CN113415317B - 一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 - Google Patents
一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113415317B CN113415317B CN202110783664.XA CN202110783664A CN113415317B CN 113415317 B CN113415317 B CN 113415317B CN 202110783664 A CN202110783664 A CN 202110783664A CN 113415317 B CN113415317 B CN 113415317B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- train
- driving curve
- automatic driving
- vehicle
- group
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 55
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims abstract description 83
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 claims abstract description 50
- 239000002245 particle Substances 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 9
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 238000004904 shortening Methods 0.000 claims description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 abstract description 7
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000004134 energy conservation Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B61—RAILWAYS
- B61L—GUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
- B61L15/00—Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
- B61L15/0018—Communication with or on the vehicle or train
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
Abstract
本发明提供了一种虚拟连挂高速列车群的控制方法,虚拟连挂高速列车群由多个单列车组成,其特征在于:单个单列车上设置有驾驶曲线生成模块、车载ATO模块和车载通信模块、列车群驾驶曲线控制模块和地面通信模块;所述控制方法包括:首先根据路线参数设定多个列车控制模态,针对每个列车控制模态按单列车从前往后的顺序依次生成自动驾驶曲线并得到多个列车群自动驾驶曲线组,对每个列车群自动驾驶曲线组计算对应列车控制模态下列车群的总能耗,将在某个列车控制模态下总能耗最低的列车群自动驾驶曲线组用于列车群的控制。采用本发明所述的控制方法,能在保证虚拟连挂高速列车群安全、高效地协同运行的同时降低列车群整体运行能耗。
Description
技术领域
本发明涉及交通运输技术领域,特别是一种虚拟连挂高速列车群的控制方法。
背景技术
虚拟连挂技术是指多辆列车之间不依靠物理连接,而是通过无线通信实现多辆列车以相同速度、极小间隔运行的列车群体协同运行方式,虚拟连挂高速列车即是采用虚拟连挂技术的列车群。虚拟连挂技术能有效缩小列车运行追踪间隔,在不改变轨道、线路等既有设施的条件下大幅提升运输能力,尤其适用于目前运输能力已经饱和、靠现有技术难以继续提高的繁忙线路。
现有技术中,对于单一列车来说,通常采用智能算法(如粒子集群算法)生成高速列车站间自动驾驶曲线,在保证列车安全运行的前提下,对自动驾驶曲线通常以节能为目标进行优化。然而,对于虚拟连挂列车群来说,在不同长度的操纵工况序列(牵引、巡航、惰行和制动)下,每个单列车的能耗情况都可能不同,而且各个单列车还必须考虑前、后列车自动驾驶曲线之间的匹配与协调问题,因此上述针对单一列车的自动驾驶曲线的优化方法和控制方法完全不适用于虚拟连挂高速列车群,亟待一种使虚拟连挂高速列车群即能满足安全、高效运行,还能降低列车群总体能耗的控制方法。
发明内容
针对背景技术的问题,本发明提供一种虚拟连挂高速列车群的控制方法,以解决现有技术中无法满足虚拟连挂列车群安全、高效地协同运行的同时还能降低能耗的问题。
