CN112034738B - 一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法，涉及列车自动驾驶技术领域，该方法为电空配合参数调整开发了有效的量化分析数学模型，可以结合现有数据快速的进行参数预调节，无需实车环境即可根据实际数据进行量化分析并得出初步参数调节方案，减少多方厂家联合调试过程中的无效沟通，为实车调试提供有力支持，并可在问题站点满足对标精度的同时兼顾对其他站点对标情况的影响，以此量化分析模型为基础，本发明的方法可以极大的提升对标精度不足问题的解决成功率和效率。

Description

一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法

技术领域

本发明涉及列车自动驾驶技术领域，更具体地说，涉及一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法。

背景技术

近年来，随着我国城市化步伐的拓进，地铁等城轨列车已逐步成为各大城市的主要交通工具，而列车自动驾驶(Automatic Train Operation，简称:ATO)技术具有保证运行时间、可定点停车、运行效率高、舒适度高，能耗少等突出优势，在城轨列车中的应用占比正逐年增高，但在信号、牵引、制动等厂家产品性能均满足列车试验要求的情况下，仍然会出现同批次全部列车或部分列车停车对标精度不达标(一般要求偏差在±50cm以内)的问题。

针对该问题，目前有如下两种解决方案：

第一种方案是寻求ATO供应商针对此问题进行软、硬件调整修正，这种方法从技术角度是可行的，但目前ATO技术国内厂家还不够成熟，很多项目用户都会采购代理商提供的国外公司产品(如西门子等)，而核心的控制技术都掌握在国外总公司手中，国内代理商一般只具备根据产品试验大纲进行数据采集和验证的能力，没有技术调节手段，具体技术设计和调整需国外公司根据现场反馈的试验数据进行，修改后再发回现场由国内代理商验证。通常情况下，在遇到ATO对标精度不足问题时，国外公司很难接受在列车信号试验已经通过的情况下再次对ATO软、硬件进行调整，即使国外公司愿意配合，十分漫长的设计调整周期和昂贵的价格也让很多用户望而止步。

第二种方案是寻求牵引、制动供应商进行配合参数的联合调试，但由于涉及不同的下级供应商(牵引和制动往往由列车厂家招标，而不是用户直接采购)，很难做到协同配合，而用户方又对技术的细节不够掌握，难以起到牵头导向作用。牵引、制动供应商只能通过反复修改配合参数进行实验效果验证，这种方式存在诸多问题：1.各厂家修改的各种参数作用效果可能独立或叠加，这就涉及多方参数的排列组合测试，引起调试工作量激增；2.大量的排列组合测试需求和难以协调的正线测试时间产生了很大的矛盾，而对标不准问题有时为某个站点或某时刻偶发，实际测试验证难度很高；3.一组调整参数确定后，没有量化手段考察对其他站点对标精度的影响，只能通过反复正线循环测试验证，若期间有新的对标问题发生，之前确定的组合参数就需要重新设计，很大程度上降低了问题解决的效率。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法，从调整电空配合参数的角度来解决“在信号、牵引、制动等厂家产品性能均满足列车试验要求的情况下，城轨列车自动驾驶模式下仍存在停车对标精度不足”的问题。

为了实现上述目的，现提出的方案如下：

一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法，所述方法包括：

基于电空配合阶段的参数建立量化模型；所述量化模型包括：加速度模型和用面积等效法计算的速度模型；所述电空配合阶段的参数包括：转换速度、各站点的转换起始加速度、空气制动上升斜率和电制动下降斜率；

