CN101384465A

CN101384465A - 用于利用信号灯信息优化火车旅行的方法和设备

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Publication number: CN101384465A
Application number: CNA2007800011663A
Authority: CN
Inventors: 阿吉思·K·库马; 沃尔夫冈·多姆; 汤姆·奥特苏伯; 约翰·E·赫尔希; 杰拉尔德·J·赫斯
Original assignee: General Electric Co
Current assignee: General Electric Co
Priority date: 2006-12-07
Filing date: 2007-09-10
Publication date: 2009-03-11
Anticipated expiration: 2027-09-10
Also published as: RU2501695C2; CA2622557A1; US20130131898A1; JP2010512266A; CN102806923B; BRPI0706026A2; US20070219681A1; JP5469462B2; ZA200802191B; JP2010512265A; RU2008109009A; RU2482990C2; CN101415594B; CN101415594A; US8751073B2; ZA200802279B; WO2008073545A2; CN101432179A; BRPI0706029A2; CN101384465B

Abstract

本发明的一个实施例包括一种用于在沿轨道段(401/412/420)旅行期间操作包括第一铁道车辆(400)的铁道网络的系统。该系统包括：第一元件(65)，用于确定该第一铁道车辆(400)的行进参数；第二元件(65)，用于相对于在该旅行期间该第一车辆要穿过的轨道段而确定第二铁道车辆(418)的行进参数；处理器(62)，用于从所述第一(65)和第二(65)元件接收信息，并用于确定该第二车辆(418)对轨道段(401/412/420)的占用和该第一车辆(400)稍后对同一轨道段的占用之间的关系；和嵌入在该处理器(62)中的算法，用于存取该信息，以创建确定第一车辆(400)的速度轨迹的旅行计划，其中该速度轨迹响应于该关系并进一步依照该第一车辆(400)的一个或多个操作标准。

Description

用于利用信号灯信息优化火车旅行的方法和设备

相关申请的交叉引用

本申请是要求2006年3月20日提交的分配有申请号11/385354的标题为Trip Optimization System and Method for a Train的美国专利申请的权益的部分继续申请，通过引用在此合并。

技术领域

本发明的实施例涉及优化火车操作，并更具体地，涉及与监视和控制火车操作相结合地使用轨道和转辙器(switch)信号灯(signals)，以在满足调度约束的同时改善效率。

背景技术

机车是具有多个子系统的复杂系统，每一子系统独立于其它子系统。机车上的操作员施加牵引和制动作用力，以控制机车的速度及其铁路车厢的负荷，从而确保安全及时到达期望的目的地。也必须进行速度控制，以将火车内力(in-train forces)维持在可接受的界限内，由此避免过大的车钩力和火车损坏的可能性。为了执行该功能并符合可随着火车在轨道上的地点而变化的规定操作速度，操作员一般必须具有操作具有各种铁路车厢编组(即不同类型和数目的铁路车厢)的特定地形上的机车的丰富经验。

然而，即使具有确保安全操作的足够知识和经验，操作员一般也不能在旅行期间操作机车以使得燃料消耗(或其它操作特性，例如排放)最小化。很多操作因素影响燃料消耗，包括例如排放限制、机车燃料/排放特性、铁路车厢的尺寸和负荷、天气、交通条件和机车操作参数。如果提供在旅行期间优化性能同时满足需要的调度(到达时间)并使用最少量燃料(或优化另一操作参数)的控制信息，则操作员可(通过施加牵引和制动作用力)而更有效和高效地操作火车，而不管影响性能的许多变化性。由此，期望操作员在建议施加牵引或制动作用力的设备或处理的引导(或控制)下操作火车，以优化一个或多个操作参数。

发明内容

根据一个实施例，本发明包括一种用于在沿轨道段旅行期间操作包括第一铁道车辆的铁道网络的系统。该系统包括：第一元件，用于确定该第一铁道车辆的行进参数；第二元件，用于相对于在该旅行期间该第一车辆要穿过的轨道段而确定第二铁道车辆的行进参数；处理器，用于从所述第一和第二元件接收信息，并用于确定该第二车辆对轨道段的占用和该第一车辆稍后对同一轨道段的占用之间的关系；和嵌入在该处理器中的算法，用于存取该信息，以创建确定第一车辆的速度轨迹的旅行计划，其中该速度轨迹响应于该关系并进一步依照该第一车辆的一个或多个操作标准。

根据另一实施例，本发明包括一种用于在沿铁路网络的轨道段旅行期间操作铁道车辆的方法。该方法包括：确定该车辆的行进参数；确定穿过该网络的其它车辆的行进参数；和响应于该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数运行算法，以依照该车辆的一个或多个操作标准来优化车辆性能。

另一实施例包括一种计算机软件代码，用于在沿铁路网络的轨道段旅行期间操作铁道车辆。该软件代码包括：用于确定该车辆的行进参数的软件模块；用于确定穿过该网络的其它车辆的行进参数的软件模块；和用于响应于该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数运行算法、以依照该车辆的一个或多个操作标准来优化车辆性能的软件模块。

附图说明

通过参考在附图中图示的其特定实施例，将呈现(rendered)这里描述的本发明的各方面的更具体的描述。应理解，这些图仅描绘了本发明的典型实施例，并因此不应被认为是对其范围的限制，将通过使用附图利用附加特征和细节来描述和解释这些实施例，其中：

图1描绘了本发明一个实施例的流程图的示范图示；

图2描绘了可采用的火车的简化模型；

图3描绘了本发明的元件的示范实施例；

图4描绘了燃料使用/行进时间曲线的示范实施例；

图5描绘了旅行计划的分段分解的示范实施例；

图6描绘了分段示例的示范实施例；

图7描绘了本发明一个实施例的示范流程图；

图8描绘了操作员使用的动态显示器的示范图示；

图9描绘了操作员使用的动态显示器的另一示范图示；

图10描绘了操作员使用的动态显示器的另一示范图示；和

图11A和11B描绘了本发明实施例所涉及的轨道区间(block)和信号灯以及机车速度轨迹。

具体实施方式

现在将详细参考在附图中图示了其示例的符合本发明各方面的实施例。只要可能，图中使用的相同附图标记始终表示相同或类似的部分。

本发明的实施例通过提供一种用于确定和实现包括机车编组和多个铁路车厢的火车的驾驶策略的系统、方法、和计算机实现的方法，而尝试克服现有技术中的某些缺点，其中监视并控制(直接或通过建议的操作员的动作)火车的操作以改进某些目标操作参数，同时满足调度和速度约束。本发明还可应用到包括远离领头机车编组并可由火车操作员控制的多个机车编组的火车(下面称为动力分散型火车)。

本领域技术人员将认识到，可以对包括CPU、存储器、I/O、程序储存器、连接总线、和其它合适组件的例如数据处理系统的设备进行编程或以别的方式设计，以促进本发明方法实施例的实践。这样的系统将包括用于运行这些实施例的方法的合适程序部件。

在另一实施例中，与数据处理系统一起使用的例如预先记录盘或其它类似计算机程序产品的制造品包括这样的储存介质和其上记录的程序，用于使得数据处理系统促进本发明的方法的实践。这样的设备和制造品也落入本发明的精神和范围之内。

一般地说，本发明的各方面教导了一种方法、设备、和程序，用于确定和实现火车的驾驶策略，以改进某些目标操作参数，同时满足调度和速度约束。为了利于理解本发明，下面参考其特定实现来进行描述。

在计算机运行的例如程序模块的计算机可运行指令的一般上下文中描述本发明。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。例如，成为本发明基础的软件程序可以用不同的语言进行编码，以用于不同的处理平台。在接下来的描述中，在采用万维网浏览器的万维网门户网站的上下文中描述本发明的示例。然而，将理解的是，成为本发明基础的原理也可以用其它类型计算机软件技术来实现。

此外，本领域技术人员将理解的是，可以利用其它计算机系统配置来实践本发明实施例，包括手持装置、微处理器系统、基于微处理器或可编程的消费品电子装置、小型计算机、大型计算机等。也可在其中由通过通信网络链接的远程处理装置执行任务的分布式计算环境中实践所述实施例。在分布式计算环境中，程序模块可位于包括存储器储存装置的本地和远程计算机储存介质两者中。这些本地和远程计算环境可全部包括在机车中、或编组中的相邻机车中、或车下的在计算环境之间提供无线通信的路边或中央局中。

术语机车编组指的是一个接一个连在一起以便提供驱动和/或制动能力的一个或多个机车，在机车之间没有铁路车厢。火车可包括一个或多个机车编组。具体来说，可存在领头编组和一个或多个远程编组，例如在一行铁路车厢中途的第一远程编组和在火车位置一端的另一远程编组。每一机车编组可具有第一或领头机车以及一个或多个后续(trailing)机车。尽管编组通常被看作相连的连续机车，但是本领域技术人员将容易地认识到，即使存在分离机车的至少一个铁路车厢，例如当编组被配置用于动力分散型操作时，一组机车也可被识别为编组，其中通过无线电链路或物理线缆从领头机车向远程后续机车中继节流(throttle)和制动命令。为此，当讨论同一火车中的多个机车时，术语机车编组不应被看作限制因素。

现在参考附图，将描述本发明的实施例。发明实施例可以以多种方式实现，包括系统(包括计算机处理系统)、方法(包括计算机化的方法)、设备、计算机可读介质、计算机程序产品、图形用户接口，包括万维网门户或在计算机可读存储器中有形固定的数据结构。下面讨论本发明的几个实施例。

图1描绘了本发明的示范流程图的图示。如图所示，在车上或从远程地点(例如派遣中心10)输入专用于计划旅行的指令。这样的输入信息包括但不限于火车位置、编组组成(例如机车型号)、机车牵引传输的机车牵引动力性能、作为输出动力的函数的发动机燃料的消耗、冷却特性、预期旅行路线(作为里程碑的函数的有效轨道坡度和曲率、或反映曲率的“有效坡度”组件，遵循标准铁路实践)、车厢结构和负荷(包括有效阻力系数)，期望旅行参数包括但不限于开始时间和地点、结束地点、行进时间、乘务员(用户和/或操作员)标识、乘务员变动期满时间和旅行路线。

可经由链接到例如硬盘插件板、硬盘驱动器和/或USB驱动器的数据储存装置或者经由无线通信信道从例如轨道信令装置和/或路边装置的中央或路边地点41向机车42传送信息的车载显示器，根据例如但不限于手动操作员进入机车42的各种技术和处理，将该数据提供到机车42。机车42和火车31负荷特性(例如阻力)也可在路线上改变(例如随着铁路和铁路车厢的海拔、周围温度和条件而改变)，这导致根据上述任一方法进行计划更新，以反映这样的改变。可通过上述任一方法和技术和/或通过实时自发收集机车/火车条件，来供应影响旅行优化处理的更新数据。这样的更新包括例如通过监视(多个)机车42车上或车下的器材所检测的机车或火车特性的改变。

轨道信号灯系统指明特定轨道条件，并向接近该信号灯的火车的操作员提供指令。将在下面更详细描述的该信令系统指明例如在一段轨道上的许可火车速度并向火车操作员提供停止和行驶指令。在车载数据库63中存储该信号灯系统的细节，包括信号灯的地点和与不同信号灯关联的规则。