为实现本发明的目的,本发明提供了一种虚拟连挂高速列车群的控制方法,所述虚拟连挂高速列车群由多个单列车组成,将行驶在最前面的单列车记为首车,将行驶在所述首车之后的单列车记为追踪车,单个单列车上设置有驾驶曲线生成模块、车载ATO模块和车载通信模块;所述控制方法还涉及地面控制中心,所述地面控制中心设置有列车群驾驶曲线控制模块和地面通信模块;单列车上的驾驶曲线生成模块和车载ATO模块二者均与车载通信模块连接;所述列车群驾驶曲线控制模块与地面通信模块连接;各个单列车的车载通信模块相互无线通信连接;各个单列车的车载通信模块均与所述地面通信模块无线通信连接;
所述控制方法包括:
设A站和B站相邻,将从A站到B站的路段记为AB路段,设虚拟连挂高速列车群将从A站行驶到B站;
一)所述列车群驾驶曲线控制模块根据AB路段的线路参数,设置多个可能的列车控制模态;
二)针对每一个列车控制模态,均按方法一生成一个对应的列车群自动驾驶曲线组;
三)列车群驾驶曲线控制模块对每个列车群自动驾驶曲线组按以下方法处理,得到每个列车群自动驾驶曲线组的总能耗:列车群驾驶曲线控制模块对单个列车群自动驾驶曲线组所辖的各个自动驾驶曲线分别进行能耗计算,然后将各个自动驾驶曲线对应的能耗值进行求和处理,得到对应列车群自动驾驶曲线组的总能耗;
列车群驾驶曲线控制模块将总能耗最低的列车群自动驾驶曲线组作为最优列车群自动驾驶曲线组;
四)列车群驾驶曲线控制模块通过地面通信模块将最优列车群自动驾驶曲线组中的各个自动驾驶曲线数据发送给对应的单列车的车载通信模块,各个单列车的车载通信模块将收到的自动驾驶曲线数据发送给对应的车载ATO模块,各个单列车的车载ATO模块根据收到的自动驾驶曲线数据控制对应单列车行驶;
所述方法一包括:
针对单个列车控制模态,
1)所述列车群驾驶曲线控制模块通过地面通信模块将各个单列车的基础数据和约束参数发送给对应的单列车的车载通信模块,同时,列车群驾驶曲线控制模块通过地面通信模块将当前的列车控制模态信息分别发送给各个单列车的车载通信模块,各个单列车的车载通信模块将收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息发送给各自对应的驾驶曲线生成模块;
2)首车的驾驶曲线生成模块根据收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息,采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成首车的自动驾驶曲线,然后首车的驾驶曲线生成模块通过对应的车载通信模块将生成的自动驾驶曲线数据分别发送给地面通信模块和相邻后车的车载通信模块;某个单列车的所述相邻后车为与该单列车相邻的后方的单列车;
3)各个追踪车按从前向后的顺序依次按方法二生成各自的自动驾驶曲线,每个追踪车的驾驶曲线生成模块一旦生成对应的自动驾驶曲线,即将生成自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块发送给地面通信模块,除最后一个追踪车外的其他追踪车的驾驶曲线生成模块还同时将生成的自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块发送给相邻后车的车载通信模块;
4)地面通信模块将收到的各个单列车对应的自动驾驶曲线数据均传输给列车群驾驶曲线控制模块,当列车群驾驶曲线控制模块收到所有单列车的自动驾驶曲线数据后,所有单列车的自动驾驶曲线即形成当前的列车控制模态对应的列车群自动驾驶曲线组;
所述方法二包括:
单个追踪车的车载通信模块将收到的相邻前车的自动驾驶曲线数据传输给对应的驾驶曲线生成模块,然后按以下步骤生成对应的自动驾驶曲线:
A)驾驶曲线生成模块根据相邻前车的自动驾驶曲线预设一个初始的备用发车间隔时间;
B)驾驶曲线生成模块根据基础数据、约束参数、当前的列车控制模态和备用发车间隔时间采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成追踪车的备用自动驾驶曲线;
C)驾驶曲线生成模块对生成的备用自动驾驶曲线采用方法三与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验,如果安全距离校验通过,则进入步骤D);如果安全距离校验未通过,则进入步骤E);
D)缩短备用发车间隔时间,并用缩短后的备用发车间隔时间对当前的备用发车间隔时间进行更新,然后进入步骤B);
E)设从步骤B)到步骤D)已经循环执行了m次,则将第m-1次生成的备用自动驾驶曲线作为追踪车的自动驾驶曲线;
某个单列车的所述相邻前车为与该单列车相邻的前方的单列车;
所述方法三包括:
针对单个追踪车,
a)将AB路段按以下方式进行离散化处理:将AB路段的长度进行n等分,将每一个等分段记为一个离散段ki,则AB路段由n个离散段ki组成,其中i取值范围为1至n的整数;
b)对每个离散段均根据公式1-1)对备用自动驾驶曲线与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验;
所述公式1-1)为:
Li≥Lf-Lp+△L
其中,Li为追踪车与相邻前车在离散段ki的间距;Lf为追踪车的制动距离;Lp为追踪车的相邻前车的制动距离;△L为安全保障距离,△L为设定值;
c)对安全距离校验结果进行判断:如果在每个离散段追踪车与相邻前车的距离均满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为通过;如果在至少一个离散段追踪车与相邻前车的距离不满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为未通过。
