CN110271521B - 一种基于信号系统的列车防滑控制方法 - Google Patents

一种基于信号系统的列车防滑控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于信号系统的列车防滑控制方法,包括:检测列车运行前方的挡风玻璃上的雨量信息,获得单列车的雨量数据;根据每个轨道区段内多个列车上报的雨量数据,采用卡尔曼滤波方法为每个轨道区段独立计算轨道湿滑状态;根据列车当前的打滑状态、列车常用制动率以及列车所处轨道区段的轨道湿滑状态,预测列车在当前轨道区段以及前方轨道区段的可实现制动率;根据预测列车可实现制动率更新信号系统的列车自动驾驶速度参考曲线。本发明通过信号系统提前介入更新列车速度参考曲线的方式,在预防列车打滑的同时,也将调整列车间距,避免列车堆积情况的发生。同时使得列车能够准确的响应信号系统输出命令,提高信号系统的停车控制精度。

Description

一种基于信号系统的列车防滑控制方法
技术领域
本发明涉及城市轨道交通信号控制领域,尤其涉及列车防滑控制方法。
背景技术
在城市轨道交通系统中,车辆的制动方式是靠轮轨间的制动力来实现,由于受到轮轨间黏着系数的限制,车辆制动力不能过大,当车辆制动力超过轮轨黏着力时,车轮与轨面之间就会发生滑行,进而导致车轮踏面和轨面都会摩擦升温,擦伤表面。
车辆防滑控制可以从调整车辆制动力、改善和充分利用黏着力的方向入手。目前的研究集中在如何通过车辆制动系统调节防滑控制阀或者防滑控制器来实现车辆防滑。防滑控制器主要包含速度传感器、控制单元、防滑电磁阀三部分组成。速度传感器测量列车速度;控制单元综合判断列车滑行,并向防滑电磁阀输出增压、保压或缓解指令;防滑电磁阀通过移动阀门实现制动缸的压力控制。例如:中国专利(CN 1915723A)介绍了一种机车车辆防滑控制方法,以速度差,减速度和濡滑率为基础,综合考虑车辆速度,以及车辆速度与理论速度的差值,设定最优控制方案,通过控制防滑阀调节制动缸压力来防止车辆滑行。又例如:中国专利(CN108984970A)介绍了一种轨道列车防空转防滑黏着优化控制方法,该方法采用加速度和速度差作为判断条件,在线实时调整阈值及转矩下降斜率和上升斜率,使得输出转矩可根据轨面情况自适应调整。又例如:中国专利(CN 109204259)介绍了一种列车自动防护方法及装置,通过获取列车初始制动力,并根据列车所处坡度、路面状况对初始制动力进行修正,用于设置列车自动防护以及紧急制动时的制动力。
从控制功能上来看,上述研究都是从调整制动系统的制动力入手,基本能够满足车辆的防滑控制功能,但在轮轨黏着降低较多的情况时,如雨雪天气情况下,会导致列车制动系统将无法完全响应信号系统的ATO(Automat ic Train Operat ion,列车自动驾驶)控制指令,列车实际速度将严重偏离信号系统预期的速度曲线,造成列车堆积、晚点等等问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于信号系统的列车防滑控制方法,在防止列车打滑的同时,也让列车能够更加准确的响应信号系统命令。
实现上述目的的技术方案是:
一种基于信号系统的列车防滑控制方法,包括:
检测列车运行前方的挡风玻璃上的雨量信息,获得单列车的雨量数据,并将该雨量数据经由信号系统车载控制器发送给信号系统轨旁控制单元;
将轨道划分为若干轨道区段,根据每个轨道区段内多个列车上报的雨量数据,信号系统轨旁控制单元采用卡尔曼滤波方法为每个轨道区段独立计算轨道湿滑状态,并传输给信号系统车载控制器;
信号系统车载控制器根据列车当前的打滑状态、列车常用制动率以及列车所处轨道区段的轨道湿滑状态,预测列车在当前轨道区段以及前方轨道区段的可实现制动率;
信号系统车载控制器根据预测列车可实现制动率更新信号系统的列车自动驾驶速度参考曲线。
优选的,所述的计算轨道湿滑状态,包括:
基于K-1时刻的雨量信息预测K时刻的轨道区段的雨量信息W(k|k-1)=W(k-1|k-1),其中,W(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优值;
根据K-1时刻的雨量信息最优均方误差计算K时刻轨道区段的雨量预测误差P(k|k-1)=P(k-1|k-1)+Q,其中,P(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优均方误差,Q为过程白噪声;
计算卡尔曼增益Kg(k)=P(k|k-1)/(P(k|k-1)+R),其中,R为测量白噪声;
计算K时刻的雨量数据最优值W(k|k)=W(k|k-1)+Kg(k)*(Z(k)-W(k|k-1)),其中,Z(k)为K时刻轨道区段内车辆所测得的雨量信息;
计算K时刻的雨量信息最优均方误差P(k|k)=(1-Kg(k))*P(k|k-1);
根据轨道区段的每个时刻的雨量数据最优值W(k|k),判断该轨道区段的轨道湿滑状态。
优选的,在列车两端的挡风玻璃上安装雨量传感器,列车两端的信号系统车载控制器各自接收对应雨量传感器的数据并相互转发,判断列车运行方向,将列车运行前方的雨量传感器采集的雨量信息发送给信号系统轨旁控制单元。
优选的,在列车两端的挡风玻璃上安装雨量传感器,信号系统车载控制器接收两个雨量传感器的数据,判断列车运行方向,将列车运行前方的雨量传感器采集的雨量信息发送给信号系统轨旁控制单元。
优选的,信号系统轨旁控制单元对接收的雨量信息进行低通滤波处理。
优选的,建立推理规则:通过实际运营经验进行分段式选择,信号系统车载控制器利用推理规则预测列车在当前区段以及前方区段上的可实现制动率。
优选的,预测的列车可实现制动率小于或等于列车常用制动率。
