CN1062817C - 自动驾驶系统以及在该系统中设定速度指令值的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动驾驶系统，它包括记录若干个经预测的参照位置(5-7)的一些设备，根据车辆在铁路上的位置和各路段规定的速度限定(8)，这些参照位置给出到达目的地所需的时间，和至少一个模糊推理系统SIF。本发明还涉及在自动驾驶系统中设定速度指令值的方法，该方法在于，估算车辆相对于若干个参照位置(5-7)的当前位置，根据车辆在铁路上的位置，这些参照位置给出到达目的地所需的时间，以便调整车辆的行程时间。
Description
本发明涉及的是能够控制例如火车起点和终点之间的行程所化时间的系统和方法，更具体地说，本发明涉及的是一种自动驾驶系统和在这种系统中设定速度指令值(给定值)的方法。
已有技术中主要用于火车的最初类型的自动驾驶系统是些线性伺服系统。
已有技术中的这些自动驾驶系统考虑的是铁路型面那样的外部参数和限制，即：道岔和斜坡，调节列车余速的可能性，旅客的舒适程度，即：猛然进行牵引和刹车，上游列车的防护，遵守各个路段的最大速度。
但已有技术中的这些自动驾驶系统不考虑例如由列车消耗的能量，保证行程时间的外部限制(影响)和参数。
根据已有技术，以遵守(保持)其种运行模式而对地铁进行自动驾驶。一种运行模式与站间确定的速度分布有关。当火车停站时，由铁路网的调节系统在一定数量的可能性中对运行模式加以选择。每一种运行模式均与行程的给定时间有关，但交通的紊乱会导致晚点严重。这种产生速度指令值的方法不能弥补这类晚点。此外，通过沿铁路在各预定位置调节余速以便使能量消耗达到最佳。
刊登在日本期刊模糊理论和系统(Vol.5，Nol，1993，P133-146)中的文章"DESIGN，REALIZATION，AND IMPROVEMENT OF AN OPTIMUMFUZZY CONTROLLER FOR A RUNNING TRAIN″（作者：N.GENG和I.MUTA)以及刊登在日立周报(Vol.35(1986)，No.6，P297-304)中的文章″TOTAL SYSTEM FOR RAPID TRANSIT AND TRENDS IN CONTROLELECTRONICS FOR RAILWAY VEHICLES″(作者：A.OAZAMA和M.NOMI)描述了已有技术中的火车自动驾驶系统。
本发明的目的也是自动驾驶系统和设定速度指令值的方法，可是这种系统和方法可以考虑到外部参数。
换言之，本发明的目的在于使自动驾驶系统和设定速度指令值的方法可以把相对于行程给定值时间的偏差减到最小，可以保持最大速度的分布，可以考虑有待防护的各个地点，能够遵守减速和停止的命令，能适应小的交通紊乱，并弥补不很严重的晚点。
根据本发明，自动驾驶系统的特征在于：
-记录若干个被预测参照位置的一些设备，根据车辆在铁路上的位置和各路段规定的限速，这些参照位置给出到达目的地所需要的时间，
-至少一个模糊推理系统SIF。
根据本发明的另一特征，自动驾驶系统的特征在于：
-速度给定值(指令值)Vcons的计算设备；
-加速指令值γcons的设定设备；
-牵引操纵(命令)T的发生设备；和
-调节车辆余速的设备。
根据本发明的另一个特征，自动驾驶系统的特征在于，用变量β对车辆位置进行描述的设备，该变量β的特征体现在当前位置与限定位置的偏差上，这些限定位置定义为：
-经预测过的第一个参照位置，该位置对应于行程的最短时间，因而也就对应于该行程中可能是最大的速度，和
-经预测过的第二个参照位置，该位置对应于最长行程的时间，因而也就对应于该行程中的最低速度。
本发明的内容还在于满足如下特征之一的自动驾驶系统：
-变量β由下式给出：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)
其中Tmax和Tmin分别为对应于用最长时间和最短时间运行的剩余路程所化的时间，其中Trestant由下式给出：