作为优化,所述步骤三)中对自动驾驶曲线采用公式2-1)进行能耗计算;
所述公式2-1)为:
其中,E为能耗;f为牵引力;v为运行速度;b为制动力;A为单列车的辅助功率;T为实际区间运行时间;ξM为单列车牵引过程中电能转化为机械能的乘积因子,ξB为单列车制动过程中机械能转化为电能的乘积因子。
本发明的原理如下:
虚拟连挂高速列车群的运行模式虽然比单一列车的运行模式在运力和效率方面具备明显优势,但是虚拟连挂高速列车群在控制方面也较单一列车更为复杂,这是由于虚拟连挂高速列车群不仅要考虑如何尽量减小单列车之间的间隔距离以实现高效运行、提高运力,同时还要考虑单列车之间运行安全的问题。另一方面,节能降耗也是如今社会实现可持续发展的重要任务,然而,提高列车运行效率和降低能耗本来就是矛盾的两方面,对于单一列车运行模式来说,可以采用现有技术中的智能算法如粒子集群算法来对列车运行能耗和运行效率进行优化,但是对于虚拟连挂高速列车群来说,除了要考虑组成列车群的每个单列车的运行效率和能耗问题,还必须要考虑各个单列车自动驾驶曲线之间的匹配问题,以保证各个单列车的协同运行,还要考虑如何以尽量小的间隔距离实现列车群整体运行效率的提高问题,同时,由于各个单列车的速度高、间距小,还必须考虑整个列车群的运行安全问题,在上述前提下,如何在保证列车安全运行条件下,更进一步地降低虚拟连挂高速列车群整体的运行能耗且提高运行效率,是现有技术中存在的较大问题和技术难点。
发明人研究发现,不管是对于单列车还是对于虚拟连挂高速列车群来说,列车的操控序列是对高速列车能耗影响的重要因素,特别是操控序列中控制阶段的数量和工况种类即本申请所述的列车控制模态对列车能耗的影响尤为明显,而对于某个确定的列车控制模态,利用粒子集群算法能方便地以能耗最低为目标对操控序列进行优化,从而获取到各个单列车的自动驾驶曲线。
基于上述原理,本申请的基本思路在于首先解决列车群能耗问题:根据路段参数确定各种可能存在的列车典型控制模态,然后针对某个确定的列车控制模态,各个单列车分别利用粒子集群算法以能耗最低为目标优化得到各自的自动驾驶曲线,然后将各个单列车的能耗值汇总,得到列车群在该列车典型控制模态下的总能耗,按上述方式,为每个列车典型控制模态都计算得到对应的列车群总能耗,再对得到的所有列车群在不同列车典型控制模态下的总能耗进行比较,找到总能耗最低的列车典型控制模态对应的那组自动驾驶曲线,并加载到各个对应的单列车上控制其运行。
其次,本申请还要解决列车群协同运行的问题:对于虚拟连挂高速列车群来说,主要解决追踪车与相邻前车的协同运行问题。本申请中,发明人设计追踪车从前向后依次生成自动驾驶曲线,其目的正是让单个追踪车在生成自动驾驶曲线时,要参考相邻前车已经确定的自动驾驶曲线,设置与相邻前车合理的发车间隔时间,也即设置与相邻前车的合理间隔距离,在这个前提下生成自身的自动驾驶曲线,使自身的自动驾驶曲线与相邻前车的自动驾驶曲线相关联,从而达到与相邻前车协同运行的目的,每个追踪车均按上述方式生成自动驾驶曲线,也就建立了整个列车群的相互联系,从而达到使整个列车群协同运行的目的。
更进一步地,为了最大限度提高虚拟连挂高速列车群的运行效率,本申请希望通过缩短追踪车的发车间隔时间来实现,然而发车间隔时间缩短也就意味着单列车之间的间隔距离缩小,由此带来的是单列车之间可能提高的因为某个单列车意外紧急停车而造成的碰撞风险。本申请通过“撞软墙”的相对制动公式1-1)来对两个单列车在整个路段的各个离散段的间隔距离进行安全距离校验,从而保证单列车之间的运行安全。同时,为了平衡运行效率和运行安全,使二者达到最佳的匹配程度,本申请创造性地通过逐次缩小发车间隔时间,反复根据新的发车间隔时间生成新的自动驾驶曲线,再逐次对新生成的自动驾驶曲线进行安全距离校验,直到搜索到一个最小的发车间隔时间,这个发车间隔时间刚好能保证在整个路段两个单列车之间始终能满足安全的间隔距离的要求,同时,采用这个最小的发车间隔时间对应的自动驾驶曲线去控制对应的追踪车运行,自然能既保证追踪车安全运行的同时还能使其运行效率得到最大限度的提高。
由此可见,本发明具有如下的有益效果:采用本发明所述的控制方法,能在保证虚拟连挂高速列车群安全、高效地协同运行的同时降低总体运行能耗。
附图说明
本发明的附图说明如下。
附图1本发明所涉及硬件的连接示意图。
图中:1、驾驶曲线生成模块;2、车载ATO模块;3、车载通信模块;4、列车群驾驶曲线控制模块;5、地面通信模块。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作进一步说明。
如附图1所示的虚拟连挂高速列车群由多个单列车组成,将行驶在最前面的单列车记为首车,将行驶在所述首车之后的单列车记为追踪车,单个单列车上设置有驾驶曲线生成模块1、车载ATO(Automatic Train Operation)模块2和车载通信模块3;所述控制方法还涉及地面控制中心,所述地面控制中心设置有列车群驾驶曲线控制模块4和地面通信模块5;单列车上的驾驶曲线生成模块1和车载ATO模块2二者均与车载通信模块3连接;所述列车群驾驶曲线控制模块4与地面通信模块5连接;各个单列车的车载通信模块3相互无线通信连接;各个单列车的车载通信模块3均与所述地面通信模块5无线通信连接;
所述控制方法包括:
设A站和B站相邻,将从A站到B站的路段记为AB路段,设虚拟连挂高速列车群将从A站行驶到B站;
一)所述列车群驾驶曲线控制模块4根据AB路段的线路参数,设置多个可能的列车控制模态;
