基于自回归预测模型的列车精确控制策略研究

随着科学技术的发展,自动驾驶技术越来越成熟,这对提高列车运行效率具有重要意义。传统的列车精确控制策略受到列车制动时间限制,在发生紧急情况时容易造成制动响应时间达不到要求,无法满足目前高密度列车精确控制的需求。基于自回归预测模型提出了列车精确控制策略,辨识列车精确控制参数,设计列车精确控制算法,预测验证列车精确控制状态,实现了列车精确控制。试验结果表明,提出的列车精确控制优化策略的紧急制动响应时间较短,能实现列车实时精确控制,有一定的应用价值。

城轨列车自适应精确停车控制算法研究

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。本文根据城轨列车的制动模型设计自适应控制器,对列车进行精确停车控制。此控制器可以针对模型参数未知和由于设备老化或环境所造成列车制动模型参数变化的情况进行自适应调整,使列车可以精确跟踪理想停车曲线,达到既定的停车要求。理论分析和仿真结果验证了所提出的自适应算法的有效性。

基于自适应终端滑模控制的城轨列车精确停车算法

为研究城轨列车精确停车算法,本文深入分析列车自动停车过程,结合列车牵引计算模型和制动系统模型,提出城轨列车停车控制算法的设计目标,即在避免控制输入切换频繁的前提下实现高精度的速度跟踪效果。应用终端滑模控制原理设计列车停车控制算法,并引入参数自适应机制,增强控制系统的自适应性。引入扰动观测器,进一步增强系统的抗干扰能力。仿真结果表明,基于扰动观测器的自适应终端滑模控制停车算法表现出良好的鲁棒性和自适应性。在系统模型具备参数不确定性和外部扰动的情况下,控制系统都能保证高精度的停车,提高了乘坐的舒适性。

基于预测控制的列车精确停车算法

精确停车是评价列车自动驾驶性能的关键指标之一。在分析列车停车阶段运行情况的基础上,考虑制动模型的延迟特性和列车运行特性的约束条件,运用广义预测控制理论,将列车运行的参考速度和参考距离作为控制目标,结合控制量所需满足的约束条件,设计了一种带约束的多目标预测控制器,以提高停车精度和列车运行的舒适性。通过仿真实例表明,该控制器不仅可以使列车精确跟踪停车目标曲线,达到高精度的停车要求,而且使列车运行具有更高的舒适性。

美国铁路采用PTC精确列车控制系统2009年事故下降25％

根据美国联邦铁路管理局网站报道，美国铁路在2009年安全获得明显提升。美国联邦铁路管理局要求实施的PTC精确列车控制系统作为安全措施起了重要作用，该项技术的成本可能超过150亿美元。

美国铁路制定精确列车控制系统(PTC)的开发和可互操作性计划

正美国铁路制定了精确列车控制系统(PTC)的开发和可互操作性战略,然而仍然存在一些技术和成本方面的问题。自20世纪90年代开始,美国铁路已经花费了数百万美元资金用于PTC的研究、开发和试验。美国各个铁路公司采用的系统不尽相同。

美国铁路列车自动控制系统的发展从ATCS到PTC

综述了美国铁路列车自动控制系统从ATCS到PTC的发展,重点介绍了先进的列车间隔控制系统PTS的结构、工作原理,及其试验过程。进一步论述了PTS向精确列车间隔控制系统PTC的发展,并介绍了PTC的工作特点及故障处理等问题。

高速列车精确停车的鲁棒自触发预测控制

列车精确停车作为列车自动运行(Automatic train operation,ATO)系统的一项核心功能,对高速列车的安全和高效运行至关重要.本文针对高速列车停车过程的特点,考虑在避免控制输出频繁切换的前提下实现高精度的停车曲线跟踪,提出了基于模型预测控制(Model predictive control,MPC)的精确停车算法.针对列车停车过程中外部不确定性阻力干扰,采用鲁棒模型预测控制方法,提高对外部干扰的鲁棒性.引入自触发控制策略,以进一步减少控制输出的频繁切换,提高停车过程的舒适度.该方法不需要每个采样时间都求解线性约束二次规划问题,降低了对系统采样和通信能力的要求,提高了算法的实用性.分析结果表明,高速列车精确停车控制方法的稳定性和性能指标的次优性可以得到保证.基于高速列车实际运行数据的仿真结果验证了算法的有效性.