Trestant=TconsigneTpresent
(T剩余=T指令值-T当前)
-所要保持的指令值速度在β分别接近1和0时则分别接近所允许的最大速度和最小速度，
-经预测过的第一个参照位置对应于行程最短时间，因而也就对应于该行程中可能的最大速度，
-经预测过的第二个参照位置对应于最大行程的时间，因而也就对应于该行程的最低速度，
-经预测过的第三个参照位置对应于行程的中间时间，因而也就对应于该行程中的最大平均速度，和
-由各路段规定的速度限制，
-记录设备至少有另一个经预测过的参照位置。
根据本发明的一个特征，在自动驾驶系统中速度指令值设定方法的特征在于：估算车辆相对于几个预测参照位置(5-7)的当前位置，这些参照位置根据车辆在铁路上的位置给出到达目的地所需的时间，从而调整车辆的行程时间。
根据本发明的另一个特征，在自动驾驶系统中速度指令值设定方法的特征在于：
-记录若干个经预测过的参照位置，这些参照位置根据车辆在铁路上的位置给出到达目的地所需的时间，和
-速度指令值Vcons的计算。
按照本发明该另一特征所述的方法可以包括一些附加步骤，这些步骤在于：
-设定一个加速指令值γcons，
-产生一个牵引命令T，和
-调节车辆余速。
根据本发明的又一特点，在自动驾驶系统中速度指令值设定方法的特征在于：用变量β描述车辆的位置，所述变量β的特征体现在当前位置相对于限定位置的偏差上，这些限定位置定义为：
一经预测的第一个参照位置，该位置对应于行程中的最短时间，因而也就对应于该行程中可能的最大限制速度，和
一经预测的第二个参照位置，该位置对应于行程中的最长时间，因而也就对应于该行程中的最低速度。
本发明还有一个内容是关于在自动驾驶系统中速度指令值的设定方法，该方法满足下面特征中的一个特征：
-变量β由下式给出：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)
其中Tmax和Tmin分别表示对应于用最长时间和最短时间运行的剩余路程所化的时间，而其中Trestant由下式给出：
Trestant=Tconaigne-Tpresent
-所要保持的指令值速度在β分别接近1和0时则分别接近所允许的最大和最小速度。
本发明的自动驾驶系统和速度指令值设定方法的一个好处在于减少了车辆的能量消耗。
本发明的自动驾驶系统和速度指令值设定方法的又一个好处在于改善了旅客的舒适程度。
本发明的自动驾驶系统和速度指令值设定方法的再一个好处在于不受载荷及车辆特性变化的影响。
本发明的自动驾驶系统和速度指令值设定方法的又一个好处在于对余速进行调节时能遵守规定的行程时间。
通常，时间偏差少于5秒钟，余速调节的百分比大于百分之三十。
本发明的自动驾驶系统和速度指令值设定方法的还一个好处在于如果停车以后累计的晚点时间不能完全弥补时可以将晚点减到最小。
本发明的自动驾驶系统和设定速度指令值的方法再一个好处是减速时没有波动。
在阅读了下面有关自动驾驶系统和在该系统中设定速度指令值的方法的较佳实施例的描述以后，本发明的其他目的，特征和优点将会更加清楚，该描述是结合附图进行的，其中：
-图1为本发明自动驾驶系统较佳实施方案的总结构图，
-图2为本发明指令值速度Vcons计算系统的较佳实施方案的原理图，
-图3为对应于三个经预测过的参照位置的三条曲线，
-图4描绘出由三角形三个顶点的横座标所限定的三角形状的模糊集(群)，
-图5为本发明的加速指令值γcons的设定系统的较佳实施方案的原理图，
-图6为本发明牵引命令T发生系统的较佳实施方案的原理图，和
-图7表示第三模糊推理系统SIF3的结构实例。
图1表示本发明自动驾驶系统较佳实施方案的总结构图。
图1中有三个重要步骤来获取车辆的牵引命令。
第一个步骤1对应于计算速度指令值Vcons。
这些计算主要考虑诸如象行程时间的调节，晚点的补救，最佳的能量消耗和减速同步控制等的一些数据。
第二个步骤2对应于设定加速指令值γcons。
该步骤主要考虑加速限制值。
第三个步骤3适于产生牵引命令T。