所述线路参数包括线路长度、线路坡度以及弯道大小等;
对于列车控制模态,可按以下方式理解:
列车的自动驾驶通常是根据控制序列来进行的,所述控制序列由多个顺次排列的控制阶段组成,每个控制阶段均对应一种列车工况,列车工况切换时控制阶段也随之切换;列车工况切换时,列车在子线路上所处的位置记为工况转换点;当控制阶段的数量及各个控制阶段的列车工况种类确定后,即形成了一种控制模态;对控制阶段的数量及各个控制阶段的列车工况种类进行调整,即可得到多种控制模态;由现有技术可知,列车工况大致有牵引、惰行、巡航和制动四种,为便于叙述,我们用T代表牵引、C代表惰行,H代表巡航、B代表制动;
前述的“对控制阶段的数量及各个控制阶段的列车工况种类进行调整,即可得到多种控制模态”,这段内容可以这么来理解:假设,对某一路段,我们设计了如下7种控制模态:
模态一:T一C一B
模态二:T一H一C一B
模态三:T一C一H一C一B
模态四:T一C一T一C一B
模态五:T一H一T一C一B
模态六:T一C一H一T一C一B
模态七:T一C一T一C一T一C一B
则模态一的控制阶段数量就是3,3个控制阶段分别对应的列车工况就是T、C、B;模态二控制阶段数量是4,4个控制阶段分别对应的列车工况就是T、H、C、B;模态三、四、五的控制阶段数量都是5,但这5个控制阶段分别对应的列车工况却不同,模态三是T、C、H、C、B,模态四是T、H、T、C、B,模态五是T、H、T、C、B;模态六的控制阶段数量是6,6个控制阶段分别对应的列车工况是T、C、H、T、C、B;模态七的控制阶段数量是7,7个控制阶段分别对应的列车工况是T、C、T、C、T、C、B;如此,就能得到多种控制模态;
二)针对每一个列车控制模态,均按方法一生成一个对应的列车群自动驾驶曲线组;
三)列车群驾驶曲线控制模块4对每个列车群自动驾驶曲线组按以下方法处理,得到每个列车群自动驾驶曲线组的总能耗:列车群驾驶曲线控制模块4对单个列车群自动驾驶曲线组所辖的各个自动驾驶曲线分别进行能耗计算,然后将各个自动驾驶曲线对应的能耗值进行求和处理,得到对应列车群自动驾驶曲线组的总能耗;
本实施例中对自动驾驶曲线采用公式2-1)进行能耗计算;
所述公式2-1)为:
其中,E为能耗;f为牵引力;v为运行速度;b为制动力;A为单列车的辅助功率;T为实际区间(本实施例中即AB路段)运行时间;ξM为单列车牵引过程中电能转化为机械能的乘积因子,ξB为单列车制动过程中机械能转化为电能的乘积因子;
列车群驾驶曲线控制模块4将总能耗最低的列车群自动驾驶曲线组作为最优列车群自动驾驶曲线组;
四)列车群驾驶曲线控制模块4通过地面通信模块5将最优列车群自动驾驶曲线组中的各个自动驾驶曲线数据发送给对应的单列车的车载通信模块3,各个单列车的车载通信模块3将收到的自动驾驶曲线数据发送给对应的车载ATO模块2,各个单列车的车载ATO模块2根据收到的自动驾驶曲线数据控制对应单列车行驶;
所述方法一包括:
针对单个确定的列车控制模态,
1)所述列车群驾驶曲线控制模块4通过地面通信模块5将各个单列车的基础数据和约束参数发送给对应的单列车的车载通信模块3,同时,列车群驾驶曲线控制模块4通过地面通信模块5将当前的列车控制模态信息分别发送给各个单列车的车载通信模块3,各个单列车的车载通信模块3将收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息发送给各自对应的驾驶曲线生成模块1;
基础数据通常包括:线路参数、列车的属性参数和列车的运营参数;所述约束参数通常包括:线路的限速参数、停车位置参数、到发站时间参数和列车的工况转换原则;上述基础数据和约束参数本领域技术人员可以根据实际具体情况进行设定;
2)首车的驾驶曲线生成模块1根据收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息,采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成首车的自动驾驶曲线,然后首车的驾驶曲线生成模块1通过对应的车载通信模块3将生成的自动驾驶曲线数据分别发送给地面通信模块5和相邻后车的车载通信模块3;某个单列车的所述相邻后车为与该单列车相邻的后方的单列车;本申请中,粒子集群算法中涉及的能耗计算可采用公式2-1)所述的计算方法,也可采用现有技术中的能耗计算方法计算;
3)各个追踪车按从前向后的顺序依次按方法二生成各自的自动驾驶曲线,每个追踪车的驾驶曲线生成模块1一旦生成对应的自动驾驶曲线,即将生成自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块3发送给地面通信模块5,除最后一个追踪车外的其他追踪车的驾驶曲线生成模块1还同时将生成的自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块3发送给相邻后车的车载通信模块3;
4)地面通信模块5将收到的各个单列车对应的自动驾驶曲线数据均传输给列车群驾驶曲线控制模块4,当列车群驾驶曲线控制模块4收到所有单列车的自动驾驶曲线数据后,所有单列车的自动驾驶曲线即形成当前的列车控制模态对应的列车群自动驾驶曲线组;
所述方法二包括:
单个追踪车的车载通信模块3将收到的相邻前车的自动驾驶曲线数据传输给对应的驾驶曲线生成模块1,然后按以下步骤生成对应的自动驾驶曲线:
A)驾驶曲线生成模块1根据相邻前车的自动驾驶曲线预设一个初始的备用发车间隔时间;