基于输入到本发明实施例中的规格数据，最小化燃料使用和/或生成的排放物的最佳旅行计划受到速度限制的制约，并计算期望开始和结束时间，以产生旅行分布图(profile)12。该分布图包括表达为从旅行开始的距离和/或时间的函数的火车遵循的最佳速度和动力(档位：notch)设置、包括但不限于最大档位动力和制动设置的火车操作限制、作为地点和期望使用的燃料和生成的排放物的函数的速度限制。在示范实施例中，选择用于档位设置的值，来获得大约每10到30秒一次的节流改变判决。本领域技术人员将容易地认识到，如果需要和/或期望遵循最佳速度分布图，则节流改变判决可以按照更长或更短的间隔发生。从更广的意义上来说，本领域技术人员应明白，在火车级(level)、编组级和/或单独机车级，分布图提供火车的动力设置。如这里使用的，动力包括制动动力、马达动力和气闸动力。在另一优选实施例中，不是按照传统离散档位动力设置操作，本发明根据动力设置的连续范围来确定期望动力设置，以优化速度分布图。由此，例如，如果最佳分布图规定6.8的档位设置而非7的档位设置，则机车42按照6.8操作。允许这样的中间动力设置可提供下述附加效率益处。

计算最佳分布图的过程可包括用于计算驾驶火车31以使得受到机车操作和调度约束的燃料和/或排放物最小化的动力顺序(power sequence)的任意数目的方法，这将在下面概述。在一些情况下，由于火车配置、路线和环境条件的相似性，使得最佳分布图可与先前确定的分布图充分相似。在这些情况下，可能足以从数据库63中检索先前确定的驾驶轨迹并因此操作火车。

当先前计划不可用时，计算新计划的方法包括但不限于利用近似火车物理运动的微分方程模型来直接计算最佳分布图。根据该处理，确定定量目标函数，一般该函数包括与燃料消耗率和生成的排放物对应的模型变量的加权和(积分)加上处罚过多节流变化的项。

建立最佳控制公式，以使得受到包括但不限于速度限制以及最小和最大动力(节流)设置的约束的定量目标函数最小化。取决于任意时间的计划目标，可设置这样的问题，使得受到排放物和速度限制的约束的燃料最小化或使得受到燃料使用和到达时间的约束的排放物最小化。也可能设置这样的目标，例如使得总行进时间最小化，而不约束总排放物或燃料使用，其中允许或要求用于该任务的这样的约束的放松。

在该文献中，呈现示范方程和目标函数，用于最小化机车燃料消耗。这些方程和函数仅用于图示，因为可采用其它方程和目标函数，以根据不同目标函数而优化燃料消耗或优化其它机车/火车操作参数

算术上，可更精确地阐明要解决的问题。该基本物理性质表达为下式：

\frac{dx}{dt} = v : x (0) = 0.0 : x (T_{f}) = D

\frac{dv}{dt} = T_{e} (u, v) - G_{a} (x) - R (v) : v (0) = 0.0 : v (T_{f}) = 0.0

其中x是火车位置，v是火车速率，t是时间(合适时，为英里、每小时的英里、以及分钟或小时)，而u是档位(节流)命令输入。此外，D表示要行进的距离，T_f是沿着轨道的距离D处的期望到达时间，T_e是机车编组产生的牵引作用力，G_a是地心引力(其取决于火车长度、火车构成和行进地形)，而R是机车编组和火车组合的由净速度决定的阻力。初始和最终速度也可指定，但是这里特别将其指定为零(在旅行开始和结束时停止的火车)。可将该模型容易地修改为包括其它动力因数，例如在节流u的改变和得到的牵引或制动作用力之间的滞后。

所有这些性能度量可表达为以下任何线性组合：

1.

-最小化总燃料消耗

2.

-最小化行进时间

3.

-最小化档位操作(分段持续输入)

4.

-最小化档位操作(连续输入)

5.用与排放物产生对应的一项来替代(1)中的燃料项F(·)。

通常使用的代表性目标函数由此为：

该线性组合的系数取决于给予每一项的重要性(权重)。应注意，在方程(OP)中，u(t)是作为连续档位位置的优化变量。如果需要离散档位，例如用于较老机车，则使得方程(OP)的解离散，这可导致较低燃料节约。使用得到的最小时间解(α₁设置为零，而α₂设置为零或相对小的值)来得到用于可实现行进时间的下界(T₁＝T_fmin)。在该情况下，u(t)和T_f两者是优化变量。优选实施例利用T_f>T_fmin而α₃设置为零，来针对各值T_f解方程(OP)。在后一情况下，T_f被看作约束。

对于熟悉这样的最佳问题的解决方案的人来说，可能必须附加约束，例如沿该路径的速度限制：

O≤v≤SL(x)

或者当将最小时间用作目标时，附加限制可以是必须保持结束点约束，例如：消耗的总燃料必须小于油箱中的燃料，例如：

其中W_F是T_f时在油箱中剩余的燃料。本领域技术人员将容易地认识到，可以以其它形式呈现方程(OP)，并且以上版本是在本发明一个实施例中使用的示范方程。

在本发明的上下文中提及的排放一般指的是以氧化氮(NO_X)、未燃烧的碳氢化合物和颗粒的形式产生的累积排放。通过设计，每一机车必须符合EPA排放标准，并由此在优化排放的本发明的实施例中，这可以指不存在当前EPA规范的总任务(mission-total)排放。根据优化旅行计划的机车操作总是符合EPA排放标准。

如果旅行期间的关键目标是降低排放，则修改最佳控制公式(方程(OP))以考虑该旅行目标。优化处理中的关键灵活性是任何或全部旅行目标可根据地理区或任务而变化。例如，对于高优先级火车，因为火车的优先级，所以最小时间可以仅是一条路线上的目标。在另一示例中，排放物输出可沿着计划的火车路线而在不同州(state)之间变化。

为了解决因而发生的优化问题，在示范实施例中，本发明将时域的动态最佳控制问题转化为具有N个判决变量的等效静态算术编程问题，其中数目“N”取决于进行节流和制动调整的频率和旅行持续时间。对于典型的问题，N可以是几千。在示范实施例中，火车正在美国西南部行进172英里的一段轨道。利用本发明，当将根据本发明各方面确定和遵循的旅行和根据标准实践由操作员确定节流/速度的旅行相比时，可实现示范7.6％燃料消耗。因为与操作员控制的旅行相比，本发明提供的优化产生具有更小阻力损失和很少或没有制动损失的驾驶策略，所以实现了改进的节约。

为了使得上述优化可计算地容易控制(tractable)，可采用火车的简化模型，例如图2所示并在上述方程中提出。通过导出生成最佳动力顺序的更详细的模型，产生最佳分布图的关键改进，以测试是否违反任何温度、电气和机械约束，这导致修改的分布图，其中速度比距离最接近可实现的运行，而不损坏机车或火车器材，即满足例如对机车和火车内力的温度和电气限制的附加隐含约束。

返回参考图1，一旦在12开始旅行，在14生成动力命令，以开始计划。取决于本发明实施例的操作设置，一个命令使得机车在16遵循优化的动力命令，以便实现最佳速度。一个实施例在18从火车的机车编组获得实际速度和动力信息。由于用于优化的模型中的通常近似值，所以获得对优化动力进行校正的闭环计算，以跟踪期望的最佳速度。这样的火车操作限制的校正可自动进行，或者可由总是最终控制火车的操作员进行。

在一些情况下，用于优化的模型可根据实际火车而显著不同。这可能由许多原因导致，包括但不限于额外货物拾取或安排(setouts)、路线失败的机车、初始数据库63中的错误和操作员引起的数据项错误。因为这些原因，监视系统在20使用实时火车数据，以实时估计机车和/或火车参数。在22，将所估计的参数与初始创建旅行时的假设参数作比较。基于假设的和估计的值之间的任何差值，可在24重新计划旅行。典型地，如果可根据新计划实现显著节约，则重新计划该旅行。

可重新计划旅行的其它原因包括来自例如派遣中心的远程地点的指示和/或与全局移动计划目标一致地改变目标的操作员请求。这样的全局移动计划目标可包括但不限于其它火车调度、从管道驱散废气所需的时间、维护操作等。另一原因可由于组件的车上故障。重新计划的策略可取决于破坏的严重程度而分组为增加和主要调整，这将在下面进行更详细的讨论。一般来说，“新”计划必须从上述优化问题方程(OP)的解中导出，但是常常可得到较快的近似解，如这里描述的。

在操作中，机车42将继续监视系统效率，并基于实际测量的效率而继续更新旅行计划，只要这样的更新可改善旅行性能即可。重新计划计算可完全在(多个)机车中进行，或可全部或部分在远程地点执行，例如其中无线技术可将新计划传递到机车42的派遣中心或路边处理设备。本发明的一个实施例也可生成有关效率传输函数的用于开发机车车队(fleet)数据的效率趋势。当确定初始旅行计划时，可使用该车队宽度数据，并且当考虑多个火车的地点时，可使用该车队宽度数据用于网络宽度优化折衷。例如，图4所示行进时间燃料使用折衷曲线反映了当前时间在某一路线上的火车的能力，其根据同一路线上的许多类似火车所收集的总体均值而更新得到。由此，来自许多机车的图4所示中央派遣设备收集曲线可使用该信息，以更好地协调总体火车移动，从而实现燃料使用或吞吐量的系统宽度优点。

日常操作中的许多事件可激发生成新的或修改后的计划，包括保持相同旅行目标的新的或修改后的旅行计划，例如当火车不能按时碰到或经过另一火车并因此必须弥补损失的时间时。利用机车的实际速度、动力和地点，在25将计划的到达时间与当前估计(预测)的到达时间作比较。基于该时间差值、以及(通过派遣中心或操作员检测或改变)的参数的差值，在26调整计划。可响应于铁路公司的处置违背计划的方针而自动进行该调整，或者当车上的操作员和派遣人员联合判决返回该计划的最佳方案时，手动进行该调整。只要更新计划，但是例如但不限于到达时间的原始目标保持相同，则可并发包括附加变化，例如新未来速度限制变化，这可影响恢复原始计划的可行性。在这样的情况下，如果不能维持原始旅行计划，或者换言之，火车不能满足原始旅行计划目标，如这里讨论的，可向操作员、远程设备和/或派遣中心呈现(多个)其它旅行计划。

当期望改变原始目标时，也可进行重新计划。可根据操作员或派遣人员的判断，手动地按照固定预先计划的时间来进行这样的重新计划，或可当超出这样的火车操作限制的预定义限制时，自发进行这样的重新计划。例如，如果当前计划执行晚运行了大于规定阈值(例如30分钟)，则本发明的一个实施例可重新计划该旅行，以在上述增加燃料消耗的情况下调和(accommodate)该延迟，或警告操作员和派遣人员达到可夺回损失时间的程度，如果可以的话(即，剩余最小时间或在时间约束内可节约的最多燃料)。也可基于消耗的燃料或动力组成的状况(包括但不限于到达时间、由于器材故障和/或器材暂时失灵(例如操作太热或太冷)而造成的马力损失、和/或消耗的火车负荷中的总设置误差的检测)，来预想重新计划的其它触发事件。即，如果该改变反映当前旅行的机车性能的缺陷，则这可计算出优化处理中使用的模型和/或方程。

计划目标的改变也可由于协调事件的需求，其中一个火车的计划危及另一火车满足目标的能力，并且需要在不同级(例如，派遣局)的仲裁。例如，可通过火车和火车之间的通信来进一步优化相遇和经过的协调。由此，作为示例，如果操作员知道他落后于到达相遇和/或经过的地点的时间表，则来自另一火车的通信可通知晚的火车的操作员(和/或派遣中心)。操作员可键入属于期望的晚到达的信息，用于重新计算火车的旅行计划。在一个实施例中，在高级或网络级使用本发明，以允许派遣中心确定哪一火车应减速或加速，只要看上去可能不满足调度的相遇和/或经过时间约束。如这里讨论的，这可通过火车向派遣中心传输数据以区分每一火车应如何改变其计划目标的优先级来实现。可取决于情况，基于调度或燃料节约益处而进行选择。

