操纵策略、智能停车控制策略、空气制动终端预测控制方法、模型与数据驱动的安全评估方法等,最终解决了现场运行中出现的难题。在朔黄铁路线神池南站至肃宁北站区间进行了实车试验,结果显示,采用这些策略后,组合两万吨列车实现了正线运行100%的自动控车,这为机车自动驾驶常态化运用提供了技术基础。

俄罗斯自动驾驶调车机车完成自动驾驶试验

通过将用于障碍物检测的视觉系统与卫星定位和人工智能(AI)相结合,俄罗斯Cognitive Pilot公司对俄罗斯铁路公司的一台调车机车进行了成功改造,使之实现了自动驾驶。