CN112722011A - 重载列车自动驾驶节能控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供的重载列车自动驾驶节能控制方法及装置，通过对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据；在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合；然后根据能耗评价函数计算规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗；并根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线；根据所述目标曲线对重载列车进行控制。通过上述设置，有效地满足了重载列车的节能需求，降低了运输成本。

Description

重载列车自动驾驶节能控制方法及装置

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种重载列车自动驾驶节能控制方法及装置。

背景技术

重载铁路运输是在20世纪70～80年代崛起的一项国际铁路运输新技术，目前已经成为国际铁路货运技术发展的重要方向。我国铁路重载技术已经走在了世界的前列，目前每列重载列车牵引质量已经覆盖几千吨至几万吨。在运输行业中，重载列车运输已经成为不可或缺的主要运输方式之一。这主要得益于重载运输在大宗物资运输中具有运量大、全天候等得天独厚的优势。

但是，根据研究表明，列车系统已经成为了电网能耗的大户之一。在重载列车行驶过程中，由于不同的工况对应的行驶要求是不同的，耗能也可能随着不同的行驶要求而不同。于是，通过自动驾驶控制方法降低列车能耗，节省成本是铁路运输行业未来发展的必然要解决的问题。

发明内容

针对背景技术中提出的问题，本发明提供了一种重载列车自动驾驶节能控制方法及装置，该发明通过从能耗评价函数对规划曲线集合进行筛选，确定出一条满足列车正常运行的节能的目标曲线，并根据该曲线对重载列车进行控制，从而有效地减少了能耗，降低了运输成本。

为实现上述目的，本发明实施例的第一方面，提供了一种重载列车自动驾驶节能控制方法，包括：

对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据；

在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合；

根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗；

根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线，并根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

可选的，所述方法还包括：

获取实时列车信息和实时线路信息，判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息对应匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线，并根据所述实时目标曲线，对所述重载列车进行实时控制。

可选的，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合的步骤，包括：

获得能力系数λ，根据所述能力系数得到实际使用的电机总功率，其中，

P为单台电机功率，N为电机台数，m为车辆载重；

在一个预设线路范围内，根据所述实际使用的电机总功率和列车模型，为该预设线路范围内的每个位置点分配不同的控制参数值；

针对每一个位置点上的不同控制参数值，采用预设计算方法计算出多条满足所述约束条件的规划曲线，以得到规划曲线集合。

可选的，根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗的步骤包括：

针对所述规划曲线集合中的每条规划曲线，采用能耗公式

或者

计算每条规划曲线的能耗，其中，F_i是第i个位置点的作用力、Δs_i是力作用下的位移；v_i是第i个位置点的速度、Δt_i是速度v_i作用的时间。

可选的，根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线的步骤包括：

将所述规划曲线集合中能耗为最小的规划曲线作为目标曲线。

可选的，执行在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合的步骤之前，所述方法还包括：

根据列车信息和线路信息配置得到列车模型，并获得满足所述列车模型计算要求的约束条件。

可选的，所述列车模型包括：黏着力模型、阻力模型、空气制动模型以及牵引力/电制力模型。

可选的，所述约束条件包括：工况约束、牵引/电制力约束、空气制动力约束、速度约束、加速度约束以及加速度变化率约束。

本发明实施例的第二方面，提供了一种重载列车自动驾驶节能控制装置，包括：

预处理单元，用于接收线路信息和列车信息，并进行预处理以得到处理后的数据；

列车模型单元，用于提供列车模型，并对所述列车模型进行配置；

约束条件单元，用于配置满足所述重载列车正常运行的约束条件；

规划计算单元，用于根据所述列车模型和所述约束条件，对所述处理后的数据进行实时计算，以得到规划曲线集合；

能耗评价单元，用于根据能耗评价函数对所述规划曲线集合进行筛选，以得到一条目标曲线；

控制指令执行单元，用于根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

可选的，所述装置还包括：

实时状态反馈单元，用于获取当前车辆运行中的实时列车信息和实时线路信息，并反馈给所述规划计算单元和所述指令执行单元；

所述规划计算单元还用于判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息对应匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线；