B)驾驶曲线生成模块1根据基础数据、约束参数、当前的列车控制模态和备用发车间隔时间采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成追踪车的备用自动驾驶曲线;
C)驾驶曲线生成模块1对生成的备用自动驾驶曲线采用方法三与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验,如果安全距离校验通过,则进入步骤D);如果安全距离校验未通过,则进入步骤E);
D)缩短备用发车间隔时间,并用缩短后的备用发车间隔时间对当前的备用发车间隔时间进行更新,然后进入步骤B);
E)设从步骤B)到步骤D)已经循环执行了m次,则将第m-1次生成的备用自动驾驶曲线作为追踪车的自动驾驶曲线,该自动驾驶曲线也包含了由第m-1次设定的与相邻前车发车间隔时间所确定的追踪车自身的发车时间;
某个单列车的所述相邻前车为与该单列车相邻的前方的单列车;
所述方法三包括:
针对单个追踪车,
a)将AB路段按以下方式进行离散化处理:将AB路段的长度进行n等分,将每一个等分段记为一个离散段则ki,则AB路段由n个离散段ki组成,其中i取值范围为1至n的整数;
b)对每个离散段均根据公式1-1)对备用自动驾驶曲线与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验;
所述公式1-1)为:
Li≥Lf-Lp+△L
其中,Li为追踪车与相邻前车在离散段ki的间距;Lf为追踪车的制动距离;Lp为追踪车的相邻前车的制动距离;△L为安全保障距离,△L为设定值;
c)对安全距离校验结果进行判断:如果在每个离散段追踪车与相邻前车的距离均满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为通过;如果在至少一个离散段追踪车与相邻前车的距离不满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为未通过。
本发明中应用到的粒子集群算法为现有技术中十分常见的处理手段,相关的内容,本领域技术人员可从现有技术的相关文献中获取。
Claims (2)
1.一种虚拟连挂高速列车群的控制方法,所述虚拟连挂高速列车群由多个单列车组成,将行驶在最前面的单列车记为首车,将行驶在所述首车之后的单列车记为追踪车,其特征在于:单个单列车上设置有驾驶曲线生成模块(1)、车载ATO模块(2)和车载通信模块(3);所述控制方法还涉及地面控制中心,所述地面控制中心设置有列车群驾驶曲线控制模块(4)和地面通信模块(5);单列车上的驾驶曲线生成模块(1)和车载ATO模块(2)二者均与车载通信模块(3)连接;所述列车群驾驶曲线控制模块(4)与地面通信模块(5)连接;各个单列车的车载通信模块(3)相互无线通信连接;各个单列车的车载通信模块(3)均与地面通信模块(5)无线通信连接;
所述控制方法包括:
设A站和B站相邻,将从A站到B站的路段记为AB路段,设虚拟连挂高速列车群将从A站行驶到B站;
一)所述列车群驾驶曲线控制模块(4)根据AB路段的线路参数,设置多个列车控制模态;
二)针对每一个列车控制模态,均按方法一生成一个对应的列车群自动驾驶曲线组;
三)列车群驾驶曲线控制模块(4)对每个列车群自动驾驶曲线组按以下方法处理,得到每个列车群自动驾驶曲线组的总能耗:列车群驾驶曲线控制模块(4)对单个列车群自动驾驶曲线组所辖的各个自动驾驶曲线分别进行能耗计算,然后将各个自动驾驶曲线对应的能耗值进行求和处理,得到对应列车群自动驾驶曲线组的总能耗;
列车群驾驶曲线控制模块(4)将总能耗最低的列车群自动驾驶曲线组作为最优列车群自动驾驶曲线组;
四)列车群驾驶曲线控制模块(4)通过地面通信模块(5)将最优列车群自动驾驶曲线组中的各个自动驾驶曲线数据发送给对应的单列车的车载通信模块(3),各个单列车的车载通信模块(3)将收到的自动驾驶曲线数据发送给对应的车载ATO模块(2),各个单列车的车载ATO模块(2)根据收到的自动驾驶曲线数据控制对应单列车行驶;
所述方法一包括:
针对单个列车控制模态,
1)所述列车群驾驶曲线控制模块(4)通过地面通信模块(5)将各个单列车的基础数据和约束参数发送给对应的单列车的车载通信模块(3),同时,列车群驾驶曲线控制模块(4)通过地面通信模块(5)将当前的列车控制模态信息分别发送给各个单列车的车载通信模块(3),各个单列车的车载通信模块(3)将收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息发送给各自对应的驾驶曲线生成模块(1);
2)首车的驾驶曲线生成模块(1)根据收到的基础数据、约束参数和当前的列车控制模态信息,采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成首车的自动驾驶曲线,然后首车的驾驶曲线生成模块(1)通过对应的车载通信模块(3)将生成的自动驾驶曲线数据分别发送给地面通信模块(5)和相邻后车的车载通信模块(3);某个单列车的所述相邻后车为与该单列车相邻的后方的单列车;
3)各个追踪车按从前向后的顺序依次按方法二生成各自的自动驾驶曲线,每个追踪车的驾驶曲线生成模块(1)一旦生成对应的自动驾驶曲线,即将生成的自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块(3)发送给地面通信模块(5),除最后一个追踪车外的其他追踪车的驾驶曲线生成模块(1)还同时将生成的自动驾驶曲线数据通过对应的车载通信模块(3)发送给相邻后车的车载通信模块(3);