该步骤主要考虑对载荷变化和对速度测量的稳定性。
图1所示的自动驾驶系统的结构还有一个旁侧支路4，它用以调节车辆余速。
自动驾驶系统和在该系统中设定速度指令值的方法的一个好处在于：在任何时刻计算取样速度指令值都可以算出随机运行值，并可以进行一种折衷解决，例如通过调节车辆的余速，该折衷就可以把可能的晚点和能量消耗减到最小。
车辆的位置和速度以及减速命令都是传送给行程中车辆的信息。
反之，直至下一站行程时间的指令值，铁路型面，有待防护的位置，参照运行模式和列车的特征等都是在站台提供的信息或是由地面设备传送的，也可以是在自动驾驶系统中以存储器形式提供的信息。
根据本发明的自动驾驶系统，这三个步骤和调节余速的步骤最好由所述的模糊推理系统进行处理，模糊推理系统与非模糊逻辑系统相连。
图2表示本发明指令值速度Vcons计算系统的较佳实施方案原理图。
位置分析系统S1或是把指令值速度的计算引向调整火车的余速，或是将其引向恰当指令值速度Vcons的计算。
用公知的设备M1(不作描述)对火车的余速进行调节。
第一个模糊推理系统SIF1根据所要求的行程时间、当时的时间和预测的三种速度分布来估算车辆的晚点或提前。
当车辆停车站中时，这三种预测的速度分布或是被加载，或是存储在自动驾驶系统中。
当减速时，该第一模糊推理系统SIF1利用自动调节系统S2产生合适的指令值速度Vcons。
计算指令值速度是为了防止太多的晚点或早点太多，尽量补救可能的晚点，并使路程中的余速调节时间最长。
计算减速是为了防止火车间相撞。
调整行程时间的原理在于估计车辆相对于预测过的三个参照位置的当前位置。
为了进行指定的计算，自动驾驶系统有三个表，这三个表给出了根据车辆在铁路上的位置而变化的到达目的地所用的时间。
这三个表对应于三个经预测过的参照位置。
例如，图3表示的三条曲线5至7对应于三个经预测过的参照位置，所述三个表是从这三条曲线推算出来的。
与第一条曲线5相关的第一个表对应于行程的最短时间，因而也就对应于该行程中的最高速度。
与第二条曲线6相关的第二个表对应于行程的最长时间，因而也就对应于该行程中的最低速度。
与第三条曲线7相关的第三个表对应于行程的中间时间，因而也就对应于该行程中的最大平均速度。
可能运行的速度考虑到了由各路段规定的限制速度，这些限制速度由第四条曲线8表示。
引进中间位置的好处在于可更好地考虑到路段的特殊情况。
事实上，当最大速度分布并不固定时，最大速度分布经乘上一个系数以后所得到的平均速度分布并不肯定构成一个理想值。
根据本发明，火车的位置由变量β描述，该变量的特征体现在当前位置相对于限定位置之间的偏差上，所述限定位置由第一曲线5和第二曲线6确定。
剩余时间Trestant由下式给出：
Trestant=Tconsigne-Tprésent
而变量β由下式给出：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)
其中Tmax和Tmin分别为对应于用最长时间运行和最短时间运行时剩余路程所化的时间。
从上面可以看出，如果β分别接近1或0，则应遵循的指令值速度分别接近允许的最高速度和最低速度。
如果β大于1，车辆的晚点不可补救。
根据本发明，变量β由单元增益和时间常数1S的第一级(命令)系统进行筛选，时间常数对应于牵引链的晚点。
第一级(命令)系统由下式给出：
βconsidéré=0.8βprécédent+0.2βcourant
(所考虑的) (以前的) (现时的)
这种筛选法的好处在于不会使速度指令值引起很突然的变化。
可得到有待使用的指令值速度的一种折衷方法是在各模糊子集中展现β的渐近从属部分，模糊集(群)定义在0和1之间而且它们对应于各个参照分布。
最好在本发明自动驾驶系统中所使用的模糊推理系统为SUGENO型。
这些规则的结论是一种各输入值的线性组合。在本发明自动驾驶系统中所使用的模糊推理系统SIF的语法(体系)例子示于表1。
表1
变量的限定给出的一览表是第一模糊推理系统SIF1的输入和输出变量以及它们各自的变化范围。