美国精确列车控制系统的试验及应用

美国于20世纪80年代开始研究开发基于通信的列车控制系统(CBTC),其中精确列车控制系统(PTC)是CBTC的一种形式。PTC具有确保列车运行间隔,防止列车追尾,强制限速,并在特定授权下保护线路施工人员和设备安全等功能。目前美国伯林顿北方圣菲铁路公司(BNSF)、切西滨海铁路公司(CSX)、南方诺福克公司(NorfolkSouthern)和联合太平洋公司(UP)都在研制各自的PTC系统并进行系统试验,以保证列车运行安全,提高铁路运输能力,同时ETMS、ITCS、OTC等列车控制系统也在积极进行测试,并在部分铁路线路上得到应用。

基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法研究

停车精度是评价列车自动驾驶系统的重要指标之一。为提高列车的停车精度,结合列车制动系统模型,针对列车在制动过程中由于外界扰动及模型参数变化造成停车不精准的问题,提出了一种将粒子群PID控制器和Smith控制器相结合的方法。通过粒子群PID控制器实现对列车理想制动曲线的追踪,再通过引入Smith控制器实现对系统时滞的补偿,降低系统时延,从而实现精确停车。采用MATLAB软件对该控制器进行验证分析,仿真结果表明,基于粒子群PID-Smith控制器的列车精确停车算法,不仅可以实现对理想制动曲线的精确跟踪,达到停车的高精度要求,同时系统结构简单,有较强的鲁棒性与适应性。

基于自适应滑模控制的城际列车精确停车方法研究

停车精度是衡量列车自动驾驶控制性能的重要指标。针对城际轨道列车精确停车的需求,分析列车自动停车过程、列车动力学模型以及制动模型,在此基础上提出采用自适应滑模控制器来提高停车精度和列车运行舒适性;应用滑模控制原理设计列车停车控制算法,并对滑模控制中的趋近律增益进行自适应调节,以提高系统响应速度及改善稳态精度。仿真结果表明,基于自适应滑模控制的停车算法表现出良好的鲁棒性和自适应性,该控制器使列车能够精确地跟踪停车目标曲线,并改善列车的停车精度和运行舒适性。

公路-铁路道口智能交通系统与精确列车控制

自上世纪90年代中期。受美国交通部（DOC）联邦铁路管理局（FRA）委托，美国交通部研究与创新技术管理局（RITA）John A．Volpe国家交通系统研究中心。对精确列车控制（PTC）和智能交通系统（ITS）技术集成进行研究。研究的目的是通过在公路-铁路道口（HRI）安装成本适当、标准的系统装置。改善安全状况。取得快速安全防范效果。此项研究的直接目的是通过示范工程。促进智能交通系统技术的开发，取得安全成本效益。通过在运输通道上的公路-铁路道口处安装精确列车控制系统、不断改进道口智能交通系统技术和对系统进行评估。可利用既有的基础设施最大限度地减少示范开发的投入。降低成本。图1显示的是典型的精确列车控制（PTC）系统配置。

地铁列车精确停车技术的应用

根据广州地铁一二号线列车的特性,结合车载信号系统的自动控制技术,通过辅助定位环线,以达到精确控制列车停车的目的。

一种组合趋近律准滑模控制的列车停车算法

针对城轨列车运行过程外界未知干扰及运行周期中参数变动造成停车不准确的问题,设计准滑模变结构控制器和基于组合趋近律的控制算法,来实现停车控制。组合趋近律滑模控制是结合常规指数趋近律和变速趋近律2种趋近方式的优点,无需外加辅助控制器来消除抖振,结构简单。通过跟踪理想运动目标曲线,完成停车过程。研究结果表明:基于组合趋近律准滑模控制器在实现精确停车的同时,系统响应快,对外界干扰和不确定性具有较强的鲁棒性。