在仿真环境下搭建所述量化模型；

获取电空配合阶段的参数，在搭建的所述量化模型中输入所述参数，得到电空配合开始后问题站点的制动距离；

根据所述问题站点的制动距离，调节所述电空配合阶段的参数中可调节的参数，修正问题站点的对标精度。

优选地，所述可调节的参数包括：空气制动上升斜率和电制动下降斜率。

优选地，所述建立量化模型包括：

在电制动先结束变化的情况或电制动和空气制动同时结束的情况下，所述加速度模型为：

所述用面积等效法计算的速度模型为：

在空气制动先结束变化的情况或电制动和空气制动同时结束的情况下，所述加速度模型为：

所述用面积等效法计算的速度模型为：

优选地，所述方法还包括：

将其他站点的信息和调节后的参数输入所述量化模型，量化评估调节后的参数对原有站点的影响；

根据调节后的参数对原有站点的影响，在实车正线条件下对参数进行微调。

优选地，所述在仿真环境下搭建所述量化模型包括：在Matlab/Simulink仿真环境下搭建所述量化模型。

优选地，所述获取电空配合阶段的参数包括：通过列车设备信息板记录的数据获取电空配合阶段的参数。

从上述技术方案可以看出：本发明中，为电空配合参数调整开发了有效的量化分析数学模型，可以结合现有数据快速的进行参数预调节，无需实车环境即可根据实际数据进行量化分析并得出初步参数调节方案，减少多方厂家联合调试过程中的无效沟通，为实车调试提供有力支持，并可在问题站点满足对标精度的同时兼顾对其他站点对标情况的影响，以此量化分析模型为基础，本发明的方法可以极大的提升对标精度不足问题的解决成功率和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为电空配合原理示意图；

图2为南方某地铁项目ATO模式对标数据示意图；

图3为本发明实施例中的一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法的流程示意图；

图4为本发明实施例中的一种减速度模型；

图5为本发明实施例中Matlab/Simulink仿真环境下搭建的量化模型示意图；

图6为本发明实施例中量化模型的输入输出示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

参见图1，其示出了电空配合的原理。城轨牵引系统受速度采样精度的限制，无法在超低速区(一般为180rpm以下)输出稳定的制动电磁转矩，这是各牵引厂家普遍面临的问题，因此在制动工况下低速区需进行电空配合设计：简而言之，在到达指定的转换速度点后，牵引系统的电制动力将按着一定斜率下降，空气制动的机械制动力将按一定斜率上升，目的是使列车在低速区制动力平稳输出，此过程如图1所示。

从图1中可见，粉色粗线为牵引系统发挥的电制动力，蓝色粗线为制动系统发挥的空气制动力，在t1时刻车速到达切换速度点v0后，电制动力开始按一定的冲击率(加速度变化率，保证乘客乘车舒适度)衰退，空气制动力按着一定的冲击率进行施加，保持整车的制动力平稳输出，在t2时刻完成电空制动转换。(图中电制动力和空气制动力斜率绝对值相同是电空配合的一种常用方式，但不是唯一方式。)实际上，电空配合过程中存在一段制动力的不可控区，在空气制动力增加的过程中，由于受机械结构的限制，只能根据设定好的斜率进行力的爬升，而无法根据ATO系统发来的级位指令进行力的调节；牵引系统受低速区转矩发挥精度的限制，根据级位调整制动力的空间也有限。在电空配合转换完成后，制动力才重新进入可控区。

在ATO模式停车对标过程中，列车一直处于制动状态，ATO系统会根据列车当前速度闭环调节输出级位值(级位与整车制动力成正比)，最终控制列车停在预定位置，若在信号、牵引、制动性能指标均已通过列车相关试验的情况下，即ATO软、硬件功能正常且整车制动力输出准确，那么ATO通过速度闭环控制一定可以十分准确的使列车停在指定位置，这在技术角度是十分容易实现的。纵观整个ATO模式停车对标过程，只有电空配合阶段列车制动力是不可控的，这是影响ATO模式停车对标精度的重要因素。

参见图2，其示出了南方某地铁项目ATO模式停车对标数据实际波形。从图2中可以看出，在电制动力衰退到零、整车制动力进入可控区时，列车车速只有2km/h左右，在随后1.5s左右的时间内列车将会静止，而ATO系统为了满足乘车舒适度要求，在列车仍有速度的情况下制动级位不会大幅度快速调节，即便在恢复可控区后按级位由50％突变为40％来计算，剩余可控区对制动距离的最大调节量只有77cm，而实际情况不可能这样极端，制动距离受到的实际影响要比此值小的多。即制动力恢复可控区后对不可控区造成的停车误差修正能力十分有限，而电空配合阶段发生在低速区且制动力不可控，是对对标精度进行微调的绝佳区域。