所述控制指令执行单元还用于根据所述实时列车信息、所述实时线路信息以及所述实时目标曲线对所述重载列车进行实时控制。

本发明实施例提供一种重载列车自动驾驶节能控制方法及装置，通过对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据；在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合；根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗；根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线，并根据所述目标曲线对重载列车进行控制。通过上述设置，实现了列车的节能自动驾驶，满足了重载列车的节能需求，不仅减少了能源消耗，还降低了运输成本。

附图说明

在下文中将基于实施例并参考附图来对本申请进行更详细的描述。

图1为本发明提供的一种重载列车自动驾驶节能控制方法的流程示意图。

图2为本发明提供的一种重载列车自动驾驶节能控制方法的另一流程示意图。

图3为图1中的步骤S120的具体流程示意图。

图4为本发明提供的一种重载列车自动驾驶节能控制装置的模块框图。

在附图中，相同的部件使用相同的附图标记，附图并未按照实际的比例绘制。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达到相应技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。本申请实施例以及实施例中的各个特征，在不相冲突前提下可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

实施例一

请参阅图1和图4，本发明提供了一种重载列车自动驾驶节能控制方法，主要包括以下步骤S110至步骤S140。

步骤S110，对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据。

预处理指的是对所述线路信息和所述列车信息进行单位统一处理或者通过一些零散的信息提前进行计算，以得到一些便于后续方法计算的数据，并将数据赋值给对应的指标参数的处理过程。

其中，所述列车信息和所述线路信息可以是通过第三方系统导入的并进行预存，也可以是列车运行过程中通过摄像头、雷达传感器以及激光测距器等方式进行实时测量并反馈到当前系统中进行存储的。

所述列车信息包括：列车载重、列车长度信息、列车编组信息、列车当前位置信息(包括：列车相对位移信息和列车绝对位移信息)、列车实际工况信息、最大牵引力、最大电制力、空气制动闸类型、空气制动闸瓦力、车辆编组以及轮径等。其中，所述列车实际工况信息可以包括：惰行信息、牵引力信息、电制动力信息、空气制动力信息以及空电混合制动力信息。

所述线路信息包括：信号机类型、信号机编号、信号机位置、限速信息(包括临时限速信息)、站中心信息、车站交路号、坡道、坡道长度、坡道起点位置、弯道、弯道长度、弯道起点位置、隧道长度、隧道起点位置、闭塞长度、闭塞起点、侧线股道号、侧线有效长度、列车当前位置、分相位置、分相长度以及天气情况等。

需要说明的是，在本发明中，列车是指车头与挂在车头后面的车厢或货车的组合。

步骤S120，在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合。其具体过程如图3所示。

在步骤S1201中，获得能力系数λ，根据所述能力系数得到实际使用的电机总功率，其中，

P为单台电机功率，N为电机台数，m为车辆载重。

其中，能力系数λ是根据运行条件按照铁路运输安全要求进行配置的，在配置的能力系数满足相关运输安全要求的条件下，可根据所述能力系数得到实际使用的电机台数和实际使用的电机总功率。

在重载列车能力系数确定的情况下，当列车载重较轻时，可以相应的切除掉部分电机的动力，根据剩余的电机动力进行后续步骤的计算规划。或者，按照仍按照原有的电机台数和电机功率进行后续步骤的规划。由此，通过切除掉部分电机的动力，可以有效的减少能耗；如果仍按照原有的电机台数和电机功率进行规划，那么将在后续规划中通过其他方式降低能耗。

在步骤S1202中，在一个预设线路范围内，根据所述实际使用的电机总功率和列车模型，为该预设线路范围内的每个位置点分配不同的控制参数值。

在列车行驶到某段预设线路之前(此时列车可以是未启动，也可以是已经在行驶中但是还未到达这段预设线路范围内)，可将这段预设线路，看作是由无数个位置点组成的，那么可以通过结合列车的实际使用的电机总功率和该列车的列车模型，为列车在每个位置点分配不同的控制参数以控制该列车的行驶速度。并且，这段预设距离还可以划分成多段距离，以方便对列车行驶在这段预设线路范围内的参数进行规划。

需要说明的是，列车在启动前，可以针对全程进行提前的规划，此时这段预设线路范围相当于是从出发地到目的地的整个路线范围。所述预设线路范围可以是一段很短的距离，也可以是很长的一段距离，可以是直线，也可以是曲线。

所述控制参数值可以包括牵引力值、电制力值以及空气制动减压量值。

所述列车模型包括黏着力模型、阻力模型、空气制动模型以及牵引力/电制力模型。

其中，所述黏着力模型可以用于实时判断轮轨黏着工况，所述轮轨黏着工况可以是但不限制于干燥轨面、潮湿轨面或特殊轨面，根据实际需求进行设置即可，在此不做具体限制。

可选的，在本实施例中，所述轮轨黏着工况为干燥轨面或潮湿轨面。

可以理解的是，列车行驶过程中，不同的轮轨粘着工况对应的轮轨黏着系数不同，对应的轮轨摩擦也就不同，列车的牵引和制动能力都受到轮轨黏着特性的制约。

所述阻力模型可以用于计算不同路况的列车阻力，其中，所述列车阻力主要有基本阻力、坡道阻力以及弯道阻力；基本阻力指的是与速度相关的阻力，坡道阻力指的是由坡道决定的阻力，弯道阻力指的是由弯道产生的弯道阻力。

所述空气制动模型的用途包括以下几点：(1)计算列车施加空气制动时的空气制动力大小非线性模型；(2)计算列车缓解空气制动时的空气制动力大小非线性模型；(3)计算列车充风、排风时间模型以及对列车空气制动力大小影响模型。特别地，所述空气制动模型可以根据具体空气制动机的型号和制动性能曲线进行配置。

所述牵引/电制力模型指的是列车牵引能力特性和电制能力特性，即在牵引工况或电制工况下，不同转速对应的力矩和功率；当列车在所述牵引工况时，由接触网吸收电能，作为电动机，将电能转换成机械能，产生牵引力；当在所述制动工况时，反过来作为发动机，将列车运行的机械能转换为电能，产生制动力。

特别地，所述牵引/电制力模型可以根据具体重载列车的牵引力和制动能力特性进行配置，其中，制动能力特性是指列车速度从额定速度减少到零时的特性，制动能力越好，列车制动距离越小，安全性越高。

当所述控制参数值为牵引力值时，通过对列车从出发地到目的地这段全程线路进行分析，将该全程线路划分为多个预设线路范围；针对一段预设线路范围内的每个位置点分配的牵引力可以是相同的也可以是不同的，根据所述实际使用的电机总功率和上述列车模型中的多个模型(黏着力模型、阻力模型、空气制动模型以及牵引力/电制力模型)的计算要求，判断在满足列车模型的多个模型计算要求时，预设线路范围每个位置点可以有多少个不同的牵引力值；如果所述预设线路范围内的每个位置点都有对应的牵引力，便可得到一条牵引力曲线；通过数学中的排列组合计算方法，针对每个位置点，选取一个牵引力值，排列组合后得到所述预设线路范围内的每个位置点的牵引力组合不同，那么得到的牵引力曲线也是不同的。

例如，列车从出发地到目的地这段全程线路范围内，选取其中一段线路为上坡路段的距离作为一段预设路线，此时根据所述列车模型中的黏着力模型判断所述预设线路的轮轨黏着工况为干燥轨面，根据所述列车模型中的阻力模型判断当前阻力情况为坡道阻力，根据所述列车模型中的空气制动力模型计算当前空气制动力大小；假设所述预设线路范围内有五个位置点，分别是A、B、C、D以及E，在安全范围内，位置点A的牵引力可以为F₁和F₂，位置点B的牵引力可以为F₃，位置点C的牵引力可以为F₄和F₅，位置点D的牵引力可以为F₆和F₇，位置点E的牵引力可以为F₈；根据所述列车模型的牵引力/电制力模型中的列车牵引能力和制动能力特性对每个位置点的牵引力进行计算，可以计算出位置点C的牵引力F₅和位置点D的牵引力F₇这几个值不符合当前的牵引力/电制力模型的要求；那么将得到的所述预设线路范围内可能的牵引力配置组合为组合1：[F₁,F₃,F₄,F₆,F₈]和组合2：[F₂,F₃,F₄,F₆,F₈]。

当所述控制参数值为电制力值或空气制动减压量值时，处理过程与上述所述控制参数值为牵引力值的过程类似，在此不做一一赘述。

由此，通过上述方式进行牵引力/电制力或空气制动减压量的智能分配，不仅有效提升了列车的牵引性能和制动性能，还避免了列车司机操纵失误的情况，极大地减轻了列车司机的工作量。

步骤S1203，针对每一个位置点上的不同控制参数值，采用预设计算方法计算出多条满足所述约束条件的规划曲线，以得到规划曲线集合。

需要说明的是，所述约束条件必须满足所述列车模型的计算要求，所述约束条件包括：

约束一：工况约束；

约束二：牵引/电制力约束和空气制动力约束；

约束三：速度约束；

约束四：加速度和加速度变化率约束。

其中，所述工况约束包括牵引约束、电制约束、惰行约束、空气制动约束以及空电联合约束；所述惰行指的是既没有牵引力也没有电制力的情况，所述空电联合指的是既有空气制动力也有电制动力的情况，并且，在满足运行要求前提下，惰行约束优先满足。

其中，所述牵引/电制力约束指的是当前列车运行过程中施加的牵引力和电制力必须满足所述牵引力/制动力模型计算的要求。

所述空气制动力约束指的是当前列车运行过程中施加的空气制动力必须满足所述空气制动力模型计算的要求。

所述速度约束是指通过所述处理后的数据得到的不同区段的速度限制；如正常区段速度上限与下限、分相区速度上限与下限以及停车区域速度上限与下限等数据。

所述加速度和加速度变化率约束是指通过所述处理后的数据得到的不同区段的加速度和加速度变化率数据。

当所述控制参数值为牵引力值时，对步骤S1202中得到的预设线路范围内的不同牵引力组合进行计算筛选，首先，针对所述不同牵引力组合中的每一种牵引力组合通过力关系公式F_n＝F_n-1+β_F·ΔF进行计算，以去掉一些不符合安全运行的牵引力值，其中，F_n是第n个位置点的力，F_n-1是第n-1个位置点的力，β_F是牵引力步长系数，ΔF是力步长，特别注意的是，β_F、ΔF的选取需要在车辆安全运行的范围内；将一种牵引力组合通过上述公式计算后，得到每个位置点的牵引力步长系数β_F和力步长ΔF，如果这个牵引力组合中存在一个及一个以上的牵引力步长系数β_F或力步长ΔF不在安全范围内，那么对应的这个牵引力组合是不合理的，将被去掉，以得到符合安全规定的牵引力组合，由于一个牵引力组合中对应的位置点是在所述预设路线范围内连续的，那么可以认为得到的这些符合安全规定的牵引力组合是一些符合安全规定的牵引力曲线。

所述牵引力曲线可以是但不限制与牵引力-位移图或牵引力-时间图，根据实际需求设置即可，在此不做具体限制。

可选的，在本实施例中，所述牵引力曲线为牵引力-位移图。由此，更加直接的反映出在所述预设线路范围内，不同位置点的牵引力分配。

然后，根据速度-牵引力关系：

其中，F_n是第n个位置点配置的牵引力，P为所述实际使用的电机总功率，v_n是第n个位置点的加速度；针对上述符合安全规定的牵引力曲线中的每一条牵引力曲线，可以由其中一条牵引力曲线中每个位置点的牵引力F_n计算出对应位置点的速度v_n，以得到一条规划曲线，由于所述符合安全规定的牵引力曲线的条数至少有两条，那么相应的规划曲线也至少有两条。即得到一个第一规划曲线集合；针对该第一规划曲线集合中的每一条规划曲线，根据每个位置点的速度关系：v_n＝v_n-1+β_v·Δv(其中，v_n是第n个位置点的速度，v_n-1是第n-1个位置点的速度，β_v是速度步长系数，Δv是速度步长，特别地，速度步长系数β_v和速度步长Δv的选取需要在车辆安全运行的范围内)计算并判断该条规划曲线每个位置点之间的速度步长系数β_v和速度步长Δv是否符合安全规定；如果该条规划曲线上存在一个及一个以上的速度步长系数β_v或速度步长Δv不在安全范围内，那么该条规划曲线将被判断为不符合安全规定，对所述第一规划曲线集合中的每一条规划曲线进行上述步骤的筛选计算后得到一个第二规划曲线集合。

最后，针对所述第二规划曲线集合中的每一条规划曲线，根据加速度-速度关系：v_n＝v_n-1+a_n-1·Δt计算该条规划曲线上每个位置点的加速度a_n-1，以的到一条加规划曲线，由于所述第二规划曲线集合中的规划曲线至少有两条那么对应的加规划曲线也至少有两条，即得到一个加规划曲线集合，其中，v_n是第n个位置点的速度，v_n-1是第n-1个位置点的速度，a_n-1是第n-1个位置点的加速度，Δt是时间步长；针对该加规划曲线集合中的每一条加规划曲线，根据该条加规划曲线上的每个位置点的加速度关系：a_n＝a_n-1+β_a·Δa(其中，a_n是第n个位置点的加速度，a_n-1是第n-1个位置点的加速度，β_a是加速度步长系数，Δa是加速度步长，加速度步长系数β_a和加速度步长Δa的选取需要在安全范围内)计算并判断该条加规划曲线每个位置点之间的加速度步长系数β_a和加速度步长Δa是否在安全范围内；如果该条加规划曲线上存在一个及一个以上的加速度步长系数β_a或加速度步长Δa不在安全范围内，那么该条加规划曲线将被判断为不符合安全规定，该条加规划曲线对应的规划曲线也将被判断为不符合安全规定的规划曲线，对所述第二规划曲线集合中的每一条规划曲线进行上述步骤的筛选计算后得到一个第三规划曲线集合，此时该第三规划曲线集合即是目标速度集合；并且所述目标速度集合至少包含两个及以上的解。

步骤S130，根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗。

具体地，针对所述规划曲线集合中的每条规划曲线，采用能耗公式

或者

计算每条规划曲线的能耗，其中，F_i是第i个位置点的作用力、Δs_i是力作用下的位移；v_i是第i个位置点的速度、Δt_i是速度v_i作用的时间。

步骤S140，根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线，并根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

根据每条规划曲线的能耗值，将其中最小的能耗值对应的规划曲线作为目标曲线，此时该目标曲线即当前预设路线范围内满足约束条件能安全运行的最节能的一条规划曲线，并使重载列车按照该目标曲线行驶。

所述规划曲线包含的信息有：列车位置、列车速度、列车工况(牵引、电制、惰行、空气制动、空电联合)、力的大小(牵引力大小、电制动力大小、惰行信息、空气制动力大小、空气制动减压量)。

所述目标曲线可以是但不限制于速度-时间图或速度-位移图，根据实际需求进行设置即可，在此不做具体限制。

可选的，在本实施例中，所述目标曲线为速度-位移图。

由此，列车将采用所述目标曲线行驶，保证了当前预设路线范围内的能耗是在约束条件和安全要求条件下最小的，有效地节约了能源。

值得说明的是，在重载列车按照所述目标曲线行驶的过程中，还将获取实时列车信息和实时线路信息，判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线，并根据所述实时目标曲线，对重载列车进行实时控制。

在列车行驶过程中，所述线路信息和列车信息可能有突发的变化，这时原本的目标曲线可能已经无法满足当前变化后的行驶环境，由此，将不断的获取前方线路中的实时线路信息和实时车辆信息，判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息对应匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息通过步骤S110至步骤S140得到在预设线路范围内的一条新的目标曲线，并根据新的目标曲线对重载列车进行控制。由于，所述目标曲线实际上是一种理想状态的规划曲线，而列车在实际行驶操作过程中会因某些因素与所述目标曲线规划的速度等参数规划的值有一定的误差，所以上述的匹配其实也允许存在误差，这种误差可以由用户提前进行设置。

例如，在重载列车将要驶入一段长度为5km的直线(接近直线)的路段，且该路段存在A和B两个可能显示红灯或者黄灯等信号(代表需要停车或者减速)的信号灯，假设该重载列车在该重载列车行驶前为该重载列车规划的目标曲线时规划的是该重载列车经过A和B两个信号灯时都是绿灯可以运行直接通过，且在该路段内以60km/h的速度保持匀速行驶，而在改正重载列车实际行驶过程中，由于某些原因可能造成重载列车实际行驶速度为58km/h(此时的速度由于在误差允许范围内，所以仍认为是匹配原来的目标曲线在行驶)，按照58km/h可能会遇到在即将通过A信号灯时出现红灯(或任何暂停通行的情况)，这时原来的目标曲线已经不能满足此时重载列车的行驶要求，那么通过实时获取前方道路的实时线路信息和实时车辆信息可以提前发现A信号灯不能允许通过的情况，假设此时重载列车距离A信号灯还剩一个信号区间的距离(2km，假设值)时，根据获取到的实时线路信息和实时车辆信息重新进行规划，得到一条新的目标曲线。新的目标曲线指示使用250kN(假设值)的电制力将行驶速度逐渐减小，以使重载列车能在A信号灯前停下。在得到新的目标曲线之后，都将参考新的目标曲线去控制重载列车的行驶。经过B信号灯的处理过程与经过A信号灯的处理过程类似。

应用本发明实施例提供的重载列车自动驾驶节能控制方法，能够根据实时获取的自动驾驶重载列车在前方预设线路范围内的线路信息和列车信息，实时判断自动驾驶重载列车的实时线路信和实时车辆信息与对应位置处的线路信和车辆信息是否对应匹配，并根据判断结果进行相应线路范围的目标曲线跟新。因此，本发明可以有效保障自动驾驶重载机车的行车安全，在行车实际情况下保证当前的行驶是最节能的。

实施例二

请结合图4，本发明提供了一种重载列车自动驾驶节能控制装置，所述重载列车自动驾驶节能控制装置包括：预处理单元30、列车模型单元40、约束条件单元50、规划计算单元60、能耗评价单元70以及控制指令执行单元80。

所述预处理单元30用于接收线路信息和列车信息，并进行预处理以得到处理后的数据。

在本实施例中，所述预处理单元30可以执行步骤S110，且所述预处理单元30具有与所述步骤S110相同或相应的技术特征，因此，关于所述预处理单元30的具体描述可以参照前文对所述步骤S110的具体描述，在此不做一一赘述。

所述列车模型单元40用于提供列车模型，并对所述列车模型进行配置。

所述约束条件单元50用于配置满足所述重载列车正常运行的约束条件。

所述规划计算单元60用于根据所述列车模型和所述约束条件，对所述处理后的数据进行实时计算，以得到规划曲线集合。

在本实施例中，所述列车模型单元40、所述约束条件单元50以及所述规划计算单元60可以执行所述步骤S120，且所述列车模型单元40、所述约束条件单元50以及所述规划计算单元60具有与所述步骤S120相同或相应的技术特征，因此，关于所述列车模型单元40、所述约束条件单元50以及所述规划计算单元60的具体描述可以参照前文对所述步骤S120的具体描述，在此不做一一赘述

所述能耗评价单元70用于根据能耗评价函数对所述规划曲线集合进行筛选，以得到一条目标曲线。

在本实施例中，所述能耗评价单元70可以执行步骤S130，且所述能耗评价单元70具有与所述步骤S130相同或相应的技术特征，因此，关于所述能耗评价单元70的具体描述可以参照前文对所述步骤S130的具体描述，在此不做一一赘述。

所述控制指令执行单元80用于根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

在本实施例中，所述控制指令执行单元80可以执行步骤S140，且所述控制指令执行单元80具有与所述步骤S140相同或相应的技术特征，因此，关于所述控制指令执行单元80的具体描述可以参照前文对所述步骤S140的具体描述，在此不做一一赘述。

在本实施例中，本发明还设置了线路信息获取单元10和车辆信息获取单元20。

所述线路信息获取单元10用于获取重载列车前方运行线路的线路信息。

所述车辆信息获取单元20用于获取与所述重载列车有关的列车信息。

在本实施例中，本发明还设置了实时状态反馈单元90，该实时状态反馈单元90用于获取当前车辆运行中的实时列车信息和实时线路信息，并反馈给所述规划计算单元和所述指令执行单元。

在重载列车行驶过程中，所述线路信息和列车信息可能有突发的变化，这时原本的目标曲线可能已经无法满足当前变化后的行驶环境，由此，将不断的获取前方线路中的实时线路信息和实时车辆信息，并将获得的实时线路信息与对应位置的线路信息进行匹配，将获得的实时车辆信息与对应位置的车辆信息进行匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息得到在预设线路范围内的一条实时目标曲线，并根据实时目标曲线对重载列车进行控制。

综上，本发明提供的重载列车自动驾驶节能控制方法及装置，通过对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据，并在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合；然后根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗并从所述规划曲线集合中确定一条能耗值最小的规划曲线作为运行的目标曲线，并根据所述目标曲线对重载列车进行控制，满足了重载列车的节能需求，降低了运输成本；并且，在车辆行驶过程中，还将获取实时列车信息和实时线路信息，判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置的列车信息和线路信息匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线，并根据所述实时目标曲线优化原来的目标曲线，以控制车辆运行，避免了在车辆行驶过程中，由于运行环境改变导致的当前目标曲线不能满足当前的线路情况运行的问题，保证了列车行驶的安全性，并通过这种滚动优化目标曲线的方式，使得当前的能耗最小，进一步地满足节能需求，降低了运输成本。

应当理解到，所揭露的方法、装置，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

虽然本发明所公开的实施方式如上，但所述的内容只是为了便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属技术领域内的技术人员，在不脱离本发明所公开的精神和范围的前提下，可以在实施的形式上及细节上作任何的修改与变化，但本发明的保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (10)

1.一种重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，所述方法包括：

对获得的列车信息和线路信息进行预处理，以得到处理后的数据；

在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合；

根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗；

根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线，并根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

2.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取实时列车信息和实时线路信息，判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息对应匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线，并根据所述实时目标曲线，对所述重载列车进行实时控制。

3.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合的步骤，包括：

获得能力系数λ，根据所述能力系数得到实际使用的电机总功率，其中，

P为单台电机功率，N为电机台数，m为车辆载重；

在一个预设线路范围内，根据所述实际使用的电机总功率和列车模型，为该预设线路范围内的每个位置点分配不同的控制参数值；

针对每一个位置点上的不同控制参数值，采用预设计算方法计算出多条满足所述约束条件的规划曲线，以得到规划曲线集合。

4.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，根据能耗评价函数计算所述规划曲线集合中每一条规划曲线的能耗的步骤包括：

针对所述规划曲线集合中的每条规划曲线，采用能耗公式

或者

计算每条规划曲线的能耗，其中，F_i是第i个位置点的作用力、Δs_i是力作用下的位移；v_i是第i个位置点的速度、Δt_i是速度v_i作用的时间。

5.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，根据每条规划曲线的能耗从所述规划曲线集合中确定一条满足节能运行的目标曲线的步骤包括：

将所述规划曲线集合中能耗为最小的规划曲线作为目标曲线。

6.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，执行在满足车辆正常运行的约束条件下，对所述处理后的数据进行计算，以得到规划曲线集合的步骤之前，所述方法还包括：

根据列车信息和线路信息配置得到列车模型，并获得满足所述列车模型计算要求的约束条件。

7.根据权利要求6所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，所述列车模型包括：黏着力模型、阻力模型、空气制动模型以及牵引力/电制力模型。

8.根据权利要求1所述的重载列车自动驾驶节能控制方法，其特征在于，所述约束条件包括：工况约束、牵引/电制力约束、空气制动力约束、速度约束、加速度约束以及加速度变化率约束。

9.一种重载列车自动驾驶节能控制装置，其特征在于，包括：

预处理单元，用于接收线路信息和列车信息，并进行预处理以得到处理后的数据；

列车模型单元，用于提供列车模型，并对所述列车模型进行配置；

约束条件单元，用于配置满足所述重载列车正常运行的约束条件；

规划计算单元，用于根据所述列车模型和所述约束条件，对所述处理后的数据进行实时计算，以得到规划曲线集合；

能耗评价单元，用于根据能耗评价函数对所述规划曲线集合进行筛选，以得到一条目标曲线；

控制指令执行单元，用于根据所述目标曲线对重载列车进行控制。

10.根据权利要求9所述的重载列车自动驾驶节能控制装置，其特征在于，所述装置还包括：

实时状态反馈单元，用于获取当前车辆运行中的实时列车信息和实时线路信息，并反馈给所述规划计算单元和所述指令执行单元；

所述规划计算单元还用于判断所述实时列车信息和实时线路信息是否与所述目标曲线中对应位置处的列车信息和线路信息对应匹配，若不匹配，则根据所述实时列车信息和实时线路信息获得实时目标曲线；

所述控制指令执行单元还用于根据所述实时列车信息、所述实时线路信息以及所述实时目标曲线对所述重载列车进行实时控制。

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