4)地面通信模块(5)将收到的各个单列车对应的自动驾驶曲线数据均传输给列车群驾驶曲线控制模块(4),当列车群驾驶曲线控制模块(4)收到所有单列车的自动驾驶曲线数据后,所有单列车的自动驾驶曲线即形成当前的列车控制模态对应的列车群自动驾驶曲线组;
所述方法二包括:
单个追踪车的车载通信模块(3)将收到的相邻前车的自动驾驶曲线数据传输给对应的驾驶曲线生成模块(1),然后按以下步骤生成对应的自动驾驶曲线:
A)驾驶曲线生成模块(1)根据相邻前车的自动驾驶曲线预设一个初始的备用发车间隔时间;
B)驾驶曲线生成模块(1)根据基础数据、约束参数、当前的列车控制模态和备用发车间隔时间采用粒子集群算法以能耗最低为目标生成追踪车的备用自动驾驶曲线;
C)驾驶曲线生成模块(1)对生成的备用自动驾驶曲线采用方法三与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验,如果安全距离校验通过,则进入步骤D);如果安全距离校验未通过,则进入步骤E);
D)缩短备用发车间隔时间,并用缩短后的备用发车间隔时间对当前的备用发车间隔时间进行更新,然后进入步骤B);
E)设从步骤B)到步骤D)已经循环执行了m次,则将第m-1次生成的备用自动驾驶曲线作为追踪车的自动驾驶曲线;
某个单列车的所述相邻前车为与该单列车相邻的前方的单列车;
所述方法三包括:
针对单个追踪车,
b)对每个离散段均根据公式1-1)对备用自动驾驶曲线与相邻前车的自动驾驶曲线进行安全距离校验;
所述公式1-1)为:
c)对安全距离校验结果进行判断:如果在每个离散段追踪车与相邻前车的距离均满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为通过;如果在至少一个离散段追踪车与相邻前车的距离不满足公式1-1)的要求,则安全距离校验记为未通过。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110783664.XA CN113415317B (zh) | 2021-07-12 | 2021-07-12 | 一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110783664.XA CN113415317B (zh) | 2021-07-12 | 2021-07-12 | 一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113415317A CN113415317A (zh) | 2021-09-21 |
CN113415317B true CN113415317B (zh) | 2022-06-17 |
Family
ID=77720737
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110783664.XA Active CN113415317B (zh) | 2021-07-12 | 2021-07-12 | 一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113415317B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115503793B (zh) * | 2022-09-27 | 2024-03-26 | 卡斯柯信号有限公司 | 一种支持虚拟连挂的列控系统及其运行方法 |
CN115432030B (zh) * | 2022-10-17 | 2023-06-16 | 重庆交通大学 | 一种山区环境下虚拟连挂列车提速运行的控制方法 |
CN115432038B (zh) * | 2022-10-17 | 2023-06-16 | 重庆交通大学 | 一种轨道电路故障下虚拟连挂列车的控制方法 |
Citations (16)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105460048A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 广西大学 | 城轨交通优化操纵与行车调度综合节能控制方法及装置 |
CN107685749A (zh) * | 2017-08-11 | 2018-02-13 | 中国铁道科学研究院通信信号研究所 | 一种基于车车通信的虚拟连挂小编组列车控制系统及方法 |
CN108394429A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-14 | 重庆交通大学 | 一种为城轨列车群生成自动驾驶曲线的方法 |
CN108674452A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-19 | 重庆交通大学 | 一种移动闭塞下的高铁列车群多目标控制方法 |
WO2019021589A1 (ja) * | 2017-07-26 | 2019-01-31 | 株式会社日立製作所 | 隊列交通システム及び隊列交通制御方法 |
KR20190012048A (ko) * | 2017-07-26 | 2019-02-08 | 한국철도기술연구원 | 열차 간 가상 연결 방법 및 이를 위한 열차 제어 장치 |