参见图3，其示出了本发明实施例中的一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法的流程，该方法包括以下步骤：

S1、基于电空配合阶段的参数建立量化模型；所述量化模型包括：加速度模型和用面积等效法计算的速度模型。

为了避免各厂家通过实车正线反复刷新程序、调整参数组合来进行测试，费时且低效。本发明开发了一种可针对此问题进行量化分析的数学模型。

电空配合阶段主要的参数有转换速度v0、转换起始加速度a1、空气制动上升斜率k1，电制动下降斜率-k。其中，v0是一个固定的数值；a1是一个小范围变化的输入量，可以通过列车设备信息板记录数据获取各站点的a1值；k和k1是两个可以调节的变量；停车前可控区对对标精度的调节微乎其微。基于这些信息，我们可以认为列车速度在下降到v0点以下后，制动的可控区为恒级位制动，将坐标系的纵轴定义为减速度、横轴定义为时间，以车速下降到v0的时刻为零点建立列车相应减速度模型如图4所示。

根据k和k1的大小模型可划分为三种情况：情况1电制动先结束变化；情况2电制动和空气制动同时结束变化；情况3空气制动先结束变化。其中，情况2是情况1或情况3的一种特殊状态，可以被1或3的模型包含，具体模型公式如下：

在情况1或情况2下，加速度模型为：

用面积等效法计算的速度模型为：

在情况3或情况2下，加速度模型为：

用面积等效法计算的速度模型为：

S2、在仿真环境下搭建所述量化模型。

S3、获取电空配合阶段的参数，在搭建的所述量化模型中输入所述参数，得到电空配合开始后问题站点的制动距离；

具体实施时，在Matlab/Simulink仿真环境下对上述量化模型进行搭建(如图5、图6所示，模型根据输入数据可以输出制动距离和加速度、速度及制动距离曲线，清晰明了)，根据输入的v0、a1、k、k1即可计算出电空配合开始后的制动距离。

S4、根据所述问题站点的制动距离，调节所述电空配合阶段的参数中可调节的参数，修正问题站点的对标精度。

电空配合阶段的参数中，v0一般不做调整，v0调大会增加闸瓦的磨损，降低空气制动系统的使用寿命，而v0调小会使电制动出力不准，影响行车安全，所以v0基本都设定为能保证电制动出力准确的最小值；a1与列车的运行状况及ATO的动态控制有关，一般站点不同、停车对标产生的a1也不同，但ATO模式为了保证乘车舒适度，a1会在一个不大的区间内变化，图2中南方某地铁实际项目的a1都会落在0.55到0.65之间，即a1是一个输入量，而不是可调节量；k和k1是一对可调节量，解决前述对标问题也只能通过调节这两个量进行，理论上，降低k或增大k1可以使制动距离减小，列车欠标趋势增加；增大k或减小k1可以使制动距离增加，列车冲标趋势增加。

S5、将其他站点的信息和调节后的参数输入所述量化模型，量化评估调节后的参数对原有站点的影响；

S6、根据调节后的参数对原有站点的影响，在实车正线条件下对参数进行微调。

当前述对标精度问题发生后，通过收集设备信息板记录的数据，即可通过模型计算出电空配合发生后问题站点的制动距离，通过调节k和k1的参数组合即可通过模型对对标问题进行量化分析，修正问题站点的对标精度。同时，通过将其他站点的信息和新的k和k1参数组合带入模型，即可量化评估新的参数组合对原有站点的影响。在获得相应的量化分析数据后，在实车正线条件下对参数进行微调即可快速获得比较理想实车对标效果，解决前述对标精度不足问题。

需要说明的是，应用本发明提出的城轨列车自动驾驶对标精度修正方法有几个前提条件：

a.本方法适用于信号、牵引、制动等厂家产品性能均满足列车试验要求的情况下，城轨列车自动驾驶模式下仍存在停车对标精度不足的问题。即对标误差应在几十厘米以内，若对标误差超过此范围应该从信号、牵引、制动厂家的性能试验入手解决问题；

b.列车需采用电空配合方式进行停车制动；

c.本方法的参数调节方式会对列车低速区恒定制动力效果产生一定影响，会使列车减速度在电空配合阶段产生轻微的凹陷或凸起，用户方需能接受这一点才可用此方法对对标精度进行量化修正。

