一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，針對移動閉塞下高速列車追蹤間隔“移動、動態(tài)長度”的特點，所述方法基于現(xiàn)場采集的線路和高速列車運行數(shù)據(jù)，建立了高速列車回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)速度預(yù)測模型、基于移動閉塞的追蹤運行模型、線路特征模型，以及采用了創(chuàng)新性評價指標(biāo)的追蹤運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型。再采用高效的多目標(biāo)粒子群算法，將算法收斂條件作為設(shè)定模型的約束之一，基于以上實時數(shù)據(jù)進(jìn)行高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定。最后以區(qū)間運營效率和穩(wěn)定性為設(shè)定方法的評估指標(biāo)，篩選出一組最優(yōu)的運行曲線，使得高速列車運行過程安全、高效，同時提高移動閉塞下的高速鐵路區(qū)間運營效率和穩(wěn)定性。

A method for optimal setting of track running curve of high speed train

The invention discloses a high-speed train track running curve optimization method, according to the characteristics of high speed train under moving block moving dynamic tracking interval, length, the method is based on the field data of the line and the high-speed train operation data, a high-speed train echo state network speed prediction model, operation model, tracking of moving block line feature based on the model, and the tracking operation curve innovation evaluation index multi goal setting model. Then, the algorithm is used as one of the constraints of the set model, and the high-speed train tracking operation curve is optimized based on the above real-time data. Finally, with the interval operation efficiency and stability evaluation index setting method, select a set of optimal operation curve, the high speed train operation safety and efficiency, while improving the moving block under the railway operation efficiency and stability.

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法
本專利技術(shù)涉及高速列車在移動閉塞下的“速度-里程”曲線的優(yōu)化設(shè)定方法，屬高速列車追蹤運行優(yōu)化控制與自動駕駛