模糊集的限定给出的一览表是各变量的模糊集，它们的类型和它们的特征参数。
例如三角形的模糊集是由三角形三个顶点的横坐标所限定的。这种三角形示于图4。
模糊规则的限定给出了可应用的模糊规则一览表。
规则r1的说明如下：
当a和b在满足规则的前提下，C=1+2a+3b。
如果输出一览表减到只剩一个值，则规则的结论就直接取该值。
例如，表2示出了第一模糊推理系统SIF1的体系(语法)。
表2
与调节行程时间相关的第一模糊推理系统SIF1取决于站间条件。
与变量β相关的各模糊集具有一个可变参数，该参数是由上述限定的三种参照运行情况计算出来的，所以各模糊集稍许不同。
对于各站间来讲，β的中等模糊子集的最大值由下式得到：
βmoyen=(Tmax-Tmoyen)/(Tmax-Tmin)
(中等)(最大)(中等)(最大)(最小)
第一模糊推理系统SIF1的输入是：
-由下式算出的系数βcourant；
(当前)
Treatant=Tconsigne-Tprésent，
(剩余)(指令值)(当时)
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)
-与三种参照运行方式相关的速度。
第一模糊推理系统SIF1的输出给出速度指令值，该输出是三种参照速度的组合。
可以通过把自动计算的模糊集加到变量β上来增加中间的参照运行而一些规则是与相关速度相对应的。
图5所示的是本发明加速指令值γcons设定系统的较佳实施方案原理图。
第二模糊推理系统SIF2主要根据速度指令值Vcons和所测速度Vmes间的偏差来设定加速指令值γcons。
因此由第二模糊推理系统SIF2来设定加速指令值γcons，该系统的输入为指令值速度Vcons和所测速度Vmes之间的偏差和安全时间Ts。
安全时间Ts就是考虑到火车的状态，即根据其位置速度，加速，度以及速度和减速度的应力影响把紧急刹车所化时间除去以后所对应的宽裕时间(时间余量)。
由计算系统S3得到安全时间Ts，该计算系统算出安全的必要条件，即：例如铁路信息I和火车状态E，即火车位置、速度和加速度。
第二模糊推理系统SIF2重现如下推论：
只要安全时间正常，即没有紧急刹车的危险，加速度取决于速度偏差。
如果安全时间不正常，就要求刹车F1。
如果安全时间很不正常，就要求刹车F2。
刹车F1和F2取决于火车特征，这两个刹车分别对应于中等刹车和最强刹车。
例如，表3示出了第二模糊推理系统SIF2的语法(体系)。
表3
第二模糊推理系统SIF2的输入为：
-指令值速度Vcons和所测速度Vmes之间的偏差，和
-安全时间Ts。
第二模糊推理系统SIF2的输出是指令值加速度。
图6为本发明牵引命令T发生系统的较佳实施方案原理图。
所产生的加速指令值rcons由滤波器F滤波(筛选)，并借助第三模糊推理系统SIF3用于产生牵引命令T。
在经过滤波的指令值加速度rfiltrée和所测的加速度rmesurée之间的剩余偏差由PIR型(Proportionnel，IntégralRetard(按比例的积分延缓))校正器C或Smith预测器进行校正，该预测器的参数由第四模糊推理系统SIF4控制。
描述校正器PIR的方程如下：
dtract(K)=A.dract(K-1)+B.dtract(K-R)+
+C.ε(K)+D.ε(K-1)式中：dtract(K)是要施加的牵引命令的校正，
dtract(K-1)是对要作用于前一取样脉冲(短信号)的牵引命令的校正，
dtract(K-R)为存在R取样脉冲时，对要施加的牵引命令的校正，ε是指令值加速度和所测加速度之间的偏差，
A，B，C，D是校正器的参数，它们取决于系统动态性能和所要求的性能。
值R对应于大量取样脉冲的晚点值。
参数A和B对应于预测器的收敛速度。
例如，A，B和R的值分别为0.25，0.75和5。
系数C和D对应于预测器的增益。
图7表示的是第三模糊推理系统SIF3的结构实例。
在预定结构中，第三模糊推理系统SIF3把参照牵引值Tref，提供给传统的控制回路9。