为了便于理解，下面以图2中的实际项目为例说明本发明中的城轨列车自动驾驶对标精度修正方法。

图2中的实际项目就出现了前述对标精度问题，同批次的列车中有一台正线对标出现欠标情况，而其他车对标正常，由于信号、牵引、制动等厂家设备性能均已满足试验大纲要求，欠标问题原因很难查明，而信号方是国外厂家，不愿为此调整软、硬件，故业主希望牵引和制动厂家为此问题车调试新版软件，解决对标问题。

问题车欠标正线数据如表1所示。

表1

可见，站点4和站点10为对标精度的两个边界点，欠标67cm的站点是需要修正对标精度的参考站点，而欠标27cm的站点是修正后主要需要校验的站点。针对欠标最严重的站点(-67cm)，信息板记录信息为v0＝4m/s、a1＝0.6m/s2、k＝k1＝1m/s3，带入模型计算得制动距离为102.9cm，此时欠标值为67cm，列车要求的对标精度为±50cm以内，因此至少需要调整17cm。通过与制动厂家交流，确认其k1最小为0.55，为尽可能减小闸瓦磨损取k1为0.55，经模型计算，当k取1.1时，制动距离为126.5cm，满足设计要求。而针对欠标27cm站点，原始数据为v0＝4m/s、a1＝0.63m/s2、k＝k1＝1m/s3，制动距离为98cm,而修改后的参数为v0＝4m/s、a1＝0.63m/s2、k＝1.1m/s3、k1＝0.55m/s3，制动距离为122cm，调整后基本为零标，即这组参数满足设计调整需求。(业主一般不希望出现过多站点对标精度为正值的情况，因为冲标一旦过大会面临严重的运营考核，因此新的参数不能对冲标趋势修正太多。)

以这组参数为基础，只经历了两次现场正线调试(共约5个小时)，将参数微调为k＝1.1m/s3、k1＝0.6m/s3，即在几个试验站点的对标中达到调试要求，之后业主用此参数进行了正线多个站点的测试，结果如表2所示。

表2

可见参数调整后的对标实际结果与量化模型分析的基本一致，证明了本发明方法的可用性。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (5)

1.一种城轨列车自动驾驶对标精度修正方法，其特征在于，所述方法包括：

基于电空配合阶段的参数建立量化模型；所述量化模型包括：加速度模型和用面积等效法计算的速度模型；所述电空配合阶段的参数包括：转换速度、各站点的转换起始加速度、空气制动上升斜率和电制动下降斜率；

在仿真环境下搭建所述量化模型；

获取电空配合阶段的参数，在搭建的所述量化模型中输入所述参数，得到电空配合开始后问题站点的制动距离；

根据所述问题站点的制动距离，调节所述电空配合阶段的参数中可调节的参数，修正问题站点的对标精度；

其中，所述建立量化模型包括：

在电制动先结束变化的情况或电制动和空气制动同时结束的情况下，所述加速度模型为：

所述用面积等效法计算的速度模型为：

在空气制动先结束变化的情况或电制动和空气制动同时结束的情况下，所述加速度模型为：

所述用面积等效法计算的速度模型为：

其中，v₀为转换速度，a₁为转换起始加速度，k₁为空气制动上升斜率，-k为电制动下降斜率，v₀是一个固定的数值；a₁是一个小范围变化的输入量，通过列车设备信息板记录数据获取各站点的a₁值；k和k₁是两个可调节的变量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可调节的参数包括：空气制动上升斜率和电制动下降斜率。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将其他站点的信息和调节后的参数输入所述量化模型，量化评估调节后的参数对原有站点的影响；

根据调节后的参数对原有站点的影响，在实车正线条件下对参数进行微调。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在仿真环境下搭建所述量化模型包括：在Matlab/Simulink仿真环境下搭建所述量化模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取电空配合阶段的参数包括：通过列车设备信息板记录的数据获取电空配合阶段的参数。