对于任一个手动或自动启动的重新计划，本发明的实施例可向操作员呈现多于一个旅行计划。在示范实施例中，本发明向操作员呈现不同的分布图，以允许操作员选择到达时间，并还理解对应的燃料和/或排放物影响。出于类似考虑，这样的信息也可提供给派遣中心，作为替换物的简单列表或作为图4所示多个折衷曲线。

在一个实施例中，本发明包括得知并适于可合并在当前计划和/或将来计划中的火车和动力组成的关键改变的能力。例如，上述一个触发事件是马力损失。当随着时间增大马力时，在马力损失之后或当开始旅行时，利用变换逻辑来确定何时实现了期望马力。可在机车数据库61中保存该信息，以在稍后再次发生马力损失时，用于优化未来旅行或当前旅行。

图3描绘了本发明的元件的示范实施例。定位器元件30确定火车31的地点。定位器元件30包括确定火车31的地点的GPS传感器或传感器的系统。这样的其它系统的示例可包括但不限于路边装置，例如射频自动器材标识(RF AEI)标记、派遣中心、和/或基于视频的确定。另一系统可使用机车车上的(多个)转速计和与参考点的距离计算。如先前讨论的，也可提供无线通信系统47，以允许火车之间和/或与远程地点(例如派遣中心)的通信。也可通过通信系统从其它火车传输有关行进地点的信息。

轨道特征元件33提供有关轨道的信息，原理上是坡度、海拔和曲率信息。轨道特征元件33可包括车载轨道完整性数据库36。传感器38测量机车编组42施加的牵引作用力40、机车编组42的节流设置、机车编组42配置信息、机车编组42的速度、单独机车配置信息、单独机车能力等。在示范实施例中，可无需使用传感器38而装载机车编组42配置信息，而是通过上述其它方案来输入机车编组42配置信息。此外，也可考虑编组中的机车的状况。例如，如果编组中的一个机车不能在动力档位级5之上操作，则当优化旅行计划时，使用该信息。

也可使用来自定位器元件的信息来确定火车31的适当的到达时间。例如，如果存在沿轨道34向目的地移动的火车31并且在其后面没有跟随火车，并且火车没有要满足的固定到达期限，则可使用包括但不限于射频自动器材标识(RF AEI)标记、派遣中心、和/或基于视频的确定的定位器元件来确定火车31的精确地点。此外，可使用来自这些信令系统的输入来调整火车速度。利用下述车载轨道数据库以及例如GPS的定位器元件，本发明的一个实施例调整操作员接口以反映在给定机车地点处的信令系统状态。在其中信号灯状态指明超过了限制速度的情况下，计划者可决定使火车减速，以节省燃料消耗。

也可使用来自定位器元件30的信息来改变作为到目的地的距离的函数的计划目标。例如，由于有关沿该路线的拥堵的不可避免的不确定性，可采用在该路线的早期部分的“较快”时间目标作为防止统计上稍后发生的延迟的措施。如果在某一旅行中不发生这样的延迟，则可修改在该旅行的后期部分的目标，以开发较早积聚(banked)的内建松散(slack)时间，并由此恢复一些燃料效率。可针对限制排放的目标调用类似策略，例如当接近城市区域时施加的排放约束。

作为防止措施策略的示例，如果旅行计划从纽约到芝加哥，则该系统可提供在旅行开始、旅行中期或旅行末期将火车操作得更慢的选项。本发明的一个实施例优化旅行计划，以允许在旅行末期更慢地操作，因为例如但不限于天气条件、轨道维护等的未知约束可在旅行期间发展并成为已知。作为另一考虑，如果已知传统的拥堵区域，则利用选项来开发该计划，以增加在这样的地区附近的驾驶灵活性。所以，本发明的实施例也可在将来和/或基于已知/过去的经验将重量/处罚考虑为时间/距离的函数。本领域技术人员将容易地认识到，可在旅行期间的任何时间考虑这样的考虑天气条件、轨道条件、轨道上的其它火车等的计划和重新计划，其中因此调整了旅行计划。

图3还公开了可以是本发明实施例的一部分的其它元件。处理器44操作以从定位器元件30、轨道特征元件33和传感器38接收信息。算法46在处理器44中工作。算法46基于涉及这里描述的机车42、火车31、轨道34、和任务的目标的参数，来计算优化的旅行计划。在示范实施例中，基于作为火车31沿轨道34移动的火车行为的模型建立旅行计划，该模型是从在该算法中提供简单假设的可应用物理性质中导出的非线性差分方程的解。算法46访问来自定位器元件30、轨道特征元件33和/或传感器38的信息，以创建这样的旅行计划，其使得机车编组42的燃料消耗最小化、使得机车编组42的排放最小化、建立期望的旅行时间、和/或确保在机车编组42车上的正确乘务员操作时间。在示范实施例中，也提供驾驶员或控制器元件51。如这里讨论的，控制器元件51可控制火车遵循旅行计划。在这里进一步讨论的示范实施例中，控制器元件51自发作出火车操作判决。在另一示范实施例中，可使得操作员根据他的判断力参予引导火车遵循或偏离该旅行计划。

在本发明的一个实施例中，当正执行计划时，可实时修改旅行计划。这包括创建用于长距离旅行的初始计划，因为计划优化算法的复杂性。当旅行分布图的总长度超出给定距离时，可使用算法46通过将任务划分为多个沿途停车点(waypoints)来将任务分段。尽管仅讨论了单一算法46，但是本领域技术人员将容易地认识到，可使用多于一种算法，并且链接这样的多种算法以创建旅行计划。

所述旅行沿途停车点可包括火车31停车的自然地点，例如但不限于，用于与对向交通相遇或用于使得当前火车之后的火车经过的单一干线旁轨(sidings)、站场(yard)旁轨、拾取并安排车厢的工业支线(spur)以及计划的维护工作的地点。在这样的沿途停车点，可要求火车31按照调度的时间处于一地点、停车或按照规定范围内的速度移动。从到达到离开沿途停车点的持续时间被称为停留时间。

在示范实施例中，本发明能够根据系统处理将较长旅行分解为较小段。每一段的长度可稍微随意一些，但是其通常选在例如停车或重要速度限制的自然地点处、或选在定义与其它路线的交叉点的关键沿途停车点或里程碑处。给定按照该方式选择的分割或分段，对于每一段轨道创建驾驶分布图，作为看作独立变量的行进时间的函数，例如图4所示。可在火车31到达该轨道段之前，计算与每一段关联的使用燃料/行进时间折衷。因此可根据为每一段创建的驾驶分布图来创建总旅行计划。本发明的一个实施例最佳地在该旅行的所有段之间分配行进时间，使得满足所需的总旅行时间，并使得所有段消耗的总燃料最小化。图6公开了示范三段旅行，并在下面进行讨论。然而，本领域技术人员将认识到，尽管讨论了这些段，但是旅行计划可包括代表完整旅行的单一段。

图4描绘了燃料使用/行进时间曲线的示范实施例。如先前所述，当针对每一段的各行进时间计算最佳旅行分布图时，创建这样的曲线50。即，对于给定行进时间51，使用的燃料52是上述计算的详细驾驶分布图的结果。一旦分配了每一段的行进时间，就根据先前计算的解确定了每一段的动力/速度计划。如果在段之间存在任何沿途停车点速度约束，例如但不限于速度限制的改变，则在创建最佳旅行分布图期间对它们进行匹配。如果速度约束仅在单一段中改变，则不得不仅针对改变的段重新计算燃料使用/行进时间曲线50。该处理降低了重新计算旅行的更多部分或段所需的时间。如果机车编组或火车沿该路线发生重大改变，例如丢失了机车或拾取或安排了铁路车厢，则必须重新计算所有随后段的驾驶分布图，以创建曲线50的新实例。然后和新调度目标一起使用这些新曲线50，以计划剩余旅行。

一旦如上所述创建了旅行计划，速度和动力相对距离的轨迹就允许火车在要求的旅行时间具有最小燃料和/或排放地到达目的地。存在执行旅行计划的几种技术。如下面更详细地提供的，在训练(coaching)模式的一个示范实施例中，本发明向操作员显示控制信息。操作员遵循该信息，以实现根据该最佳旅行计划确定的需要的动力和速度。由此，在该模式中，向操作员提供在驾驶火车时使用的操作建议。在另一示范实施例中，本发明执行加速火车或维持恒定速度的控制动作。然而，当必需要使火车31减慢时，操作员负责通过控制制动系统52来施加制动。在另一示范实施例中，本发明命令按照需要提供动力和制动动作，以遵循期望的速度-距离路径。

使用反馈控制策略，以校正分布图中的动力控制顺序，以解决例如但不限于由波动顶风和/或顺风引起的火车负荷变化的事件。与优化旅行计划中的假设相比，另一这样的误差可以由例如但不限于火车质量和/或阻力的火车参数的误差引起。第三类型的误差可由于轨道数据库36中的不正确的信息而出现。另一可能误差可涉及由于机车引擎、牵引马达热解除配给和/或其它因素引起的未建模的性能差异。反馈控制策略比较作为位置函数的实际速度和期望的最佳分布图中的速度。基于该差异，添加对最佳动力分布图的校正，以朝向该最佳分布图驱动该实际速率。为了确保稳定调节，可提供补偿算法，其中将反馈速度过滤(filters)为动力校正，以确保闭环性能稳定性。补偿可包括控制系统设计领域的普通技术人员为了满足性能目标所使用的标准动态补偿。

根据各方面，本发明允许最简单和因此最快的手段来调和旅行目标的改变，其是除了铁路操作中的例外的规则。在示范实施例中，为了确定其中沿途存在多个车站的从点A到点B的最佳燃料旅行，并为了一旦旅行开始就针对剩余旅行更新旅行，可使用次优分解方法，以得到最佳旅行分布图。利用建模方法，计算方法可得到当存在多个车站时、具有满足所有速度限制和机车能力约束的指定行进时间以及最初和最终速度的旅行计划。尽管以下讨论针对优化燃料使用，但是其也可应用到优化其它因素，包括但不限于排放、调度、乘务员舒适和负荷冲击。可在开发旅行计划的开始使用该方法，并更重要地，适应在启动旅行之后的目标的改变。

如这里讨论的，本发明一个实施例采用图5中描绘的示范流程图中图示并在图6中详细描绘的示范三段示例的设置。如图所示，尽管如这里所述旅行可分为两段或多段T1、T2和T3，但是可能将旅行看作单一段。如这里所述，段边界可能不导致等长段。取代的是，这些段使用自然或任务指定的边界。对于每一段预先计算最佳旅行计划。如果燃料使用相对旅行时间是要满足的旅行目标，则对于每一段生成燃料相对旅行时间的曲线。如这里所述，该曲线可基于其它因素，其中这些因素是旅行计划要遭遇的目标。当旅行时间是确定的参数时，在满足总体旅行时间约束的同时，计算每一段的旅行时间。

图6图示了用于示范三段200英里旅行97的速度限制。还图示了在200英里旅行98上的坡度改变。还示出了图示随着行进时间的每一段旅行所使用的燃料的曲线的组合图表99。