由反馈回路10对参照牵引值Tref进行校正，该回路有一个校正器C。
将牵引命令T传送给火车TR。
该实施方案的优点在于，当直接显示控制地点时可避免单一反馈回路的缺陷，所要施加的控制(命令)应在该控制点的周围。
由此使速度更快，并消除了正面阻力。
用于反馈回路10中的校正器C的作用是补救围绕参照值的偏差的。反馈回路10应当考虑系统的时间常数，即：反应时间、延滞时间。反应时间为1.5秒，延滞时间为1秒，最好使用PIR(按比例的积分延缓)型校正器或″Smith预测器″式的校正器，以便使当前的时间命令与预告偏差同步。
这种驾驶系统的好处在于：例如当加速或刹车过程中，在需要进行不同调整的运行区域之间，可以保证逐步转换，同样，在特殊情况下，可以保证逐步断开回路。
例如表4示出了第三模糊推理系统SIF3的语法(体系)。
表4
第三模糊推理系统SIF3的输入为：
-所测速度Vmes和
-所希望的指令值加速度rcons。
第三模糊推理系统SIF3的输出是要求施加的牵引命令T。
例如表5示出了第四模糊推理系统SIF4的语法体系。
表5
第四模糊推理系统SIF4的输入具体为：
-指令值加速度的绝对值和
-指令值加速度的增量绝对值。
第四模糊推理系统SIF4的输出是Smith预测器的参数C和D。
由此得到在本发明的自动驾驶系统中设定速度指令值的方法。
在自动驾驶系统中设定速度指令值的方法在于估算车辆相对于若干个预测过的参照位置(5-7)的当前位置，这些参照位置根据车辆在铁路上的位置不同给出其到达目的地所需要的时间，从而调节车辆的行程时间。
根据本发明，设定速度指令值的方法在于：
-记录若干个预测过的参照位置(5-7)，这些参照位置根据车辆在铁路上的位置给出其到达目的地所需要的时间，和
-计算速度指令值Vcons。
本发明设定速度指令值的方法可以有一些附加步骤，这些步骤在于：
-设定加速指令值rcons，
-产生牵引命令T，和
-调节车辆余速。
本发明设定速度指令值的方法由变量β给出对车辆位置的描述，该变量β的特征体现在当前位置相对于限定位置的偏差上，这些限定位置定义为：
-经预测的第一个参照位置(5)，该位置对应于行程的最短时间，因而也就对应于该行程中可能的最大速度，和
-经预测的第二个参照位置(6)，该位置对应于行程的最长时间，因而也就对应于该行程中的最低速度。
Claims (17)
1．一种自动驾驶系统，其特征在于它包括：
用于记录多个经过预测的参照位置(5-7)的设备，根据车辆在道路上的位置和各路段规定的限速(8)，给出车辆到达目的地所需的时间，和
至少一个模糊推理系统(SIF)，用于在取样时刻利用所述参考位置产生一个用于车辆的速度指令值(Vcons)。
2．一种用于车辆的自动控制的自动驾驶系统，其特征在于它包括：
用于根据多个参数计算速度指令值(Vcons)的设备(1)，所述参数包括车辆运行时间管理、运行时间延迟和所述车辆的能量使用；
用于根据所述车辆的加速度限制值和所述车辆行驶的道路产生加速度指令值(γcons)的设备(2)；
用于根据所述车辆的负载变化和所述车辆的速度产生牵引命令(T)的设备(3)；
调节车辆余速的设备(4)。
3．一种自动驾驶系统，其特征在于它包括一些用变量β描述车辆位置的设备，所述变量β由车辆的当前位置与参照位置的偏差确定，所述参照位置包括：
第一个经预测的参照位置(5)，该位置对应于行程的最短时间，因而也就对应于该行程中可能的最大速度，和
第二个经预测的参照位置(6)，该位置对应于最长行程时间，因而也就对应于该行程中的最低速度，和
用于根据变量β，确定车辆的速度指令值的设备，其中该变量由当前位置与第一个经预测的参照位置和第二个经预测的参照位置的比较而确定。
4．根据权利要求3所述的系统，该系统中的变量β由下式给出：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)式中Tmax和Tmin分别为对应于最长时间和最短时间运行的剩余路程所花的时间，而式中Trestant由下式给出：