加强基础整治 确保IC卡揭示精确控制

正列车运行监控装置(LKJ)数据是LKJ控制功能实现的基础和运行分析的依据,其准确性是监控列车安全运行的前提和保障。LKJ临时数据(IC卡数据)是LKJ数据的一部分,但现行LKJ基础数据内容及IC卡数据文件在应对运行揭示控制方面存在一定盲区或不准确性。通过对IC卡揭示控制要素深入分析,提出加强基础数据整治,确保IC卡运行揭示精确控制的解决方案。

城际铁路列车自动驾驶速度控制算法优化方案

对城际铁路CTCS2+ATO车载设备运用初期偶发停车“出窗”问题进行详细分析,总结对停车精度的影响因素;针对列车制动性能波动和车站坡度对列车精确停车的影响,提出改进的速度自动控制算法。通过车站坡度补偿计算列车惰行减速度,对制动工况下的列车制动力进行在线学习,进而调整施加和缓解制动力的时机,实现停车制动距离的动态调整。车站坡度补偿优化方案已在现场应用,解决了由于坡度造成的停车出窗问题;制动力在线学习方案已通过实验室验证,后续需通过现场试验进一步验证其改进效果。

自动驾驶系统运行模式曲线最优预见跟踪控制算法

为研究城轨列车自动驾驶系统(ATO)运行模式曲线跟踪算法,通过分析列车运行过程,结合列车牵引计算模型,建立不同工况下的动力学模型。在保障平稳驾驶和操纵合理性基础上,提出跟踪算法的设计目标,即在保障舒适性的前提下实现高精度的速度跟踪及精确停车。将列车运行控制系统与最优预见跟踪控制相结合,以自动驾驶系统离线优化计算的运行模式曲线为目标,线路附加阻力及基本阻力视为扰动,设计城轨列车自动驾驶系统运行模式曲线最优预见跟踪控制算法。为验证该算法的有效性,引入PID控制进行仿真对比。仿真结果表明,设计的算法在兼顾了运行舒适性的同时,具有良好的速度跟踪性并满足停车精度要求。

美国PTC系统和欧洲ERTMS的差异分析

从系统背景、历史和当前概况等方面,介绍美国PTC(Positive Train Control)系统和欧洲铁路运输管理系统(ERTMS:European Railway Traffic Management System),描述系统主要功能,分析列车定位和信息传输的实现方案,找出2种方案的技术难点和优缺点;最后,分析2种系统的市场发展前景,以及中国铁路自动化控制领域的目前概况。

美国PTC系统概述

对美国正在大力发展的PTC系统从系统功能、系统构成和项目研究内容等方面进行分析,使人们对该系统有更加深入了解。首先介绍PTC系统的项目背景和优点,并给出系统功能;而后分别简单地介绍PTC系统中各个组成部分;对项目中所要解决的研究内容进行说明;最后在参考大量资料的基础上,总结目前美国正在建设的PTC系统。

基于PTP协议的列车通信网络时间同步优化研究

目前列车通信网络支持的网络时钟协议,时间同步精度只能达到亚微秒,无法满足当前列车各节点时间同步精度的需求。针对上述问题,本文提出将精确时钟协议应用在列车通信网络中。为了实现低偏差范围情况下的高同步精度,本文在传统PI控制算法基础上,在改进的时钟伺服系统中提出多模型PI控制优化算法,设定比例系数KP和积分系数KI的阈值极限值,推导阈值极限值与PI输出补偿值的定量关系,进而补偿从节点的时间偏差。最后,以某列车通信网络场景为研究对象在OMNeT++仿真平台进行建模仿真,分析主从节点时间偏差值。与传统PI控制算法得到的时间偏差值相比,列车通信网络中各节点的时间偏差的改进值均在30 ns以内,同步偏差最低可达1.38 ns,验证了所提算法的优越性。