利用前述最佳控制设置，本计算方法可得到这样的旅行计划，其具有指定行进时间以及初始和最终速度，以满足当存在多个车站时的所有速度限制和机车能力约束。尽管以下详细描述针对优化燃料使用，但是其也可应用到优化这里讨论的其它因素，例如但不限于排放。该方法可调和车站处的停留时间，并且如果需要(例如，在其中进入或经过旁轨的时间紧急(critical)的单一轨道操作中)，可考虑最早到达和离开地点的约束。

根据一个实施例，本发明得到在时间T中从距离D₀行进到D_M的燃料最佳旅行，其中M-1个中间停车站D₁、...、D_M-1、以及这些车站的到达和离开时间由下式限定：

t_min(i)≤t_arr(D_i)≤t_max(i)-Δt_i

t_arr(D_i)+Δt_i≤t_dep(D_i)≤t_max(i)i＝1....M-1

其中t_arr(D_i)、t_dep(D_i)和Δt_i分别是第i车站的到达、离开、和最小停车时间。假设燃料最优性暗示使得停车时间最小化，所以t_dep(D_i)＝t_arr(D_i)+Δt_i，消除了以上第二不等式。假设对于每一i＝1、...、M，已知行进时间t的从距离D_i-1到D_i的燃料最佳旅行，其中T_min(i)≤t≤T_max(i)。假设F_i(t)是与该旅行对应的燃料使用。如果用T_j表示从D_j-1到D_j的行进时间，则D_i处的到达时间由下式给出：

t_{arr} (D_{i}) = Σ_{j = 1}^{i} (T_{j} + Δ t_{j - 1})

其中Δt₀被定义为零。然后通过得到T_i而获得在行进时间T中从D₀到D_M的燃料最佳旅行，其中i＝1、...、M，其在以下条件下

\begin{matrix} t_{\min} (i) \leq Σ_{j = 1}^{i} (T_{j} + Δ t_{j - 1}) \leq t_{\max} (i) - Δ t_{i} & i = 1, . . ., M - 1 \end{matrix}

Σ_{j = 1}^{M} (T_{j} + Δ t_{j - 1}) = T

使得下式最小化

\begin{matrix} Σ_{i = 1}^{M} F_{i} (T_{i}) & T_{\min} (i) \leq T_{i} \leq T_{\max} (i) \end{matrix}

一旦旅行正在进行，则问题是当旅行行进时、重新确定用于剩余旅行(原始地，在时间T中从D₀到D_M)的燃料最佳方案，但是干扰阻止遵循该燃料最佳方案。假设当前距离和速度分别是x和v，其中D_i-1<x≤D_i。而且，假设自旅行开始以来的当前时间为t_act。然后通过得到而获得用于从x到D_M的剩余旅行(其在D_M处保持原始到达时间)的燃料最佳方案，这在以下条件下

t_{\min} (i) \leq t_{act} + {\tilde{T}}_{i} \leq t_{\max} (i) - Δ t_{i}

\begin{matrix} t_{\min} (k) \leq t_{act} + {\tilde{T}}_{i} + Σ_{j = i + 1}^{k} (T_{j} + Δ t_{j - 1}) \leq t_{\max} (k) - Δ t_{k} & k = i + 1, . . ., M - 1 \end{matrix}

t_{act} + {\tilde{T}}_{i} + Σ_{j = i - 1}^{M} (T_{j} + Δ t_{j - 1}) = T

使得下式最小化

这里，是在时间t中行进的从x到D_i的最佳旅行所使用的燃料，其中在x处具有初始速度v。

如上所述，使能更有效的重新计划的示范处理根据划分的段构造了从车站到车站的旅行的最佳方案。对于具有行进时间T_i的从D_i-1到D_i的旅行，选择一组中间点D_ij，j＝1，...，N_i-1。假设D_i0＝D_i-1并且

D_{{iN}_{i}} = D_{i}

。然后将从D_i-1到D_i的最佳旅行的燃料使用表达为

F_{i} (t) = Σ_{j = 1}^{N_{i}} f_{ij} (t_{ij} - t_{i, j - 1} \cdot v_{i, j - 1} \cdot v_{ij})

其中f_ij(t，v_i，j-1，v_ij)是在时间t中行进的从D_i-j-1到D_ij的最佳旅行的燃料使用，初始和最终速度为v_i，j-1和v_ij。此外，t_ij是与距离D_ij对应的最佳旅行中的时间。通过定义，

t_{{iN}_{i}} - t_{i 0} = T_{i} .

由于在D_i0和

处该火车停车，所以

v_{i 0} = v_{{iN}_{i}} = 0 .

以上表达式通过首先确定函数f_ij(·)≤j≤N_i，然后得到τ_ij，1≤j≤N_i和v_ij，1≤j<N_i，而使得能够替换确定函数F_i(t)，这在以下条件下

Σ_{j = 1}^{N_{i}} τ_{ij} = T_{i}

v_{i 0} = v_{{iN}_{i}} = 0

使得下式最小化

F_{i} (t) = Σ_{j = 1}^{N_{i}} f_{ij} (τ_{ij} \cdot v_{i, j - 1} \cdot v_{ij})

通过选择D_ij(例如，在速度限制或满足点)，可使得v_max(i，j)-v_min(i，j)最小化，由此使得需要知道f_ij()的域最小化。

基于上述分割，比上述更简单的次优重新计划方案将重新计划限制到其中火车在距离点D_ij≤i≤M，1≤j≤N_i的时间。在点D_ij，可通过得到τ_ik，j<k≤N_i，v_ik，j<k<N_i和

i<m≤M.1≤n<N_m而确定从D_ij到D_M的新最佳旅行，这在以下条件下

t_{\min} (i) \leq t_{act} + Σ_{k = j - 1}^{N_{i}} τ_{ik} \leq t_{\max} (i) - Δ t_{i}

\begin{matrix} t_{\min} (n) \leq t_{act} + Σ_{k = j + 1}^{N_{i}} τ_{ik} + Σ_{m = i - 1}^{n} (T_{m} + Δ t_{m - 1}) \leq t_{\max} (n) - Δ t_{n} & n = i + 1 . . . . . M - 1 \end{matrix}

t_{act} + Σ_{k = j - 1}^{N_{i}} τ_{ik} + Σ_{m = i + 1}^{M} (T_{m} + Δ t_{m - 1}) = T

使得下式最小化

Σ_{k = j - 1}^{N_{i}} f_{ik} (τ_{ik} \cdot v_{i, k - 1} \cdot v_{ik}) + Σ_{m = i + 1}^{M} Σ_{n = 1}^{N_{m}} f_{mn} (τ_{mn} \cdot v_{m, n - 1} \cdot v_{mn})

其中

T_{m} = Σ_{n = 1}^{N_{m}} τ_{mn}

通过等待T_m(i<m≤M)的重新计算直到到达距离点D_i为止，而获得进一步简化。以这种方式，在D_i-1和D_i之间的点D_ij处，仅需要对于τ_ik，j≤k≤N_i，v_ik，j<k<N_i执行以上最小化。如果需要，则增加T_i以调和任何比计划的更长的从D_i-1到D_ij的实际行进时间。如果可能，可稍后通过在距离点D_i重新计算T_m(i<m≤M)，来补偿该增加。

对于上述闭环配置，将火车31从点A移动到点B所需的总输入能量包括四个分量之和，具体是，点A和B之间的动能差、点A和B之间的势能差、由于摩擦力和其它阻力损耗导致的能量损耗、以及由于应用制动而耗散的能量。假设开始和结束速度是相等的(例如，固定的)，则第一分量是零。此外，第二分量独立于驾驶策略。由此，使得所述后两个分量之和最小化就足够了。

遵循恒定速度分布图使得阻力损耗最小化。遵循恒定速度分布图也使得当不需要制动来维持恒定速度时输入的总能量最小化。然而，如果需要制动来维持恒定速度，则施加制动以维持恒定速度将最可能增加所需要的总能量，因为需要补充(replenish)制动所耗散的能量。存在这样的可能性，即如果附加制动损耗大于由制动引起的阻力损耗中的结果减少的偏移，则通过降低速度变化，一些制动可实际上降低总能量使用。

在通过收集上述事件完成重新计划之后，可利于这里描述的闭环控制来遵循新最佳档位/速度计划。然而，在可能没有足够时间来执行上述分解段的计划的一些情况下，特别是当存在必须考虑的临界速度限制时，替换方案可以是优选的。本发明的一个实施例利用称为“智能巡航控制”的算法来实现其。该智能巡航控制算法是用于在飞行中(on the fly)生成用于在已知地形上驾驶火车31的能量有效(因此，燃料有效)次优规定的有效处理。该算法假设一直知道火车31在轨道34上的位置，并知道轨道相对位置的坡度和曲率。该方法依赖于用于火车31的运动的点质量(point-mass)模型，其参数可根据前述火车运动的在线测量来适应性地进行估计。

该智能巡航控制算法具有三个主要分量，具体是：充当速度限制降低周围的能量有效引导的修改的速度限制分布图；尝试使得最小化速度变化和制动平衡的理想节流或动态制动设置分布图；以及组合后两个分量以产生换挡命令、并采用速度反馈环来补偿当与现实参数相比时的建模参数的失配的机制。智能巡航控制可调和本发明实施例中的策略，而无需主动制动(即，对驾驶员发信号灯并假定其提供必须的制动)或提供主动制动的变量(variant)。

对于不控制动态制动的巡航控制算法，三个示范分量是充当速度限制降低周围的能量有效引导的修改的速度限制分布图；当应该激活制动时通知操作员的通知信号灯；尝试使得最小化速度变化和通知操作员施加制动平衡的理想节流分布图、以及采用用于补偿相对于现实参数的模型参数的失配的反馈环的机制。

根据本发明的方面，还包括用于标识火车31的关键参数值的方案。例如，对于估计火车质量，可利用卡尔曼滤波器和递归最小二乘方方案，以检测可随时间发展的误差。

图7描绘了本发明的示范流程图。如先前所述的，例如派遣中心60的远程设备可提供本发明使用的信息。如图示的，将这样的信息提供给可执行控制元件62。还提供给可执行控制元件62的是机车建模信息数据库63、例如但不限于轨道坡度信息和速度限制信息的轨道信息数据库36、例如但不限于火车重量和阻力系数的估计火车参数、以及来自燃料比估计器64的燃料比表格。可执行控制元件62将信息提供给计划器12，这在图1中进行了更详细的公开。一旦已计算了旅行计划，就将该计划提供给驾驶顾问、驾驶员或控制器元件51。还将旅行计划提供给可执行控制元件62，使得当提供其它新数据时，其可以比较该旅行。

如上所述，驾驶顾问51可将档位动力自动设置为预先建立的档位设置或最佳连续档位动力值。除了向机车31供应速度命令之外，提供显示器68，使得操作员可浏览计划器所推荐的内容。操作员也访问控制板69。通过控制板69，操作员可判断是否应用推荐的档位动力。为此，操作员可限制目标或推荐动力。即，在任何时间，操作员总是具有操作机车编组的动力设置的最终权限，包括如果旅行计划推荐使火车31减速，是否应用制动。例如，如果在黑暗地形中操作，或者来自路边器材的信息不能电子传输信息到火车，并且替代为操作员浏览来自路边器材的可视信号灯，则操作员基于在轨道数据库中包括的信息和来自路边器材的可视信号灯而输入命令。基于火车31如何运行，将有关燃料测量的信息提供给燃料比估计器64。由于燃料流的直接测量通常在机车编组中不可用，所以有关到旅行中到这点为止消耗的燃料和如果遵循最佳计划在未来所投射的燃料的所有信息使用校准的物理模型，例如在开发最佳计划时使用的。例如，这样的预测可包括但不限于使用测量的总马力和已知燃料特性，以导出积累使用的燃料。

