[发明专利]列车节能运行的目标速度曲线的优化方法

说明书

本发明公开一种列车节能运行的目标速度曲线的优化方法，包括如下步骤：S1、基于分层优化方法将优化目标分为多个模态，基于模态切换满意区域计算得到任意两个相邻的模态之间的模态切换关系；S2、根据所述模态切换关系计算得到第一匀速模态的速度值以及第一惰行模态向制动模态切换的切换点的速度值；S3、基于双向迭代法反向计算第一匀速模态向第一惰行模态切换的切换点的位置坐标；S4、得到初始目标速度曲线；S5、针对任意一个陡坡区段，基于平均速度等效法优化上述初始目标速度曲线中与该陡坡区段对应的部分；S6、基于多目标满意度优化方法优化目标速度曲线。本发明所述优化方法可以有效提高列车运行的节能性、正点性、平稳性及安全性。

技术领域

本发明涉及列车运行控制技术领域。更具体地，涉及一种列车节能运行的目标速度曲线的优化方法。

背景技术

列车节能运行控制是典型的非线性、多约束、多目标的复杂时变过程，可分为控制目标速度曲线优化和目标速度跟踪控制两大环节。其中，目标速度曲线是控制系统跟踪的对象，其动态优化涉及能耗机理建模、运动学分析、智能优化等内容，现有研究主要是从数学解析、工况转换策略寻优、最优化控制等方面求解能耗目标函数最优解或近似最优解，通常对线路条件、列车编组、外界环境等约束条件进行了大量简化，求解过程复杂、运算量大，也难以适应我国复杂的路网环境。因此，具有重要理论意义和实际应用价值。

欧洲学者从上世纪六十年代开始运用经典的数学分析与最优化方法探讨列车优化控制问题。该方法建立在精确的数学模型基础之上的。而现有的列车牵引计算模型本身只是一个粗略的形式化理论，误差范围较大，且存在一定的未建模动态，计算过程中也不可避免地存在计算误差和近似简化，对于各种复杂的约束条件也不能很好地处理，使得数学分析与最优化方法的求解效果具有较大的局限性。

上世界八十年代起，随着计算智能的发展，日本学者开始运用模糊控制求解列车运行控制与节能优化问题。国内学者自1990年以来基于模糊逻辑提出了用机器语言实现优秀司机专业知识与决策过程的表达与建模，并逐步将模糊预测、两层递阶控制、智能多目标优化理论应用到了中国铁路的自动控制领域。也有学者基于遗传算法、蚁群算法、粒子群等各种计算智能的方法对列车优化控制问题开展研究。基于计算智能的优化方法对模型的依赖性比较低，靠大规模的搜索、分析、演化等方法求解在一定程度上满足要求的可行解，在程序设计中比较容易处理各种约束条件。但该类方法往往存在计算量与计算精度之间的矛盾。在工程应用中，控制策略的工程可行性要求控制级位变化频率不宜太高、变化幅度不能太大，且要考虑电气、机械系统的响应时间。而基于计算智能的优化方法在优化计算实时性和工程可行性方面较为普遍地缺乏理想的解决办法，导致理论研究成果与实际工程应用之间尚不能很好地对接。同时，我国铁路交路长、机车型号多，线路复杂，行车密度大，传统地针对特定线路和列车制订《列车操纵示意图》难以适应时代发展的需要，国外已有的节能运行控制系统也难以适应中国复杂的路网环境。

电子信息技术的不断发展推动了传感器网络、物联网、信息物理融合系统、云计算、大数据等先进技术的发展，机器智能的深度和广度可谓日新月异，特别是互联网的应用正在不断向人类生活的各个角落渗透，它必将带来一场社会生产组织模式基于网络平台的重构。在新一代智能控制系统架构下，列车节能运行控制所需要的通信和计算平台已经具备。快速、高效、适应性强的目标速度曲线的优化算法成为了制约智慧铁路发展的主要瓶颈之一。

因此，需要结合我国铁路行业背景，开展列车运行过程能耗机理与优化方法研究，突破控制目标速度曲线优化的瓶颈，提供一种满足安全性、舒适性、节能性、正点性、准确性等各种运行目标的列车节能运行的目标速度曲线的优化方法。

发明内容

本发明的一个目的在于提供一种列车节能运行的目标速度曲线的优化方法。

为达到上述目的，本发明采用下述技术方案：

列车节能运行的目标速度曲线的优化方法，该优化方法包括如下步骤：