本发明的有益效果是:本发明针对现有的从调整列车制动力入手的防滑控制方法的不足,通过检测雨量信息并计算轨道湿滑状态,并依据轨道湿滑状态、列车牵引制动性能数据和列车实际打滑状态,提前调整信号系统的ATO控制曲线,在防止列车打滑同时,也让列车能够更加准确的响应信号系统命令,列车实际运行速度与信号系统预期速度更加贴合,提高信号系统的控制精度。同时,通过调整速度曲线,可对线路上列车进行合理分配,减少多列车堆积,特别适用于高架路段。另外,可通过人机界面向调度和司机提供轨道湿滑状态的显示,有利于调度及时调整列车间距,有利于司机手动驾驶列车。
附图说明
图1是本发明的基于信号系统的列车防滑控制方法的流程图;
图2是本发明中雨量传感器的安装示意图;
图3是本发明中轨道区段划分及信号系统车载控制器与信号系统轨旁控制单元之间数据流转的示意图;
图4是本发明中步骤S4的流程示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步说明。
请参阅图1,本发明的基于信号系统的列车防滑控制方法,包括下列步骤:
步骤S1,检测列车运行前方的挡风玻璃上的雨量信息,获得单列车的雨量数据,并将该雨量数据经由信号系统车载控制器发送给信号系统轨旁控制单元。具体地,如图2所示,在列车两端的挡风玻璃上安装雨量传感器1。雨量传感器1利用光线检测前挡风玻璃的雨滴状态,经由前端信号采集、处理电路,传送至中央数据处理单元,分析和判断当前雨量级别,能够识别无雨、小雨、中雨、大雨四个级别,最终所测量的雨量级别信息(雨量信息)会通过数据总线传送至信号系统的信号系统车载控制器。
对于采用二乘二取二的信号系统车载控制器,信号系统的信号系统车载控制器分布在车辆两端,各自接收一端的雨量传感器1的数据,信号系统车载控制器间相互转发雨量传感器1的数据,并判断列车运行方向,将列车运行前方的雨量信息发送至信号信号系统轨旁控制单元。同时,按正常运行操作,信号系统车载控制器也将列车所处的轨道区段信息发送至信号系统轨旁控制单元。
对于采用三取二的信号系统车载控制器,信号系统车载控制器需要连接两端的雨量传感器1,并判断列车运行方向,将运行前方的雨量信息发送至信号系统轨旁控制单元。同时,信号系统车载控制器也将列车所处的轨道区段信息发送至信号系统轨旁控制单元。
步骤S2,将轨道划分为若干轨道区段,根据每个轨道区段内多个列车上报的雨量数据,信号系统轨旁控制单元采用卡尔曼滤波方法为每个轨道区段独立计算轨道湿滑状态,并传输给信号系统车载控制器。信号系统轨旁控制单元将路段分为若干轨道区段,如图3所示,轨道区段可按照道岔节点进行划分。信号系统轨旁控制单元上电时认为每个轨道区段都处于非湿滑状态,湿滑状态初值设定为0,初始最优均方误差需要不等于0。为避免传感器数据跳变以及传输过程的干扰,信号系统轨旁控制单元首先对接收到的雨量信息进行低通滤波处理。
然后,通过以下计算过程实现:
1)轨道区段的雨量信息跟上一时刻的雨量信息相同,且属于无控制系统,因此,基于K-1时刻的雨量信息预测K时刻的轨道区段的雨量信息W(k|k-1)=W(k-1|k-1),其中,W(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优值。
2)根据K-1时刻的雨量信息最优均方误差计算K时刻轨道区段的雨量预测误差P(k|k-1)=P(k-1|k-1)+Q,其中,P(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优均方误差,Q为过程白噪声。
3)由于雨量测量数据直接测量雨量信息,因此设定测量系统参数为1。计算卡尔曼增益Kg(k)=P(k|k-1)/(P(k|k-1)+R),其中,R为测量白噪声。
4)计算K时刻的雨量数据最优值W(k|k)=W(k|k-1)+Kg(k)*(Z(k)-W(k|k-1)),其中,Z(k)为K时刻轨道区段内车辆所测得的雨量信息。
5)计算K时刻的雨量信息最优均方误差P(k|k)=(1-Kg(k))*P(k|k-1)。
6)根据轨道区段的每个时刻的雨量数据最优值W(k|k),判断该轨道区段的轨道湿滑状态。
为了令卡尔曼滤波器开始工作,需要设定卡尔曼零时刻的初始值W(0|0)=0,但需要P(0|0)不等于0,否则卡尔曼滤波无法迭代更新。随着卡尔曼滤波器的工作,轨道区段雨量信息W会逐渐收敛。另外,对于同一轨道区段内存在的多车信息的情况,需要进行多次卡尔曼滤波计算。信号系统轨旁控制单元向信号系统车载控制器下发列车运行前方的轨道区段的湿滑状态。信号系统轨旁控制单元通过人机界面向调度显示轨道湿滑状态,便于调度提前调整列车运营间距,减少列车堆积的发生。
步骤S3,信号系统车载控制器根据列车当前的打滑状态、列车常用制动率以及列车所处轨道区段的轨道湿滑状态,预测列车在当前轨道区段以及前方轨道区段的可实现制动率。由于难于建立轨道湿滑程度与列车提供制动率之间的数学模型,因此需要利用专家经验建立推理规则。推理规则:通过实际运营经验进行分段式选择,信号系统车载控制器利用推理规则预测列车可实现制动率。所预测的列车可实现制动率小于等于列车常用制动率。
步骤S4,信号系统车载控制器根据预测列车可实现制动率更新信号系统的列车自动驾驶速度参考曲线。具体地,信号系统车载控制器根据停车点的距离、坡度、运行时分、冲动极限、节能设置以及列车可实现制动率生成列车速度参考曲线,此为现有技术。由于列车速度参考曲线考虑了当前状态下列车所能提供可实现制动率,因此从控制命令源头首先避免列车打滑的产生。另外,还需要利用确定的可实现制动率对ATO控制器的制动率输出进行限幅,使得ATO控制器的输出不会超出当前列车所能提供的制动力。如图4所示,虚框中为本申请所作的改变。
以上实施例仅供说明本发明之用,而非对本发明的限制,有关技术领域的技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下,还可以作出各种变换或变型,因此所有等同的技术方案也应该属于本发明的范畴,应由各权利要求所限定。