CN109664923A (zh) * | 2017-10-17 | 2019-04-23 | 交控科技股份有限公司 | 基于车车通信的城市轨道交通列控系统 |
CN110450825A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-15 | 西南交通大学 | 城市轨道交通列车运行控制方法 |
WO2019227674A1 (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-05 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种采用虚拟耦合的多列车协同控制方法及系统 |
CN110803194A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-02-18 | 通号城市轨道交通技术有限公司 | 一种虚拟联挂模式下的列车控制方法 |
CN111114596A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 西南交通大学 | 一种考虑网损的多列车速度曲线协同优化方法 |
CN111169513A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-19 | 北京交通大学 | 面向乘客舒适性的多自动驾驶列车分布式协同控制方法 |
CN111260911A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-09 | 同济大学 | 一种基于路侧设备的车队驾驶方法 |
CN111516735A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-11 | 重庆交通大学 | 虚拟重联小编组列车自动驾驶的控制系统及其控制方法 |
CN112590867A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-02 | 中车青岛四方车辆研究所有限公司 | 基于车车通信的城轨列车群速度优化方法及系统 |
CN113060188A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-02 | 北京交通大学 | 一种高速列车编队在途追踪运行协同优化方法 |
-
2021
- 2021-07-12 CN CN202110783664.XA patent/CN113415317B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105460048A (zh) * | 2015-11-17 | 2016-04-06 | 广西大学 | 城轨交通优化操纵与行车调度综合节能控制方法及装置 |
WO2019021589A1 (ja) * | 2017-07-26 | 2019-01-31 | 株式会社日立製作所 | 隊列交通システム及び隊列交通制御方法 |
KR20190012048A (ko) * | 2017-07-26 | 2019-02-08 | 한국철도기술연구원 | 열차 간 가상 연결 방법 및 이를 위한 열차 제어 장치 |
CN107685749A (zh) * | 2017-08-11 | 2018-02-13 | 中国铁道科学研究院通信信号研究所 | 一种基于车车通信的虚拟连挂小编组列车控制系统及方法 |
CN109664923A (zh) * | 2017-10-17 | 2019-04-23 | 交控科技股份有限公司 | 基于车车通信的城市轨道交通列控系统 |
CN108394429A (zh) * | 2018-02-06 | 2018-08-14 | 重庆交通大学 | 一种为城轨列车群生成自动驾驶曲线的方法 |
CN108674452A (zh) * | 2018-05-18 | 2018-10-19 | 重庆交通大学 | 一种移动闭塞下的高铁列车群多目标控制方法 |
WO2019227674A1 (zh) * | 2018-05-31 | 2019-12-05 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种采用虚拟耦合的多列车协同控制方法及系统 |
EP3760513A1 (en) * | 2018-05-31 | 2021-01-06 | CRSC Research & Design Institute Group Co., Ltd. | Multi-train cooperative controlling method and system using virtual coupling |
CN110450825A (zh) * | 2019-08-01 | 2019-11-15 | 西南交通大学 | 城市轨道交通列车运行控制方法 |
CN110803194A (zh) * | 2019-11-28 | 2020-02-18 | 通号城市轨道交通技术有限公司 | 一种虚拟联挂模式下的列车控制方法 |
CN111114596A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-05-08 | 西南交通大学 | 一种考虑网损的多列车速度曲线协同优化方法 |