技術(shù)介紹
隨著社會的快速發(fā)展，運輸需求量不斷增加，高速鐵路運輸更加凸顯其在國民經(jīng)濟發(fā)展中的重要位置。根據(jù)國家“鐵路‘十三五’規(guī)劃方案”，“十三五”仍是鐵路建設(shè)發(fā)展的黃金期，我國將加快客運高速鐵路的發(fā)展，著力完善國家快速鐵路網(wǎng)。在高速、高密度運營的高速鐵路系統(tǒng)中，基于移動閉塞的高速列車追蹤運行優(yōu)化控制是確保高速列車安全、高效運行的核心技術(shù)之一，也是國家相關(guān)創(chuàng)新、制造能力的綜合體現(xiàn)。當(dāng)前我國鐵路列控系統(tǒng)普遍采用固定閉塞、準(zhǔn)移動閉塞方式，移動閉塞在城軌系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。相比于其他兩種閉塞方式，移動閉塞不預(yù)設(shè)閉塞分區(qū)、動態(tài)計算相鄰列車間的安全距離，具有更強的運行調(diào)整能力和更高的追蹤效率，是高鐵列控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。隨著高速鐵路行車密度的加大，列車相互之間的影響也變大，使得高速列車運行條件更加復(fù)雜、多變。因此，探索基于移動閉塞的高效、可靠的高速列車最優(yōu)追蹤運行曲線設(shè)定方法，對實現(xiàn)移動閉塞下的高速列車安全、高效運行具有重要的研究和應(yīng)用價值。已有的列車追蹤運行曲線設(shè)定方法，主要集中在地鐵(城軌)方面，針對高速鐵路的追蹤運行曲線設(shè)定研究處于起步階段。相比于運行環(huán)境封閉、穩(wěn)定的地鐵(城軌)系統(tǒng)，高速鐵路運行條件更加復(fù)雜、多變，對高速列車追蹤運行曲線設(shè)定方法提出了更高的技術(shù)要求。由于高速列車運行過程的強非線性動力學(xué)特征，難以建立精確的速度預(yù)測機理模型，而精確的高速列車速度預(yù)測模型是運行曲線設(shè)定的基礎(chǔ)。線路特征是列車運行曲線變化的決定因素之一，準(zhǔn)確的線路特征模型是高速列車追蹤運行曲線設(shè)定研究的基礎(chǔ)。而已有的設(shè)定方法往往忽略了一些重要線路特征對設(shè)定結(jié)果的影響，比如分相區(qū)斷電。此外，列車追蹤運行曲線設(shè)定結(jié)果的綜合評價指標(biāo)，決定了所得最優(yōu)追蹤運行曲線的有效性和可行性。因此，建立高效、實用的綜合評價指標(biāo)，也是高速列車追蹤運行曲線設(shè)定的關(guān)鍵。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)的目的是，為高速列車在移動閉塞下的追蹤運行優(yōu)化提供一個現(xiàn)實可行的仿真研究平臺，基于現(xiàn)場數(shù)據(jù)建立高速列車速度預(yù)測模型、追蹤模型、線路特征模型和運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型，采用改進(jìn)的多目標(biāo)優(yōu)化算法，得到最優(yōu)的高速列車追蹤運行曲線，實現(xiàn)高速列車在移動閉塞下的安全、高效運行，同時提高區(qū)間運營效率和穩(wěn)定性。一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，包括以下步驟：步驟一：建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型；建立高速列車追蹤模型；建立線路特征模型；步驟二：運用采集的實際運行數(shù)據(jù)，訓(xùn)練步驟一建立的基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型參數(shù)；步驟三：基于訓(xùn)練好的高速列車速度預(yù)測模型和隨機生成N組控制序列集{cli},得到對應(yīng)的運行曲線集{vsi}；步驟四：實時采集限速、速度和位置數(shù)據(jù)，求解高速列車追蹤模型可得:D、Lm、Ln；步驟五：判斷D-Ln＜ε是否成立；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，Ln為前、后車間隔距離閾值，ε是一個充分小的正實數(shù)；如果成立跳至步驟七，否則跳至步驟六；步驟六：調(diào)整后車的限速為：V(l)＝v1(l)，V(l)是高速列車運行的ATP限速；步驟七：基于線路特征模型，建立高速列車追蹤運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型，得到運行曲線Pareto解集；步驟八：依據(jù)設(shè)定方法評估模型的運營效率指標(biāo)，從Pareto解集中篩選得到一組最優(yōu)解vsx；步驟九：使用運營穩(wěn)定性指標(biāo)評估vsx；步驟十：判斷vsx是否滿足穩(wěn)定性要求，如果滿足，則結(jié)束，否則跳至步驟三繼續(xù)執(zhí)行。所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，步驟一中，所述高速列車速度預(yù)測模型描述如下：Y(t+1)＝v(t+1),U(t+1)＝[v(t)；v(t-1)；v(t-3)；cl(t+1)](3)式中，U、X、Y分別為外部輸入、內(nèi)部神經(jīng)元狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)輸出矩陣/向量，Win、W、Wout分別為輸入權(quán)值、內(nèi)部神經(jīng)元連接權(quán)值、輸出權(quán)值矩陣/向量；v(t+1)為高速列車當(dāng)前時刻的運行速度，cl(t+1)∈{-1,0,1}為當(dāng)前時刻的列車手柄級位，“-1、0、1”分別表示高速列車制動、惰行、牽引工況。所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，步驟一中，所述建立高速列車追蹤模型的方法為：給出最小安全間隔距離Lm和判斷后車運行狀態(tài)是否受到前車影響的間隔距離閾值Ln，如下所示：Ln＝Lm+L1,D＝d1-d2(5)式中，la和lb分別是兩車最小停車間距和列車車身長度；c1和c2分別是前車和后車的減速度，L1和L2是前車的緊急制動距離和后車的常用制動距離；v1和v2是前車和后車的速度；ew1、ev1和ew2、ev2分別是前車和后車的定位、運行速度的測量誤差；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，d1和d2是前、后車的位置；D≤Ln時，后車的運行狀態(tài)受到前車運行狀態(tài)的影響。所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，步驟一中，所述建立線路特征模型為：wa＝wr(pr,lr)+wc(rc,lc)+wt(v,lt)(6)式中，(pr,lr),(rc,lc)和(v,lt)分別表示(坡度，坡道長度)，(曲率，曲線長度)和(列車速度，隧道長度)；在空氣阻力和自身重力的共同作用下，高速列車在分相區(qū)間內(nèi)的運行速度特征可描述為：式中，g·sin(pr)為重力加速度g在平行于坡道方向上的分量。所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，所述步驟七中，建立高速列車追蹤運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型的方法為：給出安全和舒適度量指標(biāo)，以及模型約束為：A1安全將D作為速度約束，則安全評價指標(biāo)可表示為：式中，D為高速列車實際間隔距離，v和V(l)分別是高速列車運行速度和ATP限速。在高速列車追蹤運行過程中，當(dāng)v即將超過V(l)的時候，車載ATP系統(tǒng)會對列車自動實施緊急制動，所以V(l)-v＞0始終成立；ε是一個充分小的正實數(shù)；fs越小，則列車追蹤運行過程發(fā)生安全事故的風(fēng)險越小；A2節(jié)能將整個追蹤過程分成有限個充分小的區(qū)段，高速列車在每個區(qū)段內(nèi)的牽引能耗可表示為：Ei＝F(vi)ΔSiM(11)式中，ΔSj＝vj·Δt,vj∈v,Δt為采樣周期，M是列車質(zhì)量，F(xiàn)(vi)是高速列車牽引力，是速度vi的函數(shù)；整個區(qū)間內(nèi)的總牽引能耗為：A3舒適通過對加速度變化量和加速度變化率采用加權(quán)系數(shù)法求得舒適度評價指標(biāo)，如下所示：fc＝ω1|a|+ω2|r|(14)式中，a是加速度，a＞0表示加速，a＜0表示減速，r是加速度變化率，ω1和ω2是加權(quán)系數(shù)；由于高速列車自身強大的慣性，r對舒適度的影響相對a較小，將加權(quán)系數(shù)設(shè)定為ω1＝0.8和ω2＝0.2；A4算法收斂性約束采用的多目標(biāo)粒子群優(yōu)化算法作為一種高效的隨機優(yōu)化算法，收斂性條件是其基本約束之一；該算法搜索機制可表示為：式中，xj(n)為第j個粒子的位置，pbj(n)和gb(n)分別表示該粒子最佳位置和種群最佳位置，和是加速度系數(shù)，r1和r2是[0,1]內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)，ω是動態(tài)權(quán)重，nmax是最大迭代次數(shù)；令x*為粒子最優(yōu)位置，則pbj(n)和gb(n)可變換為：式中，dpj(n)和dg(n)分別表示pbj(n)和gb(n)到x*的歐氏距離；由于算法收斂性與粒子的位置密切相關(guān)，而與粒子的搜索速度幾乎無關(guān)，將式(16)代入式本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點】
一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型；建立高速列車追蹤模型；建立線路特征模型；步驟二：運用采集的實際運行數(shù)據(jù)，訓(xùn)練步驟一建立的基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型參數(shù)；步驟三：基于訓(xùn)練好的高速列車速度預(yù)測模型和隨機生成N組控制序列集{cl