Trestant=Tcons-Tpresent
其中，Tcons是车辆的目标行进时间，Tpresent是车辆的当前行进时间。
5．根据权利要求4所述的系统，该系统中所要遵循的指令值速度在β分别接近1和0时，则分别接近所允许的最大速度和最低速度。
6．根据权利要求1至5中任一项所述的自动驾驶系统，其中：
经预测的第一个参照位置(5)对应于行程的最短时间，因而也就对应于该行程中可能的最大速度，
经预测的第二个参照位置(6)对应于最长行程时间，因而也就对应于该行程中的最低速度，
经预测的第三个参照位置(7)对应于行程的平均行程时间，因而也就对应于该行程中的平均速度，和
由各路段所规定的速度限制(8)。
7．根据权利要求6所述的自动驾驶系统，其中，记录设备至少包括另一个经预测的参照位置。
8．根据权利要求1所述的自动驾驶系统，其中，
第一模糊推理系统(SIF1)的输入为：
由下式计算的当前系数β：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)，
Trestant=Tcons-Tpresent，和
·与经预测的参照位置(5-7)相关的速度，和
第一模糊推理系统(SIF1)的输出给出速度指令值，而且该输出是所述那些参照速度的一种组合。
9．根据权利要求8所述的自动驾驶系统，其中，
第二模糊推理系统(SIF2)的输入为：
·指令值速度(Vcons)和所测速度(Vmes)间的偏差；和
·安全时间Ts，以及
第二模糊推理系统(SIF2)的输出为指令值加速度(γcons)。
10．根据权利要求9所述的自动驾驶系统，其中，
第三模糊推理系统(SIF3)的输入为：
·所测速度(Vmes)，和
·所希望的指令值加速度(γcons)，和
第三模糊推理系统(SIF3)的输出为要施加的牵引命令(T)。
11．根据权利要求10所述的自动驾驶系统，其中：
第四模糊推理系统(SIF4)的输入为：
·指令值加速度的绝对值，和
·指令值加速度的增量绝对值，和
第四模糊推理系统(SIF4)的输出是由所述第四模糊推理系统(SIF4)控制的设备(C)的一些参数。
12．一种在自动驾驶系统中设定速度指令值的方法，该自动驾驶系统包括至少一个模糊推理系统，所述方法包括如下步骤：
记录多个经过预测的参照位置(5-7)，根据车辆在道路上的位置和各路段规定的限速，给出车辆到达目的地所需的时间；以及
通过估算车辆相对于所述多个预测的参照位置的当前运行位置，在采样时刻产生该车辆的指令值速度，从而产生所述车辆的行进时间。
13．根据权利要求12所述的在自动驾驶系统中设定速度指令值的方法，其特征在于：
记录若干个经预测过的参照位置(5-7)，根据车辆在道路上的位置给出到达目的地所需的时间，和
计算速度指令值(Vcons)。
14．根据权利要求13所述的方法，该方法包括如下附加步骤：
设定加速指令值(γcons)，
产生牵引命令T，和
调节车辆余速。
15．根据权利要求12所述的在自动驾驶系统中设定速度指令值的方法，其特征在于：用变量β描述车辆的位置，所述变量β的特征体现在当前位置相对于限定位置的偏差上，限定位置定义为：
经预测的第一个参照位置(5)，该位置对应于行程中的最短时间，因而也就对应于该行程中的可能的最大速度，和
经预测的第二个参照位置(6)，该位置对应于最长行程时间，因而也就对应于该行程中的最低速度。
16．根据权利要求15所述的方法，其中变量β由下式给出：
β=(Tmax-Trestant)/(Tmax-Tmin)式中Tmax和Tmin分别表示对应于最长时间和最短时间运行的剩余路程所花的时间，而Trestant由下式给出：
Trestant=Tcons-Tpresent。
17．根据权利要求16所述的方法，其中当β分别接近1和0时，应遵循的指令值速度分别接近所允许的最大和最小速度。
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