城市轨道交通CBTC关键技术——列车自动驾驶(ATO)子系统

围绕城市轨道交通CBTC信号系统需求并基于列车运行流程,描述了ATO子系统所具备的列车自动驾驶、自动折返等关键功能及其工作原理。提出了基于紧凑型PCI工业计算机总线架构的ATO核心硬件设计方案,分析了包括操作系统和应用软件流程在内的ATO软件设计思路。

基于MATLAB的磁浮列车自动驾驶控制系统的仿真

论述一种基于MATLAB的SIMULINK工具箱的磁浮列车自动驾驶控制系统的仿真方法。分别建立磁浮列车自动驾驶控制系统的模型,对其进行仿真分析。分析结果表明这种方法的优越性。

列车自动驾驶调速系统自适应模糊控制

列车自动驾驶(ATO)系统停车前采取一级调速制动,本文采用自适应模糊控制对ATO系统的速度进行控制.利用变论域收缩因子优化模糊控制器的量化因子,模糊推理实现比例因子的自调整.通过仿真表明,该算法能够有效改善速度控制的快速性与精度,提高乘客舒适性与运行效率,从而完成定位停车任务.

基于模糊预测控制的城轨列车自动驾驶

为了满足城市轨道交通对安全、高效、舒适日益增长的需求,研究能有效提升列车运行的安全性、追踪性、准点性、停车精确性、旅客的舒适性和节能性等性能指标的列车自动驾驶技术。首先针对列车自动驾驶的6个性能指标建立对应的模糊隶属度函数,然后总结城轨列车的人工驾驶策略,在此基础上,建立相应的模糊控制规则。以基于惰行节能优化算法生成的优化曲线为跟踪目标,采用模糊预测控制算法能够有效跟踪目标速度,实现城轨列车的自动驾驶。

城市轨道交通列车自动驾驶各阶段速度控制算法的研究

本文介绍列车自动驾驶(ATO)的基本功能,重点描述列车速度调节和控制功能。将列车自动驾驶过程划分为车站发车、速度跟踪、目标制动3个阶段,对每个阶段的目标速度曲线、速度控制策略和计算算法进行了分析,提出了速度跟踪阶段采用的速度离散化PID控制方法并对其进行了重点研究。

城轨列车自动驾驶广义预测控制器的算法研究

近年来,轨道交通发展非常迅速,其中ATO设备负责列车的牵引和制动,这直接影响城轨运行的安全和效率。已有的城轨ATO控制方法由于控制算法过于复杂,或者需要迭代求解且计算时间不确定等,因而仅具有理论意义,难以在工程上实现。广义预测控制算法就是一种简单高效、易于工程实现的控制算法,但是其设计之初并没有考虑ATO控制的特殊需求。通过改进广义预测控制算法,在优化目标中增加了超调抑制项,重新推导预测输入表达式,并增加输入饱和约束,设计了采用二次曲线的平滑的牵引和制动目标曲线,从而保障乘客乘车的安全性和舒适性。通过仿真,证明算法的易用性、安全性和有效性。