火车31也具有例如上述GPS传感器的定位器装置30。将信息供应到火车参数估计器65。这样的信息可包括但不限于GPS传感器数据、牵引/制动作用力数据、制动状态数据、速度和速度数据的任何改变。利用有关坡度的信息和速度限制信息，将火车重量和阻力系数信息供应到可执行控制元件62。

本发明的一个实施例也允许在优化计划和闭环控制实现中始终使用连续可变动力。在传统机车中，通常将动力量化为8个离散级。现代机车可实现可在先前描述的优化方法中合并的马力的连续变化。利用连续动力，机车42可例如通过最小化辅助负荷和动力传输损耗、以及将引擎马力微调达到最佳效率的区域或达到增加排放容限的点，而进一步优化操作条件。示例包括但不限于使得冷却系统损耗最小化、调整交流发电机电压、调整引擎速度、并降低动力轴的数目。此外，机车42可使用车载轨道数据库36和预报的性能需求，以使得辅助负荷和动力传输损耗最小化，从而提供目标燃料消耗/排放的最佳效率。示例包括但不限于降低平坦地形上的动力轴的数目并在进入隧道之前预先冷却机车引擎。

本发明的一个实施例还可使用车载轨道数据库36和预报的性能，以调整机车性能，例如当火车接近小山和/或隧道时，确保火车具有足够的速度。例如，这可表达为在特定地点的速度约束，这成为解方程(OP)所创建的最佳计划生成的部分。另外，实施例可合并火车处置的规则，例如但不限于牵引作用力爬坡速率(ramp rates)和最大制动作用力爬坡速率。这些可直接合并到最佳旅行分布图的公式中或作为选择地合并到用于控制动力应用以实现目标速度的闭环调节器中。

在优选实施例中，仅在火车编组的领头机车上安装本发明。即使根据某些方面，本发明不依赖于数据或与其它机车的交互作用，其也可集成在美国专利号6691957和专利申请号10/429596(两者均由受让人拥有并通过引用而合并)所公开的编组管理器、功能和/或编组优化器功能中，以改善效率。如这里描述的派遣中心仲裁两个“独立优化的”火车的示例所图示的，不排除与多个火车的交互作用。

本发明的一个实施例可用于其中机车不相邻的编组，例如一个或多个机车在前面，而其它机车在火车的中部和后部。这样的配置被称为分散动力，其中用无线电链路或辅助线缆来替代机车之间的标准连接，以外部链接机车。当以分散动力操作时，领头机车中的操作员可经由例如分散动力控制元件的控制系统来控制编组中的远程机车的操作功能。具体来说，当以分散动力操作时，操作员可命令每一机车编组以不同档位动力级操作(或者一个编组可监视驱动，而另一编组可制动)，其中机车编组中的每一机车以相同档位动力操作。

具有分散动力系统的火车可以以不同模式操作。在一种模式中，火车中的所有机车以同一档位命令操作。如果领头机车正命令以档位N8驱动，则火车中的所有单元被命令以档位N8生成驱动。在“独立”控制模式中，在火车中分散的机车或机车组可以以不同的驱动或制动动力进行操作。例如，当火车到达山顶时，(在山脉的下坡上)的领头机车可以处于制动模式，而(在山脉的上坡上)的火车中部或后部的机车可处于驱动模式。这么做是为了使得连接铁路车厢和机车的机械车钩上的拉力最小化。传统上，以“独立”模式操作分散动力系统要求操作员经由领头机车中的显示器手动命令每一远程机车或机车组。利用基于物理的计划模型、火车设置信息、车载轨道数据库、车载操作规则、地点确定系统、实时闭环动力/制动控制、和传感器反馈，该系统可以以“独立”模式自动操作该动力分散型火车。

当以分散动力操作时，领头机车中的操作员可经由例如分散动力控制元件的控制系统来控制远程机组中的远程机车的操作功能。由此，当以分散动力操作时，操作员可命令每一机车编组以不同档位动力级操作(或者一个编组可驱动，而另一编组可制动)，其中机车编组中的每一单独机车以相同档位动力操作。在示范实施例中，在火车上安装本发明，优选地在与分散动力控制元件的通信中，当期望远程机车编组的档位动力级为优选旅行计划所推荐的时，本发明的实施例将该动力设置传递到远程机车编组，用于实现。如下面讨论的，类似地实现制动应用。

当以分散动力操作时，先前描述的优化问题可增强以允许附加自由度，因为每一远程单元可与领头单元独立地受控制。该值是可在性能函数中合并与火车内力相关的附加目标或约束，假设也包括反映火车内力的模型。由此，本发明的各方面可包括使用多节流控制，以更好地管理火车内力以及燃料消耗和排放。

在利用编组管理器的火车中，机车编组中的领头机车可以以与该编组中的其它机车不同的档位动力设置来操作。编组中的其它机车以相同档位动力设置操作。可结合编组管理器来利用本发明的实施例，以命令编组中的机车的档位动力设置。由此，由于编组管理器将机车编组划分为两组，领头机车和随后单元，所以将命令领头机车以某一档位动力操作，并可命令随后机车以不同的档位动力操作。在示范实施例中，分散动力控制元件可以是其中执行该操作的系统和/或设备。

类似地，当编组优化器用于机车编组时，可结合该编组优化器来使用本发明的实施例，以确定机车编组中的每一机车的档位动力。例如，假设旅行计划推荐机车编组的档位动力设置为四。基于火车地点，编组优化器将获得该信息，并然后确定该编组中每一机车的档位动力设置。在该实现中，改善了火车间通信信道上的档位动力设置的设置效率。此外，如上所述，可利用分散控制系统来执行该配置的实现。

此外，如先前讨论的，本发明的实施例可基于即将到来的感兴趣的项目，例如但不限于铁路闸口(crossings)、坡道改变、接近旁轨、接近火车站站场(depot yards)以及接近燃料站，用于当火车编组使用制动时的连续校正和重新计划，其中编组中的每一机车可需要不同的制动选项。例如，如果火车开向小山，则领头机车可不得不进入制动条件，而还没有到达山峰的远程机车可能不得不停留在驱动状态中。

图8、9和10描绘了操作员使用的动态显示的示范图示。图8图示了提供的旅行分布图72。在该分布图中，指明了机车的地点73。提供了火车中的例如火车长度105和车厢数目106的信息。还提供有关轨道坡度107、弯道和路边元件108的信息，包括桥地点109和火车速度110。显示68允许操作员浏览这样的信息并还看到火车在路线上的位置。提供与例如闸口112、信号灯114、变速车道116、路标118和目的地120的地点的距离和/或估计到达时间有关的信息。还提供到达时间管理工具125，以允许用户确定旅行期间实现的燃料节约。操作员具有改变到达时间127并目睹其如何影响燃料节约的能力。如这里讨论的，本领域技术人员将认识到燃料节约仅是可利用管理工具回顾的一个目标的示范示例。由此，取决于浏览的参数，可利用操作员可视的管理工具浏览和估计这里描述的其他参数。还向操作员提供有关乘务员操作火车的持续时间的信息。在示范实施例中，时间和距离信息中的任一个可图示为在特定事件和/或地点之前的时间和/或距离，或者其可提供总用时。

如图9所示，示范显示提供有关编组数据130、事件和地势图形132、到达时间管理工具134、和动作按键136的信息。也在该显示中提供上述类似信息。显示68也提供动作按键138，以允许操作员重新计划以及脱离(disengage)140本发明不同实施例的设备。

图10描绘了显示的另一示范实施例。包括气闸状态72、其中插入数字的模拟速度计74、以及有关以磅数表示的牵引作用力的信息(或用于DC机车的牵引安培)的现代机车的典型信息是可视的。指示器74示出了正执行的计划中的当前最佳速度以及加速计图示，以补充mph/分钟的读出。最佳计划执行的重要新数据在屏幕的中心，包括起伏的条状图示76，具有与这些变量的当前历史相比的最佳速度和档位设置与距离。在该示范实施例中，利用定位器元件得出火车的地点。如图所示，通过标识火车距其最终目的地有多远、绝对位置、初始目的地、中间点和/或操作员输入，来提供地点。

条状图提供了对遵循最佳计划所需的速度改变的预测，这在手动控制中是有用的，并在自动控制期间监视计划与实际情况。如这里讨论的，例如当在训练模式中时，操作员可遵循本发明建议的档位或速度。竖线给出了期望的和实际的档位的图示，其也在条状图的下面数字地显示。当利用连续档位动力时，如上所述，显示可仅在最接近的离散等效物周围，该显示器可以是模拟显示器，使得显示模拟等效物或百分比或实际马力/牵引作用力。

有关旅行状态的临界信息显示在屏幕上，并示出了火车遇到的当前坡度88，由领头机车、沿火车的别处地点遇到，或由火车长度的平均值遇到。还公开了计划中行进的积累距离90、积累使用的燃料92、计划的下一车站的地点或距离94、以及下一站的当前和规划到达时间96。显示68还示出了在计算的计划可用的情况下到目的地的最大可能时间。如果需要稍晚到达，则执行重新计划。德尔塔计划数据示出了当前最佳计划之前或之后的燃料和调度状态。负数表示与计划相比更少燃料或更早，正数表示与计划相比更多燃料或更晚。典型地，这些参数沿相反方向折衷(减慢以节约燃料使得火车晚，反之亦然)。

这些显示68一直给予操作员关于当前制定的驾驶计划的旅行状态的简短描述(snapshot)。该显示仅是为了图示的目的，因为存在用于向操作员和/或派遣中心显示/传递该信息的多种其他方式。为此，可向该显示添加上述信息的任意其他项，以提供与公开的那些不同的显示。

可在本发明其他实施例中包括的其他特征包括但不限于生成数据日志和报告。该信息可存储在火车上或下载到车下系统。该下载可经由手动和/或无线传输而发生。该信息也可经由机车显示器由操作员浏览。该数据可包括例如但不限于操作员输入、系统可操作的时间、节约的燃料、火车中机车之间的燃料不平衡、不在规定过程的火车旅程和例如GPS传感器故障的系统诊断问题的信息。

由于旅行计划也必须考虑许可乘务员操作时间，所以本发明的实施例可当计划旅行时考虑这样的信息。例如，如果乘务员可工作的最大时间是八小时，则旅行可被形成为包括用于新乘务员替换当前乘务员的停车地点。这样的特定停车地点包括但不限于铁路站场、相遇/经过的地点等。当进行旅行时，如果可超出旅行时间，则操作员可无视本发明的一个实施例，以满足操作员确定的其他标准。最终，不管例如但不限于高负荷、低速度、火车伸展条件等的火车的操作条件，操作员保持在控制之下，以命令火车的安全速度和/或操作条件。

根据本发明的不同方面，火车可在多个不同操作构思中操作。在一个操作构思中，本发明提供用于命令推进和动态制动的命令。操作员处置所有其他火车功能。在另一操作构思中，本发明提供用于仅命令推进的命令。操作员处置动态制动和所有其他火车功能。在另一操作构思中，本发明提供用于命令推进、动态制动和应用气闸的命令。操作员处置所有其他火车功能。

本发明的实施例还可向操作员通知感兴趣的即将到来的项目或要采取的动作，例如本发明的预报逻辑、优化旅行计划的继续校正和重新计划、轨道数据库。还可向操作员通知即将到来的闸口、信号灯、坡度改变、制动动作、旁轨、铁路站场、燃料站等。这些通知可以可听地和/或通过操作员接口发生。

