CN109278806B - 基于站停结果的ato自学习自适应精确站停系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停系统及方法，ATO基于曾经的站停结果进行统计和分析，并建立站停补偿数据库，站停补偿数据库中包含站台坡度值及对应的坡度补偿值；ATO根据下一停车站的站台坡度值，从站停补偿数据库中查找此站台坡度值对应的坡度补偿值，在ATO计算出实际的当前列车到下一停车站停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的AR_Dts应等于实际的DTS加上坡度补偿值。本发明中ATO自动完成对列车制动特性的自我学习和适应，以满足更加严格的停车精度要求。
Description
技术领域
本发明涉及轨道交通技术，具体涉及列车自动运行系统。
背景技术
在轨道交通信号系统中，ATO(列车自动运行系统)子系统最主要和最重要的功能是精确站停功能，控制列车在站台停准，使车门和站台门中心线保持对准，从而使乘客顺畅的上下列车。ATO对列车的控制依赖于车辆的牵引制动性能，在了解了车辆的相关性能表现后，ATO才能基于那些表现参数，适配相关的算法参数，以达到平稳精准控车的目的。ATO最重要的精确站停功能，特别依赖车辆的制动特性，尤其是低速时候的制动表现。
从车辆的制动系统特性看，在低速(一般小于5km/h)临近停车时，大部分都只能使用机械制动，比如空气、液压来产生制动控制量，相比电制动，机械制动的控制稳定性和一致性会比较差。在不同工程项目中，车辆厂家或车辆型号或车辆制动系统的差异，导致车辆的牵引制动性能会存在差异，这就意味着每个工程项目，一般都会需要不同的车辆参数，对ATO精确站停功能，做大量调试工作。而即使同一个项目中的同一辆列车，在连续几年的运行之后，制动性能也可能会有所变化，从而影响到ATO的精确站停功能。所以一般情况下，需要重新调整ATO相关参数以适应车辆变化。
当然，车辆会提供项目车辆的参数，并且保证项目中使用的车辆参数特性的一致性。ATO使用这些参数也可以控制列车到站台停车窗停准。但是有时候由于车辆的差异，会导致同一个版本的ATO软件和参数，可以控制这个车停在±10cm以内，但是某辆车未达20cm。
这样的ATO也能满足轨道交通系统中对ATO性能的要求，但是在各种技术急速发展的如今，我们应该精益求精，想办法使ATO的精确停车性能在满足要求的同时，能做到更加优秀。
发明内容
本发明提供了一种基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停系统及方法，所要解决的技术问题就是ATO如何在已经满足停准性能要求的前提下，不通过手动参数适配，自动完成对列车制动特性的自我学习和适应，以满足更加严格的停车精度要求。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停系统，包括：
历史站停结果统计分析模块，ATO基于曾经的站停结果进行统计和分析，并建立站停补偿数据库，站停补偿数据库中包含站台坡度值及对应的坡度补偿值；下一停车站站停计算模块，ATO根据下一停车站的站台坡度值，从站停补偿数据库中查找此站台坡度值对应的坡度补偿值，在ATO计算出实际的当前列车到下一停车站停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的距离值AR_Dts应等于DTS加上坡度补偿值。
优选的，坡度补偿值的计算方法为，当ATO控制列车在站台停车点停准后，停准即与停车点偏移在±50cm以内，假设站停偏移结果为X，X表示列车停准时与停车点的偏差，正值表示未达，负值表示过走，单位为cm，若10cm＜|X|≤50cm，ATO将记录一个站停补偿数据，站停补偿数据包含站台坡度和该站台坡度的补偿距离StopComp，其中坡度为本站站台的坡度值，补偿距离StopComp取本次站停结果的三分之一，即StopComp＝|X|/3，若当前站台坡度值对应的补偿距离已经存在有效值，则StopComp＝StopComp+|X|/3。
本发明还提供了一种基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停方法，包括如下步骤：首先，ATO基于曾经的站停结果进行统计和分析，并建立站停补偿数据库，站停补偿数据库中包含站台坡度值及对应的坡度补偿值；其次，ATO根据下一停车站的站台坡度值，从站停补偿数据库中查找此站台坡度值对应的坡度补偿值，在ATO计算出实际的当前列车到下一停车站停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的AR_Dts应等于实际的DTS加上坡度补偿值。
本发明采用上述技术方案，具有如下有益效果：
1、ATO自动完成对列车制动特性的自我学习和适应，以满足更加严格的停车精度要求，能使ATO在控制列车停于停车窗的性能要求上达到更加卓越的表现。
2、对于地铁运营公司来说，若ATO能控制列车精确对准停车点，即车门和站台屏蔽门能精确对准，将最大限度的留给乘客上下车的空间(整个车门宽度)，带来更快速的上下车效率，同时也带给乘客更加舒适和便捷的上下车体验。
3、对于项目调试人员来说，本发明是一个ATO自学习自适应的过程，是一个ATO的自主行为，无需人为修改各种参数不断调试ATO精度。而且，使用本发明，ATO可识别站台的不同坡度，针对不同坡度可能带来的制动影响区别学习和应用。这是人工调试所无法达到的效果。而且针对不同项目不同列车，只要基本的制动性能一致，也可以通过本发明，来自动识别和适应车辆之间的轻微差异。
本发明的具体技术方案及其有益效果将会在下面的具体实施方式中结合附图进行详细的说明。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步描述：