Claims (7)

1.一种基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,包括:
检测列车运行前方的挡风玻璃上的雨量信息,获得单列车的雨量数据,并将该雨量数据经由信号系统车载控制器发送给信号系统轨旁控制单元;
将轨道划分为若干轨道区段,根据每个轨道区段内多个列车上报的雨量数据,信号系统轨旁控制单元采用卡尔曼滤波方法为每个轨道区段独立计算轨道湿滑状态,并传输给信号系统车载控制器;
信号系统车载控制器根据列车当前的打滑状态、列车常用制动率以及列车所处轨道区段的轨道湿滑状态,预测列车在当前轨道区段以及前方轨道区段的可实现制动率;
信号系统车载控制器根据预测列车可实现制动率更新信号系统的列车自动驾驶速度参考曲线。
2.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,所述的计算轨道湿滑状态,包括:
基于K-1时刻的雨量信息预测K时刻的轨道区段的雨量信息W(k|k-1)=W(k-1|k-1),其中,W(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优值;
根据K-1时刻的雨量信息最优均方误差计算K时刻轨道区段的雨量预测误差P(k|k-1)=P(k-1|k-1)+Q,其中,P(k-1|k-1)为K-1时刻的雨量信息最优均方误差,Q为过程白噪声;
计算卡尔曼增益Kg(k)=P(k|k-1)/(P(k|k-1)+R),其中,R为测量白噪声;
计算K时刻的雨量数据最优值W(k|k)=W(k|k-1)+Kg(k)*(Z(k)-W(k|k-1)),其中,Z(k)为K时刻轨道区段内车辆所测得的雨量信息;
计算K时刻的雨量信息最优均方误差P(k|k)=(1-Kg(k))*P(k|k-1);
根据轨道区段的每个时刻的雨量数据最优值W(k|k),判断该轨道区段的轨道湿滑状态。
3.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,在列车两端的挡风玻璃上安装雨量传感器,列车两端的信号系统车载控制器各自接收对应雨量传感器的数据并相互转发,判断列车运行方向,将列车运行前方的雨量传感器采集的雨量信息发送给信号系统轨旁控制单元。
4.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,在列车两端的挡风玻璃上安装雨量传感器,信号系统车载控制器接收两个雨量传感器的数据,判断列车运行方向,将列车运行前方的雨量传感器采集的雨量信息发送给信号系统轨旁控制单元。
5.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,信号系统轨旁控制单元对接收的雨量信息进行低通滤波处理。
6.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,建立推理规则:通过实际运营经验进行分段式选择,信号系统车载控制器利用推理规则预测列车在当前区段以及前方区段上的可实现制动率。
7.根据权利要求1所述的基于信号系统的列车防滑控制方法,其特征在于,预测的列车可实现制动率小于或等于列车常用制动率。
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