特别是，利用基于物理的计划模型、火车设置信息、车载轨道数据库、车上操作规则、地点确定系统、实时闭环动力/制动控制、以及传感器反馈，系统向操作员呈现和/或通知需要的动作。该通知可以是可视的和/或可听的。示例包括通知要求操作员激活机车号和/或铃的闸口和不要求操作员激活机车号或铃的“无声”闸口。

在另一示范实施例中，利用上述基于物理的计划模型、火车设置信息、车载轨道数据库、车上操作规则、地点确定系统、实时闭环动力/制动控制、以及传感器反馈，本发明的一个实施例可呈现允许操作员观察火车何时将到达各地点的操作员信息(例如，显示器上的刻度)，如图9所示。系统允许操作员调整旅行计划(目标到达时间)。也可将该信息(需要导出车下的实际估计到达时间或信息)传递到派遣中心，以允许派遣员或派遣系统调整目标到达时间。这允许系统快速调整和优化合适的目标功能(例如，折衷速度和燃料使用)。

多个铁路车辆(机车、铁路车厢、火车、路上维护车辆和其它动力车辆)在固定或可移动轨道段(称为轨道区间)内在铁路网络上操作，其中区间入口点处的实或合成信号灯指明区间的当前状态。该信号灯向接近该区间的铁路车辆的操作员建议是否允许进入该区间，并且如果是，则也可建议可进入该区间的限速。该区间进入速度典型地响应于沿着车辆的当前行进路径的下一个(多个)随后区间的状态而确定。

区间信号灯包括提供信号灯指示的信号灯示象(aspect)(例如有色灯或手臂位置的可视元件)。该指示向车辆操作员建议是否可进入该区间，并当车辆进入该区间并通过该区间行进时，还可建议(多个)车辆速度。例如，该指示可命令车辆一旦进入该区间或在该区间中的特定地点，就立即降低速度。该指示还可命令下一区间的速度限制。区间占有率检测器感测车辆是否占用了区间，并因此关联控制组件配置所占用的区间之前的区间信号灯。

存在多个不同类型的区间信号灯示象，每一示象具有与示象关联的唯一指示。例如，亮信号灯可包括控制为开或关状态的单一有色灯、或由单一灯照亮的多色透镜，其中控制透镜移动以将期望的透镜颜色放置在灯前面。其它灯信号灯包括可操作为具有多个有色透镜和闪光灯的多个灯。

尽管当车辆接近示象时，车辆操作员将可视地感知到该信号灯示象，但是各种车上组件也将该示象传递到操作员。轨道信号灯附近的电组件生成代表该信号灯示象的电信号。当车辆经过或靠近这些组件时，将电信号传输到机车上的感应拾取线圈。由此在机车驾驶室(cab)中向操作员呈现信号灯示象的指示。其它信令系统包括轨道信号灯和机车之间的无线通信链路。

接近另一车辆占用的区间的车辆将(典型地)看到指示车辆必须在尚未到达该区间时停车的红色示象。接近未占用区间(清除区间)的车辆将典型地看到指示车辆可以按照其当前速度进入该区间的绿色示象。

黄色示象的各种配置指示限速进入该区间并限速穿过该区间。例如，轨道段包括第一和第二串行区间，其中第一车辆接近第一区间，而第二车辆占用第二区间。可允许接近的第一车辆按照以下限速进入第一区间，该限速允许如果第一车辆在第二车辆离开第二区间之前到达第二区间的入口点、则第一车辆安全停车。由此，车辆一个一个区间地穿过轨道网络，其中控制每一区间的入口，以避免其中两个车辆占用同一区间的情况。

也可利用信号灯保护可沿着两个或多个轨道分支引导接近的车辆的轨道转辙器(switches)。转辙器信号灯指示由转辙器分支定义的区间的状态，并还可指示转辙器位置，这允许接近车辆的操作员确定是否对于期望的轨道分支设置该转辙器。

区间信号灯示象(和转辙器信号灯示象)以及关联指示基于区间的占用状态而精确地建议区间(和转辙器)的实时状态。然而，为了控制铁路网络和网络上的各车辆的移动，派遣人员可能必须根据穿过网络的车辆的规划的未来地点，来设置区间信号灯和转辙器信号灯。随着这样的关于未来车辆地点的预测向后扩展到未来，这样的预测越来越不精确。车辆移动的不可预测的性质可促使派遣人员保守地设置信号灯，导致穿过铁路网络的降低的效率。

这些未来区间和转辙器信号灯预测的不确定性是由于许多不可控制的原因引起的，包括但不限于例如天气、雪、冰和暴风雨的环境条件；例如车厢、机车、铁路和路边器材的器材机械故障；例如车辆处置和速度设置的乘务员工作行为；例如轨道和路边器材修理的维护工作；以及车辆事故和出轨。结果，仅对于到目前为止并包括当前状态的过去状态，而精确知道其中至少两个车辆穿过或利用同一轨道段的轨道段的任意区间信号灯或转辙器信号灯的状态。

上述旅行优化器的实施例基于车辆行进路径上的下一区间或转辙器信号灯的状态，而使车辆减慢或使车辆停车。一般来说，旅行优化器算法将速度降低为使得燃料消耗最小化的速率，这允许车辆象要求的那样在期望的轨道地点达到期望的速度，以执行区间占用规则和速度限制。例如，如果当第一车辆进入区间时向该第一车辆呈现限制指示，则标准车辆控制规则要求该车辆减慢到指定速度，使得在第一车辆到达区间进入点时当前占用下一区间的第二车辆还没有腾出地方的情况下，第一车辆可在进入下一区间之前安全停车。

根据旅行优化器的其它实施例，对前面的区间信号灯的状态进行预期或可能性确定，并且根据最可能的将来区间状态来控制车辆的速度轨迹，由此在增加网络吞吐量的同时优化燃料消耗。如果接下来的几个(例如，一个、两个、三个或多个)信号灯的当前状态是已知的(由它们的相应区间占用率确定)，并且可拦截车辆路径的其它车辆的地点、速度、到达时间和/或行进方向(例如，行进参数)是已知的，则旅行优化器对车辆将遭遇的信号灯的将来状态进行可能性确定。响应于此，旅行优化器基于所确定的在车辆到达这些信号灯之前随后区间信号灯将改变/清除的可能性，而修改车辆的速度轨迹(牵引和制动作用力施加)。由于可能性确定不能决定性地确定随后信号灯的将来状态，所以旅行优化器还控制车辆的速度轨迹，以允许在向车辆呈现的实时信号灯状态不同于预测的状态时，该车辆可安全停车或减慢。

可能性确定可指示当车辆接近沿着车辆行进路径的轨道区间时、这些区间是否可清除，这允许不受阻碍地进入该清除区间。在确定该可能性时，可考虑多个车辆和轨道网络参数和条件。如果确定的可能性相对高，则根据响应于预测的区间状态的速度轨迹来控制车辆。一般来说，旅行优化器将不使用低可能性预测的将来区间占用率来控制车辆。

例如，假设前方区间当前被占用，但是确定以下事件具有相对高的可能性：当车辆到达区间进入点时，区间将被清除。车辆的旅行优化器由此根据区间将被清除的预测来确定车辆的速度轨迹。由此在该行进间隔期间优化了车辆的燃料消耗。

然而，速度轨迹也可考虑前方区间没有象预测的那样被清除的可能性。认识到该条件发生的可能性低于清除区间，速度轨迹包括速度降低的延迟开始，即，如果前方区间没有被清除，则根据需要，将速度降低延迟到提供使车辆停车或减慢的足够时间/距离的稍后时间或者前方轨道地点。然而，速度降低的延迟开始可需要更强烈的制动施加，以使得车辆减慢或停车。但是认识到将实际上需要更强烈的制动施加的似然性很低。

由此，一个实施例的旅行优化器在满足区间占用规则的同时进一步优化车辆旅行期间的燃料消耗。如果关于将来区间占用的预测是错误的，则仍然可实现一些燃料优化。此外，在铁路网络中应用这些可能性构思将改善多数车辆的燃料效率，因为多数车辆遭遇了可预测的轨道占用率。尽管各车辆的燃料消耗可能并不总是优化的，但是将改善整个铁路网络的燃料消耗。

可以以更大的精度预测时间上更靠近的事件，并因此可以以更大的信心将该事件实现在它们将遵循的旅行优化器速度轨迹中。例如，对于包括第一和第二串行区间的轨道网络，如果前方车辆几乎从第二区间中清除，则可能没有必要在感兴趣的车辆进入第一区间时使得该车辆减慢，因为在感兴趣的车辆到达第二区间的入口点之前，前方车辆将可能清除了第二区间。因此，旅行优化器算法基于信号灯将清除的可能性来修改感兴趣的车辆的速度轨迹，允许其按照维持的速度行进通过该区间。

在一个实施例中，旅行优化器使用阈值可能性来确定速度轨迹。例如，如果前面区间将清除的可能性大于预定阈值可能性，则假设前方清除的区间来确定速度轨迹，如果将来事件不是象预测的那样，允许根据需要使车辆停车或减慢。

在另一实施例中，代替使用阈值可能性值，所确定的可能性控制启动速度降低的时间/轨道地点。前方区间将清除(即，车辆将看到绿色指示，并由此被允许以其当前速度进入该区间)的较低可能性将导致更早的(即，时间/轨道地点)速度降低启动。开始速度降低的时间/轨道地点响应于该可能性。

灯前方区间将清除的较高可能性导致较晚开始速度降低。开始速度降低的时间/轨道地点再次响应于该可能性值。然而，启动速度降低的时间/轨道地点总是被确定为：当车辆遭遇轨道信号灯时，允许实时遵照(compliance with)该轨道信号灯。

可例如从铁路派遣中心通过无线通信链路供应确定上述可能性所需的例如车辆地点、它们的速度和行进路径的操作信息，以由车上旅行优化器使用。作为选择，可通过机车和派遣中心之间的其它通信链路来供应该信息。

在工作车辆之间具有通信链路的铁路网络中，可在同一行进路径上的车辆之间直接供应该信息。可以由感兴趣的车辆前方的车辆来提供该信息。例如，前方车辆可建议其速度、位置和清除该区间的估计时间中的一个或多个。作为选择，如果前方车辆供应地点、速度、速度轨迹(基于坡度/轨道信息)、距下一区间的距离中的一个或多个，则在感兴趣的车辆上运行的旅行优化器算法可计算下一区间的预测状态。在另一实施例中，感兴趣的车辆可基于前方车辆的类型，例如乘客、高优先级或低优先级，来估计将清除下一区间的时间。

可根据其确定前方清除区间的可能性的信息也可从信号灯直接供应到车辆。

取决于旅行优化算法运行的地点，可通过有线、无线、射频、声学、电力线载波、光学和手动操作员技术来将操作信息传送到该地点。

根据另一实施例，旅行优化器使用过去经验的知识或通常遇到的随后信号灯的指示，来预测这些信号灯的状态，并根据这些预测来开发速度轨迹。如果存在信号灯将清除的相对高的可能性(基于过去经验)，则车辆可能没有必要减慢。代替的是，可将速度降低(通过施加制动作用力或降低牵引作用力)延迟到稍后时间或轨道地点。在该时间或轨道地点，确定实时信号灯状态，并且相对于速度控制作出的判决，例如如果信号灯还没有清除，则开始根据需要减慢车辆以在期望地点停车，或者如果还没有清除这些信号灯，则允许车辆按照该速度经过该区间。

图11A和11B图示了铁路火车的所描述的构思。区间401中的沿箭头404指示的方向行进的火车400在区间412的入口点处接近黄色信号灯示象408，并在区间420的入口点处接近红色信号灯示象414。沿箭头423指示的方向行进的火车418似乎靠近区间420的出口。