图1为车辆制动效果偏高导致停站稳定未达时，对站停曲线做的平移后实际速度应达到的效果；
图2为车辆制动效果偏低导致停站稳定过走时，对站停曲线做的平移后实际速度应达到的效果。
具体实施方式
本发明主要解决的技术问题是ATO如何在已经满足停准性能要求的前提下(自动驾驶模式下，列车在站台区域对准停车点停车时，停在±0.3m停车精度范围内的准确率应不低于99.99％；列车停在±0.5m停车精度范围内的准确率应不低于99.9998％)，不通过手动参数适配，自动完成对列车制动特性的自我学习和适应，以满足更加严格的停车精度要求，比如能大概率停在±0.1m的范围内。
当然，本领域技术人员可以理解的是，为了满足本发明的基本条件，存在有一些基本假设要求：第一，车辆在低速空气制动中的表现，应是稳定统一的，可以比车辆约定的制动参数稳定偏高或偏低，但是不能随机的有时制动力特别足，有时候制动力又不足；第二，ATO的控制方式基于的是曲线跟随+固定制动的方式，将更适用本发明。
其中，基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停系统，包括：
历史站停结果统计分析模块，ATO基于曾经的站停结果进行统计和分析，并建立站停补偿数据库，站停补偿数据库中包含站台坡度值及对应的坡度补偿值；
下一停车站站停计算模块，ATO根据下一停车站的站台坡度值，从站停补偿数据库中查找此站台坡度值对应的坡度补偿值，在ATO计算出实际的当前列车到下一停车站停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的距离值AR_Dts应等于实际的DTS加上坡度补偿值。
以下结合图1和图2具体说明本发明基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停方法，当ATO控制列车在站台停车点停准后(与停车点偏移在±50cm以内)，假设站停偏移结果为X(X表示列车停准时，与停车点的偏差，正值表示未达，负值表示过走，单位为cm)。若10cm＜|X|≤50cm，ATO将记录一个站停补偿值数据，包含坡度Grade和该站台坡度的补偿距离StopComp。其中坡度Grade等于本站站台的坡度值，来源于线路数据库。另一个补偿值StopComp默认为初始值0x7FFFFFF，初始值为约定的无效值0x7FFFFFF(int32的最大值)，补偿值StopComp不等于约定的初始值时，会认为是已经记录过的有效值。则取本次站停结果的三分之一，即StopComp＝|X|/3。若当前站台坡度值对应的补偿距离已经存在有效值，则StopComp＝StopComp(已有有效值)+|X|/3，即新的StopComp数据覆盖替换原有数据。
当ATO从本站台发车，开始驶往下一站时，会查找列车前方的站台和停车点，并计算到停车点的距离，用以计算ATO跟随的速度曲线。在计算到下一站停车点的控车距离时，ATO根据下一停车站的站台坡度值，从以往站停结果学习统计后的补偿库中查找此坡度对应的补偿距离StopComp。在计算出实际的当前列车到停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的AR_Dts应等于实际的DTS加上补偿距离StopComp。从效果上看，如果前几站ATO稳定未达停车点，X为正值，StopComp为正值，则控车使用的AR_Dts将大于实际距离DTS，即ATO将推迟输出制动控制量，意味着在离停车点更近的地方ATO才输出制动。虽然比预期的制动输出晚，但是因为车辆制动效果比预期的大，因此结果将会是车辆对准实际的停车点停车。
本发明在杭州四号线试验线、重庆互联互通、重庆四号线等线上均成功应用。尤其重庆四号线，在车辆空气制动效果很大的基础上，通过本发明创造的自学习效果，ATO已自动适应车辆的制动性能，从初始停站的未达40cm左右，到现在已基本稳定在未达10cm以内。
下表为使用本发明之后的ATO在线上运行一天，10辆车跑了一天的站停数据统计：
由上表可知，ATO自动完成对列车制动特性的自我学习和适应，总计2592次站停，列车停在±10cm停车精度范围内的准确率为94.44％，满足了更加严格的停车精度要求。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，熟悉该本领域的技术人员应该明白本发明包括但不限于上面具体实施方式中描述的内容。任何不偏离本发明的功能和结构原理的修改都将包括在权利要求书的范围中。
Claims (1)
1.基于站停结果的ATO自学习自适应精确站停系统，其特征在于包括：
历史站停结果统计分析模块，ATO基于曾经的站停结果进行统计和分析，并建立站停补偿数据库，站停补偿数据库中包含站台坡度值及对应的坡度补偿值；下一停车站站停计算模块，ATO根据下一停车站的站台坡度值，从站停补偿数据库中查找此站台坡度值对应的坡度补偿值，在ATO计算出实际的当前列车到下一停车站停车点距离DTS后，ATO的速度控制模块使用的用以计算ATO站停曲线的距离值AR_Dts应等于DTS加上坡度补偿值，坡度补偿值的计算方法为，当ATO控制列车在站台停车点停准后，停准即与停车点偏移在±50cm以内，假设站停偏移结果为X，X表示列车停准时与停车点的偏差，正值表示未达，负值表示过走，单位为cm，若10cm＜|X|≤50cm，ATO将记录一个站停补偿数据，站停补偿数据包含站台坡度和该站台坡度的补偿距离StopComp，其中坡度为本站站台的坡度值，补偿距离StopComp取本次站停结果的三分之一，即StopComp＝|X|/3，若当前站台坡度值对应的补偿距离已经存在有效值，则StopComp＝StopComp+|X|/3。
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