【技術(shù)特征摘要】
1.一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一：建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型；建立高速列車追蹤模型；建立線路特征模型；步驟二：運用采集的實際運行數(shù)據(jù)，訓(xùn)練步驟一建立的基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型參數(shù)；步驟三：基于訓(xùn)練好的高速列車速度預(yù)測模型和隨機生成N組控制序列集{cli},得到對應(yīng)的運行曲線集{vsi}；步驟四：實時采集限速、速度和位置數(shù)據(jù)，求解高速列車追蹤模型可得:D、Lm、Ln；步驟五：判斷D-Ln＜ε是否成立；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，Ln為前、后車間隔距離閾值，ε是一個充分小的正實數(shù)；如果成立跳至步驟七，否則跳至步驟六；步驟六：調(diào)整后車的限速為：V(l)＝v1(l)，V(l)是高速列車運行的ATP限速；步驟七：基于線路特征模型，建立高速列車追蹤運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型，得到運行曲線Pareto解集；步驟八：依據(jù)設(shè)定方法評估模型的運營效率指標(biāo)，從Pareto解集中篩選得到一組最優(yōu)解vsx；步驟九：使用運營穩(wěn)定性指標(biāo)評估vsx；步驟十：判斷vsx是否滿足穩(wěn)定性要求，如果滿足，則結(jié)束，否則跳至步驟三繼續(xù)執(zhí)行。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述高速列車速度預(yù)測模型描述如下：Y(t+1)＝v(t+1),U(t+1)＝[v(t)；v(t-1)；v(t-3)；cl(t+1)](3)式中，U、X、Y分別為外部輸入、內(nèi)部神經(jīng)元狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)輸出矩陣/向量，Win、W、Wout分別為輸入權(quán)值、內(nèi)部神經(jīng)元連接權(quán)值、輸出權(quán)值矩陣/向量；v(t+1)為高速列車當(dāng)前時刻的運行速度，cl(t+1)∈{-1,0,1}為當(dāng)前時刻的列車手柄級位，“-1、0、1”分別表示高速列車制動、惰行、牽引工況。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述建立高速列車追蹤模型的方法為：給出最小安全間隔距離Lm和判斷后車運行狀態(tài)是否受到前車影響的間隔距離閾值Ln，如下所示：Ln＝Lm+L1,D＝d1-d2(5)式中，la和lb分別是兩車最小停車間距和列車車身長度；c1和c2分別是前車和后車的減速度，L1和L2是前車的緊急制動距離和后車的常用制動距離；v1和v2是前車和后車的速度；ew1、ev1和ew2、ev2分別是前車和后車的定位、運行速度的測量誤差；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，d1和d2是前、后車的位置；D≤Ln時，后車的運行狀態(tài)受到前車運行狀態(tài)的影響。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述建立線路特征模型為：wa＝wr(pr,lr)+wc(rc,lc)+wt(v,lt)(6)式中，(pr,lr),(rc,lc)和(v,lt)分別表示(坡度，坡道長度)，(曲率，曲線長度)和(列車速度，隧道長度)；在空氣阻力和自身重力的共同作用下，高速列車在分相區(qū)間內(nèi)的運行速度特征可描述為：g·sin(pr),pr≥0v(t)-v(t+1)<g·sin(pr),pr<0---(7)]]>式中，g·sin(pr)為重力加速度g在平行于坡道方向上的分量。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，所述步驟七中，建立高速列車追蹤運行曲線多目標(biāo)設(shè)定模型的方法為：給出安全和舒適度量指標(biāo)，以及模型約束為：A1安全將D作為速度約束，則安全評價指標(biāo)可表示為：式中，D為高速列車實際間隔距離，v...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：楊輝，劉鴻恩，付雅婷，譚暢，
申請(專利權(quán))人：華東交通大學(xué)，
類型：發(fā)明
國別省市：江西,36