图11B图示了当火车400越过区间401时、当火车400不知道有关区间412和420的状态的信息时的火车400的速度轨迹440。在横坐标上呈现速度值，而在纵坐标上呈现时间、距离或地点。可以看出，根据轨迹段440A，火车从速度S1减慢，以在信号灯408处达到速度S2。速度S2足够慢，以允许火车减速，从而如果当火车400到达入口点时火车418还没有离开区间420，则火车400可在区间420的入口处(信号灯示象414)停车。

可在区间412中采用不同减速功能或轨迹段440B，使得在信号灯示象414处的速度D3为零。作为选择，轨迹段440A和440B可以类似，每一轨迹段(和速度S2)可根据所需要的铁路实践来确定和/或每一速度轨迹可基于火车400和418的类型和优先级、它们的速度和行进方向以及速度值S1来确定。速度轨迹440A和440B作为选择可以是非线性的。

在其中旅行优化器基于将来区间占用率来预测将来信号灯示象的实施例中，如果存在火车400到达区间入口点(信号灯示象414)之前区间420将清除的相对高可能性，则根据示范速度轨迹444来控制火车400。该轨迹允许火车400沿轨迹段444C维持其速度S1，直到到达火车400开始沿轨迹444A减速的点(或时间)444B为止，如果在该时间处区间420还没有清除的话。如果在点444B处该区间420清除，则火车400继续在速度轨迹444D上。

选择点444B，以允许火车400通过根据速度轨迹444A减速而在信号灯示象408处达到速度S2，并还可响应于在火车400到达信号灯示象414之前火车418将清除区间420的可能性而选择点444B。例如，响应于区间420将清除的相对低可能性，减速启动点444B在时间上向回移动(允许较不强烈的减速或制动作用力，以在信号灯示象408处达到速度S2)。响应于区间420将清除的相对高可能性，减速启动点444B在时间上向前移动(需要较强烈的减速或制动作用力，以在信号灯示象408处达到速度S2)。如果点444B是火车可开始减速以在信号灯示象408处达到速度S2的最后点或时间，并且存在在火车400到达信号灯示象408之前区间420将清除的相对低可能性，则有效的铁路和火车操作建议较早启动减速以节省燃料。

作为移动减速点444B的替换方案或其附加方案，可响应于所确定的可能性来控制轨迹段444A的斜率。

应注意，速度轨迹444在与速度轨迹440相同的点或时间处，将火车400减速为速度S2，但是需要更强烈的制动，如比轨迹线段440A的斜率幅度更大的轨迹线段444A的斜率幅度所示。然而，在基于当火车400穿过速度轨迹444C时(即，在轨迹444上的点444B处开始其速度降低之前)区间420将清除的相对高可能性来选择点444B的情况下，很可能将允许火车400经过清除的信号灯414，并由此实际上将不需要速度降低。尽管由于制动比通常采用的更强烈而使得轨迹440的速度降低可能有些不寻常，但是认识到，不可能实现该轨迹，因为很可能在火车400到达区间420的入口点之前、火车418将离开区间420并清除信号灯414。然而，在火车418不象预测的那样清除区间420的情况下，火车400在正确的地点被减慢到正确速度S2，并且不危及火车安全。

图11B所提出的各种速度轨迹及其段(和速度S2)中的每一个可根据要求的铁路实践来确定和/或每一速度轨迹可基于火车400和418的类型和优先级以及速度值S1来确定。速度轨迹可以是非线性的，取决于所确定的可能性、铁路操作和其它火车参数，速度随时间增加或速度随时间减小。

尽管可相对于定量可能性值来描述本发明的可能性确定特征，但是其它实施例可采用似然性或可能性的可能性范围或量化估计，特别是因为认识到存在多个因素，包括时变因素，其影响通过区间420的火车418的行进，并由此影响火车418将在期望时间之前清除区间420的可能性。

在另一实施例中，通过区间的车辆的速度响应于进行可能性确定的区间离开速度(或转辙器通过速度)。即，响应于下一区间将不及时清除的相对高可能性以第一速率降低速度，并响应于下一区间将及时清除的相对高可能性以第二速率降低(或维持或甚至增加)速度。由此，速度降低速率和在速度降低间隔末端的目标速度响应于在火车400到达区间入口点之前下一区间将清除的可能性。图11B图示的速度轨迹448描绘了这样的与速度轨迹444相比不同的减速速率，并可根据比与速度轨迹444关联的区间420将清除的可能性更低的可能性而实现。

下面描述的速度控制和制动机制尝试响应于关于沿车辆行进路径的将来区间占用率所确定的可能性或似然性估计，来限制燃料消耗并降低制动作用力。这些技术降低当前铁路操作中常见的“赶快并等待”场景。

在另一实施例中，连续或在轨迹段444C期间的多个时间点处确定火车418清除区间420的似然性。随着计算的可能性增加，开始速度降低的点444B可在时间上向前移动，而随着可能性减小，点444B可在时间上向回移动。

根据另一实施例，如果旅行优化器在开发当前旅行的优化旅行计划时考虑有关同一轨道段上的先前操作的信息，则可改善车辆性能。例如，向旅行优化器供应有关在同一轨道段上的先前旅行期间的以下条件的信息：信号灯状态、操作员动作、不期望的车辆或轨道条件以及车辆拥堵。使用该信息来开发用于计划该旅行的统计基础，假设高优先级事件将象过去一样发生。例如，如果某些信号灯示象在轨道段上的先前旅行的90％中呈现，则旅行优化器假设相同的信号灯将在当前旅行中呈现，并因此开发速度轨迹。

在计划的旅行期间，旅行优化器检查实时信号灯示象，其中分配足够时间，以允许其在信号灯示象不象已预测的那样的情况下、使得车辆安全减慢。由此，没有经受住其可能性基础，该轨迹包括用于在实时事件与预测的事件不同的情况下安全控制车辆的足够容限(时间和/或距离)。

作为这些统计考虑的结果，在合计(aggregate)基础上，旅行优化器改善了车辆效率。即，当由于信号灯示象和预测的不同并且车辆可因此需要沿

“无效的”速度轨迹减慢或停车、而使得可能不改善每一旅行的优化时，可对于大部分车辆旅行改善车辆效率，即改善总体企业效率。

因为车辆和轨道条件可与旅行优化器在生成速度轨迹时假设的不同，所以可能存在引起增加燃料消耗的不必要的制动应用。类似地，当在几乎每一车辆在某一轨道段上运行期间发生某些条件(例如车辆拥堵)时，旅行优化器的另一实施例在开发速度轨迹时考虑该统计信息。

由此，根据本发明另一实施例，不基于最坏情况或最好情况效率，而是基于最可能的操作条件或可能的操作条件的范围，通过考虑这些条件的统计本质，来生成旅行计划。尽管某些旅行优化器实施例仅使用离散数据来开发速度轨迹，但是该实施例通过进一步使用可提供(至少总计上)改善性能的统计信息来提供改善。

对于每一转辙器或区间信号灯，存在取决于例如时间、季节、交通类型等的车辆交通图案的典型或最可能的设置。如果可确定最可能的设置，则调整车辆速度，使得达到最佳区间/转辙器离开速度。代替确定平均设置，可取决于信号灯设置与可达到的燃料效率改善平均值和改善量之间的变化来使用其它统计参数(例如双∑限制)。

根据本发明另一实施例，计算总体任务速度，以优化区间内的操作参数并优化区间离开速度。即，如果计划工具在路由选择区间的结尾添加时间缓冲器，则在该区间和时间缓冲器之间的逻辑接口处，可优化总体速度，以允许使用该时间缓冲器，用于更低区间速度，避免插入大速度转变。由此，当采用时间缓冲器时，可在上述速度轨迹中考虑该时间缓冲器，以使得大速度转变(即，大制动应用)最小化。

在另一实施例中，该旅行优化器考虑竞争同一铁路资源的两个车辆之间的仲裁。选择提供更有效的操作结果的车辆来利用资源，由此优化燃料消耗和/或网络效率，因为不太可能优化两个车辆的速度轨迹。例如，当两个车辆接近它们中的每一个需要使用单一轨道段的交叉点时，仲裁机制确定两个车辆中的哪一个将导致更优化的铁路网络。

优化算法基于单独车辆操作参数和铁路网络参数来确定较好选择。车辆燃料效率、最大允许铁路速度、平均铁路速度、到达目的地的优先级是该优化算法考虑的一些因素。而且，该算法还可考虑类似轨道段上的类似车辆的先前遭遇的结果。例如，先前遭遇可已产生用于一个车辆的过度增加的制动或已促使一个车辆超出加速限制。该优先级确定也可基于局部、区域或网络级别，并可包括但不限于货物、到达时间、燃料效率、需要的乘务员改变的时间、乘务员改变点、单独车辆的状况、排放需求等。

优化算法一般是已知的并可使用以下技术中的任一个来优化功能：近似成功、查找表、闭式方案、卡尔曼滤波器、时间序列泰勒、这些技术的扩展或任意组合。

(可在车辆车上或在派遣中心处运行的)上述优化算法中使用的数据可以通过手动数据传输从例如局部、区域或全局派遣中心的车下器材提供到车辆。如果在路边器材中运行该算法，则可由经过的车辆或经由派遣中心向其传输必要数据。也可利用车下、车上或路边计算机和数据传输器材，而自动执行数据传输。在铁路网络中的任何地方利用计算机实现的手动数据传输和自动数据传输的任意组合可根据本发明不同实施例的教义来调和。

本发明构思主机处理器计算优化数据的多个选项，包括在要优化的车辆的机车上、在路边器材中、在车下(在派遣中心模型中)或在铁路网络上的另一地点处处理该算法。可以由例如车辆或机车操作参数的改变的指定事件来预先调度、实时处理或驱动运行，所述操作参数是与感兴趣的车辆相关的或与可由感兴趣的车辆中途阻止的其它车辆相关的操作参数。

本发明实施例的方法和设备提供了改善的机车燃料效率和网络效率(在局部、区域和全局级别)。优化技术还提供折衷效率、速度和优先级的能力。由于本发明实施例的技术是可伸缩的，所以即使不在网络上实现，它们也可提供直接的铁路网络利益。也可在不必考虑整个网络的情况下，考虑局部折衷。后面车辆将以更高的平均速度遭遇更好的松散时间。所以可沿着同一轨道承载更多车辆，而没有附加轨道资源花费。

尽管已在被当前看作优选实施例的实施例中描述了本发明的各种实施例，但是许多变化和修改对于本领域技术人员来说将变得明显。例如，尽管在包括机车和铁路车厢的火车操作的铁路网络的上下文中进行了描述，但是本发明的教义也可应用到包括但不限于市际火车、短程快速载客交通工具和有轨电车的其它基于轨道的系统和车辆。因此，本发明不意欲限于特定图示实施例，而是在所附权利要求的完整精神和范围内进行解释。

Claims

1.一种用于在沿轨道段旅行期间操作包括第一铁路车辆的铁路网络的系统，该系统包括:

第一元件，用于确定该第一铁路车辆的行进参数；

第二元件，用于相对于在该旅行期间该第一车辆要穿过的轨道段而确定第二铁路车辆的行进参数；

处理器，用于从所述第一和第二元件接收信息，并用于确定该第二车辆对轨道段的占用和该第一车辆稍后对同一轨道段的占用之间的关系；和

嵌入在该处理器中的算法，用于存取该信息，以创建确定第一车辆的速度轨迹的旅行计划，其中该速度轨迹响应于该关系并进一步依照该第一车辆的一个或多个操作标准。

2.根据权利要求1的系统，其中该关系包括当第一车辆到达该轨道段的入口点时、该第二车辆将占用该轨道段的可能性。

3.根据权利要求2的系统，其中该可能性指明第二车辆对轨道段的占用是否将影响第一车辆根据该旅行计划对同一轨道段的占用。

4.根据权利要求1的系统，其中该可能性确定降低第一车辆的速度的时间，以避免第一车辆与第二车辆占用轨道段同时地占用同一轨道段。

5.根据权利要求4的系统，其中降低该第一车辆的速度的速率允许第一车辆在稍后时间达到期望速度。

6.根据权利要求1的系统，其中该速度轨迹包括速度降低时间和速度降低速率，其中较迟的速度降低时间或较大的速度降低速率响应于包括较低可能性的关系，而较早的速度降低时间或较小的速度降低速率响应于包括较高可能性的关系。

7.根据权利要求1的系统，其中该关系确定降低第一车辆的速度的轨道地点，以避免第一车辆与第二车辆占用轨道段同时地占用同一轨道段。

8.根据权利要求7的系统，其中降低第一车辆的速度的速率允许该第一车辆在该第二车辆占用的轨道段的入口点处达到期望速度。

9.根据权利要求1的系统，其中该行进参数包括地点、速度、旅行计划、类型、到达时间、行进方向和优先级中的一个或多个。

10.根据权利要求1的系统，其中该关系包括当第一车辆到达该轨道段的入口点时该第二车辆将占用该轨道段的可能性，并且其中对于小于预定可能性阈值的可能性，确定该速度轨迹，使得第二车辆对轨道段的占用将不干扰第一车辆对同一段的占用。

11.根据权利要求1的系统，其中该处理器在该第一车辆车上，并且该第二元件通过有线、无线、无线电定位、射频、声学、电力线载波、光学和手动处理来供应该第二车辆的行进参数。

12.根据权利要求1的系统，其中该速度轨迹包括紧靠该第二车辆当前占用的轨道段之后的轨道段的速度轨迹。

13.根据权利要求1的系统，其中响应于该关系中的时变改变而随时间修改该速度轨迹。

14.根据权利要求1的系统，其中该关系还响应于轨道段上的车辆的先前操作。

15.根据权利要求1的系统，其中该关系还响应于轨道条件以及所述第一和第二车辆中的每一个的操作条件。

16.根据权利要求1的系统，其中该关系还响应于指示车辆对轨道段的占用的轨道信号灯。

17.根据权利要求16的系统，其中该可能性还响应于轨道信号灯的最可能指示。

18.根据权利要求1的系统，其中该速度轨迹还响应于所述第一和第二车辆之间的相对优先级。

19.根据权利要求1的系统，其中该第二元件确定相对于轨道段的该第二车辆的实时地点，而该处理器响应于第二车辆的实时地点和行进参数而确定第二车辆的预测地点。

20.根据权利要求1的系统，还包括控制元件，用于自发引导车辆遵循该速度轨迹。

21.根据权利要求1的系统，其中该操作员根据该速度轨迹引导车辆。

22.根据权利要求1的系统，其中该算法自发确定该可能性，并响应于从所述第一和第二元件接收的信息而更新该速度轨迹。

23.根据权利要求1的系统，其中该轨道段包括多个轨道区间之一，并且其中该第二元件确定相对于轨道区间的第二车辆的地点，并且其中该算法响应于第二车辆在包括第一车辆的旅行的轨道段的轨道区间中的存在，而优化第一车辆的性能。

24.根据权利要求23的系统，其中该算法响应于相对于包括第一车辆的旅行的轨道段的轨道区间的第二车辆的预测的未来地点，而优化该第一车辆的性能。

25.根据权利要求24的系统，其中该算法响应于与第二车辆的预测的未来地点关联的可能性，来优化该第一车辆的性能。

26.根据权利要求24的系统，其中如果该第二车辆的实际未来地点不同于预测的地点，则该速度轨迹提供对第一车辆的合适控制。

27.根据权利要求24的系统，其中该预测的未来地点响应于在轨道段上的先前旅行期间的第二车辆的过去地点。

28.根据权利要求24的系统，其中该第二车辆的预测的未来地点响应于该第二车辆的当前和未来轨道条件以及当前和未来操作参数中的一个或多个。

29.根据权利要求1的系统，其中该速度轨迹包括第一车辆离开每一轨道段的离开速度。

30.根据权利要求1的系统，其中该第二元件响应于从远程地方或路边器材提供的地点信息，来确定第二车辆的地点。

31.根据权利要求1的系统，其中所述第一和第二铁路车辆包括相应的第一火车和第二火车，该第一火车还包括第一机车和第一铁路车厢，而该第二火车还包括第二机车和第二铁路车厢。

32.一种用于在铁路车辆响应于其它车辆相对于轨道段的地点而沿所述轨道段旅行期间、操作包括该车辆的铁路网络的系统，该系统包括:

第一元件，用于确定该车辆的行进参数；

第二元件，用于确定其它车辆的行进参数；

处理器，可操作为从所述第一和第二元件接收信息；和

嵌入在该处理器中的算法，用于存取该信息，以响应于该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数并依照该车辆的一个或多个操作标准，来创建优化该车辆的性能的旅行计划。

33.根据权利要求32的系统，其中所述其它车辆的行进参数之一包括所述其它车辆的地点，该系统还包括响应于所述其它车辆相对于轨道段的地点指示轨道段的占用状态的信号灯，并且其中该第二元件响应于该信号灯确定所述其它车辆的地点。

34.根据权利要求32的系统，其中所述车辆的行进参数包括车辆的地点或自从车辆开始旅行以来的时间，并且其中所述其它车辆的行进参数包括速度、地点、行进方向和相对优先级。

35.根据权利要求32的系统，其中该处理器根据旅行计划确定所述其它车辆中的一个或多个将占用轨道段的可能性，该可能性影响车辆对同一轨道段的占用。

36.根据权利要求32的系统，其中该处理器确定降低车辆速度的时间，以避免与所述其它车辆之一占用轨道段同时地占用同一轨道段。

37.根据权利要求32的系统，其中该处理器确定降低车辆速度的速率，以允许该车辆在稍后时间达到期望速度。

38.根据权利要求32的系统，其中该旅行计划包括开始速度降低的时间或轨道地点、以及车辆的速度降低的速率。

39.根据权利要求32的系统，其中该处理器根据该旅行计划确定所述其它车辆之一将占用轨道段的可能性，该可能性影响车辆对同一轨道段的占用，并且其中该处理器响应于该可能性修改该旅行计划。

40.根据权利要求39的系统，其中该旅行计划包括车辆将开始速度降低的时间以及速度降低的速率，并且其中较迟的开始速度降低的时间或较大的速度降低速率响应于第一可能性，而较早的开始速度降低的时间或较小的速度降低速率响应于小于该第一可能性的第二可能性。

41.根据权利要求32的系统，其中该处理器确定降低该车辆的速度的轨道地点或时间，以避免进入所述其它车辆之一所占用的轨道段。

42.根据权利要求41的系统，其中降低该车辆的速度的速率允许该车辆在所述其它车辆之一占用的轨道段的入口点处达到期望速度。

43.根据权利要求32的系统，其中该处理器在该车辆车上，并且该第二元件通过有线、无线、无线电定位、射频、声学、电力线载波、光学和手动处理来供应所述其它车辆的行进参数。

44.根据权利要求32的系统，其中该处理器响应于所述其它车辆的随时间变化的行进参数随时间修改该旅行计划。

45.根据权利要求32的系统，其中该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数包括所述车辆和所述其它车辆之间的相对优先级。

46.根据权利要求32的系统，其中该第二元件响应于所述其它车辆的行进参数确定所述其它车辆的实时地点，并且该处理器响应于所述其它车辆的行进参数确定所述其它车辆的预测地点。

47.根据权利要求32的系统，其中该车辆包括火车，该火车还包括第一机车和第一铁路车厢，并且其中所述其它车辆中的每一个包括机车。

48.一种用于在沿铁路网络的轨道段旅行期间操作铁路车辆的方法，该方法包括:

确定该车辆的行进参数；

确定穿过该网络的其它车辆的行进参数；和

响应于该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数运行算法，以依照该车辆的一个或多个操作标准来优化车辆性能。

49.根据权利要求48的方法，其中该车辆的行进参数包括该车辆的地点或自从该车辆开始旅行以来的时间，并且其中所述其它车辆的行进参数包括相对于轨道段的地点、速度、旅行计划、类型、到达时间、行进方向和优先级中的一个或多个。

50.根据权利要求48的方法，其中该铁路网络还包括响应于所述其它车辆相对于轨道段的地点指示轨道段的状态的信号灯，并且其中确定所述其它车辆的行进参数的步骤还包括确定所述信号灯的条件，以确定所述其它车辆的地点。

51.根据权利要求48的方法，其中该运行步骤确定所述其它车辆之一对轨道段的占用将影响该车辆对同一轨道段的占用的可能性，并还根据该可能性来优化该车辆的性能。

52.根据权利要求51的方法，其中该车辆的速度、降低该车辆的速度的时间或轨道地点、以及速度降低速率中的一个或多个响应于该可能性。

53.根据权利要求48的方法，其中该运行步骤还包括响应于所述其它车辆的行进参数确定该车辆的速度轨迹。

54.根据权利要求53的方法，其中该运行步骤还包括确定所述其它车辆的预测将来地点，并且其中该车辆的速度轨迹对其做出响应。

55.根据权利要求54的方法，其中该运行步骤还包括确定所述其它车辆的实时地点，并且如果该实时地点不同于该预测地点，则修改该速度轨迹。

56.根据权利要求48的方法，其中该运行步骤还包括确定所述其它车辆的预测将来地点，确定所述其它车辆相对于轨道段的预测将来地点将影响该车辆对同一轨道段的占用的可能性，并根据该可能性优化该车辆的性能。

57.根据权利要求56的方法，其中所述其它车辆的预测将来地点响应于在所述轨道段上的先前旅行期间所述其它车辆的过去地点。

58.根据权利要求48的方法，其中该车辆包括火车，该火车还包括机车和铁路车厢。

59.一种计算机软件代码，用于在沿铁路网络的轨道段旅行期间操作铁道车辆，该软件代码包括:

用于确定该车辆的行进参数的软件模块；

用于确定穿过该网络的其它车辆的行进参数的软件模块；和

用于响应于该车辆的行进参数和所述其它车辆的行进参数运行算法、以依照该车辆的一个或多个操作标准来优化车辆性能的软件模块。

60.根据权利要求59的计算机软件代码，还包括用于确定在该旅行期间所述其它车辆之一对轨道段的占用将影响该车辆对轨道段的占用的可能性、并还根据该可能性来优化该车辆的性能的软件模块。

61.根据权利要求60的计算机软件代码，还包括用于响应于该可能性确定该火车的速度轨迹的软件模块。

62.根据权利要求61的计算机软件代码，其中该速度轨迹的参数包括速度降低的速率、以及开始速度降低的时间或轨道地点。

63.根据权利要求61的计算机软件代码，其中所述用于运行算法的软件模块还预测所述其它车辆的将来地点，并且响应于此开发该车辆的旅行计划。

64.根据权利要求63的计算机软件代码，其中所述用于运行算法的软件模块确定所述其它车辆的实时地点，确定该将来地点和该实时地点之间的差别，并因此修改该旅行计划。

65.根据权利要求63的计算机软件代码，其中该旅行计划包括该车辆的速度轨迹。