CN111260911A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-06-09 | 同济大学 | 一种基于路侧设备的车队驾驶方法 |
CN111169513A (zh) * | 2020-01-07 | 2020-05-19 | 北京交通大学 | 面向乘客舒适性的多自动驾驶列车分布式协同控制方法 |
CN111516735A (zh) * | 2020-05-14 | 2020-08-11 | 重庆交通大学 | 虚拟重联小编组列车自动驾驶的控制系统及其控制方法 |
CN112590867A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-04-02 | 中车青岛四方车辆研究所有限公司 | 基于车车通信的城轨列车群速度优化方法及系统 |
CN113060188A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-07-02 | 北京交通大学 | 一种高速列车编队在途追踪运行协同优化方法 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
地铁列车协同控制节能方法研究;曹耘文;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;20170615(第06期);第C033-82页 * |
城市轨道交通多列车运行节能优化控制;唐海川;《中国博士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;20160815(第08期);第C033-8页 * |
基于多粒子群协同的城轨列车速度曲线多目标优化;徐凯等;《铁道学报》;20210215;第43卷(第02期);第95-102页 * |
多列车协同运行的若干控制问题研究;高士根;《中国博士学位论文全文数据库 (工程科技Ⅱ辑)》;20170615(第06期);第C033-18页 * |
多种群分层联合优化的城轨列车ATO研究;徐凯等;《铁道学报》;20180615;第40卷(第06期);第90-96页 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN113415317A (zh) | 2021-09-21 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113415317B (zh) | 一种虚拟连挂高速列车群的控制方法 | |
CN110782079B (zh) | 基于停站方案节能的高速铁路列车运行图的调整方法 | |
CN110239600B (zh) | 面向再生制动能量利用的列车运行控制方法及系统 | |
CN110533242B (zh) | 列车互联互通跨线运行下的节能优化方法 | |
CN105930937B (zh) | 一种考虑地铁快慢线的列车运行调度一体化优化方法 | |
CN111114596B (zh) | 一种考虑网损的多列车速度曲线协同优化方法 | |
CN105083338A (zh) | 最大化利用再生能量的列车运行控制方法 | |
CN111469888B (zh) | 一种列车ato快速目标曲线规划方法及系统 | |
CN113353122B (zh) | 虚拟连挂高速列车在追踪车制动力故障下的控制方法 | |
CN112149231B (zh) | 一种高速磁浮牵引系统节能运行曲线规划系统 | |
CN110281982B (zh) | 一种基于周期性间歇控制的重载列车巡航控制方法 | |
CN111325975B (zh) | 一种智能网联车辆在汇入口区域的集中优化协调方法 | |
CN110795834A (zh) | 一种间歇式供电的城轨列车能耗优化方法 | |
CN108288095A (zh) | 一种基于黄金分割遗传算法的地铁列车节能优化方法 | |
CN114298398B (zh) | 一种基于弹性调整策略的高速列车动态追踪运行优化方法 | |
CN106873366A (zh) | 为城轨列车生成ato速度控制命令的方法 | |
CN109229160A (zh) | 应对恶劣天气的列车自动控制方法、装置及车载设备 | |
CN111311933A (zh) | 一种路中式左转线路有轨电车的绿波协调控制方法与装置 | |
CN106740998B (zh) | 城市轨道交通cbtc系统车载ato节能操控方法 | |
CN108394429B (zh) | 一种为城轨列车群生成自动驾驶曲线的方法 | |
CN114117650B (zh) | 一种重载列车多目标运行曲线优化方法及系统 | |
CN113734244B (zh) | 虚拟连挂高速列车在通信故障下的控制方法 | |
CN115203816A (zh) | 一种考虑列车牵引传动系统效率的列车节能优化操纵方法 | |
CN111688760B (zh) | 一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置 | |
CN109229119A (zh) | 一种适用于有轨电车的牵引优化方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |