CN113635943B - 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113635943B
CN113635943B CN202111206859.4A CN202111206859A CN113635943B CN 113635943 B CN113635943 B CN 113635943B CN 202111206859 A CN202111206859 A CN 202111206859A CN 113635943 B CN113635943 B CN 113635943B
Authority
CN
China
Prior art keywords
train
energy
speed curve
energy consumption
current state
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
Application number
CN202111206859.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113635943A (zh
Inventor
孙鹏飞
王传儒
王青元
程军舒
郑毅
宋文胜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Southwest Jiaotong University
Original Assignee
Southwest Jiaotong University
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Southwest Jiaotong University filed Critical Southwest Jiaotong University
Priority to CN202111206859.4A priority Critical patent/CN113635943B/zh
Publication of CN113635943A publication Critical patent/CN113635943A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113635943B publication Critical patent/CN113635943B/zh
Priority to US17/965,795 priority patent/US11827258B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0058On-board optimisation of vehicle or vehicle train operation
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/04Automatic systems, e.g. controlled by train; Change-over to manual control
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L23/00Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains
    • B61L23/08Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for controlling traffic in one direction only
    • B61L23/14Control, warning or like safety means along the route or between vehicles or trains for controlling traffic in one direction only automatically operated
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0062On-board target speed calculation or supervision
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0081On-board diagnosis or maintenance
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L27/00Central railway traffic control systems; Trackside control; Communication systems specially adapted therefor
    • B61L27/10Operations, e.g. scheduling or time tables
    • B61L27/16Trackside optimisation of vehicle or train operation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质,涉及电气化列车辅助驾驶领域,通过获取列车在复杂严苛条件下的基础数据,根据基础数据判断牵引网是否故障,若正常则根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线,否则根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线,从而得到当前状态下列车的节能优化速度曲线,本发明提供了一种综合的电气化列车辅助驾驶方法及系统,令列车能够适应更加复杂严苛的线路环境,在正常情况下实现节能运行,在供电异常情况下实现自我救援,在保证列车运行效率的同时保障列车故障情况下的人员安全。

Description

列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及电气化列车辅助驾驶领域,具体涉及一种列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
我国高速铁路路网规模宏大,近年来正高速铁路正逐步向我国西部地区以及部分山区建设,由于我国西部地区以及部分山区环境恶劣,导致高速铁路线路条件极为复杂,许多线路运行里程长,多长交路,海拔变化大,气候环境多变且恶劣。针对这类运行条件复杂严苛的电气化铁路,正常运营难度大,且供电条件易受极端恶劣天气影响,故其辅助驾驶系统亟待研究。
高速列车辅助驾驶系统DAS(Driver Advisory System)可用于高速列车中,以安全、平稳、准点、节能、高效为目标,考虑线路设施,线路条件,运行时刻表,牵引供电等外部环境以及列车牵引/制动特性及车重车长等内部参数,生成一条速度曲线,司机或者列车自动控制系统可根据该速度曲线操控高速列车,从而达到在保证准点的同时节省牵引能耗,还能够降低工况切换频率。
高速列车应急运行系统UAS(UrgentAssistant System)是当高速列车由于各种原因导致接触网供电系统故障时,通过应急自走行系统控制列车,综合考虑线路坡道、双向到站、应急情况下的列车牵引/制动特性、辅助系统能耗以及车载储能装置的容量及功率,获取异常状态与正常状态下的优化曲线,实现高速列车在牵引网故障情况下的快速自我救援,从而保证列车运行效率的同时保障列车故障情况下的人员安全迫在眉睫。
发明内容
针对现有技术中的上述不足:没有一类综合的电气化列车辅助驾驶系统,保障列车在供电正常的情况下给出优化的列车速度曲线,在供电故障的情况下给出安全操作策略以及速度曲线,保障列车巡行效率的同时保障列车故障情况下的人员安全,本发明提供了一种列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质。
为了达到上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
第一方面,一种列车辅助驾驶方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
S2、根据基础数据判断牵引网是否故障,若正常则进入步骤S3,否则进入步骤S4;
S3、根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
S4、根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线。
进一步地,步骤S2具体为:
根据运行时列车的状态信息中网压数值判断牵引网是否故障,若网压数值为非零,则牵引网为正常状态,进入步骤S3,若网压数值为零,则牵引网为异常状态,进入步骤S4。
进一步地,步骤S3具体包括以下分步骤:
S31、预设列车运行时间;
S32、根据当前状态下的基础数据计算列车的最大能力运行时间及最大能力运行速度曲线,其中最大能力运行时间表示为:
Figure 243282DEST_PATH_IMAGE001
其中,Tmin为最大能力运行时间,n为计算的总步数,
Figure 967524DEST_PATH_IMAGE002
为第i段路程运行的时间;
S33、根据最大能力运行时间与预设列车运行时间的数值大小判断是否存在富裕时间,若存在则进行步骤S34,否则将最大能力运行速度曲线作为正常状态下的节能优化速度曲线;
S34、根据最大能力运行速度曲线的曲线数据结合富裕时间进行节能优化,得到优化后的节能速度曲线,并作为正常状态下的节能优化速度曲线,其中优化后的节能速度曲线目标函数为:
Figure 575223DEST_PATH_IMAGE003
其中,
Figure 253591DEST_PATH_IMAGE004
为最小的列车能耗目标函数值,
Figure 972148DEST_PATH_IMAGE005
Figure 550897DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 329497DEST_PATH_IMAGE007
为列车所受的牵引力,
Figure 993697DEST_PATH_IMAGE008
为列车的电制动力,
Figure 515945DEST_PATH_IMAGE009
为列车的再生制动能量利用率。
进一步地,步骤S4包括以下分步骤:
S41、切换当前状态下列车的动力来源,并获取当前状态下列车正向运行的最低能耗及相应的速度曲线,其中,最低能耗的计算式表示为:
Figure 949201DEST_PATH_IMAGE010
其中,
Figure 898702DEST_PATH_IMAGE011
为正向运行的最低能耗,E T 为正向运行的牵引能耗,
Figure 925564DEST_PATH_IMAGE012
为正向运行的辅助能耗;
S42、判断最低能耗与当前状态下列车的车载储能的大小,若车载储能大于最低能耗,则将当前状态下列车正向运行的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进行步骤S43;
S43、以当前状态下列车的最大制动力停车,采集列车的停车信息,并进入步骤S44;
S44、根据采集的列车停车信息计算反向运行的最低能耗及相应的速度曲线,其最低能耗的计算式表示为:
Figure 609093DEST_PATH_IMAGE013
其中,
Figure 37800DEST_PATH_IMAGE014
为反向运行的最低能耗,
Figure 282837DEST_PATH_IMAGE015
为反向运行的牵引能耗,
Figure 796995DEST_PATH_IMAGE016
为反向运行的辅助能耗;
S45、判断反向运行的最低能耗与当前状态下列车的车载储能大小,若当前状态下列车的车载储能大于反向运行的最低能耗,则将当前状态下列车反向运行的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进入步骤S46;
S46、当前列车无法到站,并将无法到站信息反馈给车站执行人员。
进一步地,步骤S41中当前状态下列车正向运行中速度曲线的目标函数表示为:
Figure 785679DEST_PATH_IMAGE017
其中,
Figure 803314DEST_PATH_IMAGE018
为最小正向运行列车能耗目标函数值,
Figure 484831DEST_PATH_IMAGE005
Figure 581225DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 983387DEST_PATH_IMAGE019
为列车正向运行所受的牵引力,
Figure 245742DEST_PATH_IMAGE020
为列车正向运行的电制动力,
Figure 973526DEST_PATH_IMAGE021
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 790172DEST_PATH_IMAGE022
为列车应急运行总时长,
Figure 261605DEST_PATH_IMAGE023
为正向运行的辅助功率。
进一步地,步骤S44中当前状态下列车反向运行速度曲线的目标函数表示为:
Figure 378466DEST_PATH_IMAGE024
其中,
Figure 277151DEST_PATH_IMAGE025
为最小反向运行列车能耗目标函数值,
Figure 610787DEST_PATH_IMAGE005
Figure 620332DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 591699DEST_PATH_IMAGE026
为列车反向运行所受的牵引力,
Figure 926865DEST_PATH_IMAGE027
为列车反向运行的电制动力,
Figure 859049DEST_PATH_IMAGE028
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 796918DEST_PATH_IMAGE029
为列车应急运行总时长,
Figure 763737DEST_PATH_IMAGE030
为反向运行的辅助功率。
第二方面,一种列车辅助驾驶系统,包括:
数据获取模块,用于获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
故障判断模块,用于根据基础数据判断牵引网是否故障;
正常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
异常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线。
节能优化曲线输出模块,用于输出得到的节能优化速度曲线。
第三方面,一种列车辅助驾驶系统设备,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如上述的列车辅助驾驶方法的步骤。
第四方面,一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的列车辅助驾驶方法的步骤。
本发明具有以下有益效果:
获取列车在复杂严苛条件下的基础数据,根据基础数据判断牵引网是否故障,若正常则根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线,使列车安全、平稳、准点、节能、高效的到达前方车站,否则根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线,让列车安全的到达就近车站,从而得到当前状态下列车的节能优化速度曲线,本发明提供了一种综合的电气化列车辅助驾驶方法及系统,令列车能够适应更加复杂严苛的线路环境,在正常情况下实现节能运行,在供电异常情况下实现自我救援,在保证列车运行效率的同时保障列车故障情况下的人员安全。
附图说明
图1为本发明提供的一种列车辅助驾驶方法的步骤流程图;
图2为本发明中步骤S3的分步骤流程图;
图3为本发明实施例中正常状态下的列车制动特性曲线;
图4为本发明中步骤S4的分步骤流程图;
图5为本发明实施例提供的一种列车辅助驾驶系统的结构示意图;
图6为本发明实施例提供的一种列车辅助驾驶设备的结构示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述,以便于本技术领域的技术人员理解本发明,但应该清楚,本发明不限于具体实施方式的范围,对本技术领域的普通技术人员来讲,只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内,这些变化是显而易见的,一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
如图1所示,一种列车辅助驾驶方法,包括以下步骤S1-步骤S4:
S1、获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
实际中,在列车启动时需要检测列车的各个工作模块是否正常,再读取优化计算所需要的,即:列车在复杂严苛条件下的基础数据,包括:线路设施、线路限速、线路坡道、线路曲线、运行时刻表、列车牵引/制动特性、车载储能电池容量、车载储能电池功率、辅助电器功率、车重及车长等参数,并实时接收的列车运行时线路以及列车发送信号,包括地面信号、接触网状态以及列车运行的实时状态等参数。
S2、根据基础数据判断牵引网是否故障,若正常则进入步骤S3,否则进入步骤S4;
实际中,根据基础数据中列车接收信号来判断牵引网是否故障,并根据判断结果选择进入不同的计算模式,当牵引网正常时,列车会进入正常辅助驾驶行车系统,而当牵引网故障时,列车会进入应急自走行系统。
本实施例中,步骤S2具体为:
根据运行时列车的状态信息中网压数值判断牵引网是否故障,若网压数值为非零,则牵引网为正常状态,进入步骤S3,若网压数值为零,则牵引网为异常状态,进入步骤S4。
S3、根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
如图2所示,本实施例中,步骤S3具体包括以下分步骤:
S31、预设列车运行时间;
S32、根据当前状态下的基础数据计算列车的最大能力运行时间及最大能力运行速度曲线,其中最大能力运行时间表示为:
Figure 863280DEST_PATH_IMAGE001
其中,Tmin为最大能力运行时间,n为计算的总步数,
Figure 548339DEST_PATH_IMAGE002
为第i段路程运行的时间;
实际中,获取最大能力运行速度曲线的方式,本发明中不对最大能力运行速度曲线的获取方法进行限定,本发明实施例中可采用庞特里亚金极大值原理;
首先,根据当前状态下的基础数据在未触及线路限速路段,采用全力牵引,得到最大牵引力下速度曲线,其中,最大牵引力计算式表示为:
Figure 525785DEST_PATH_IMAGE031
其中,
Figure 612690DEST_PATH_IMAGE032
为与速度相关的最大牵引力,a、b为常数,c为光速,
Figure 883134DEST_PATH_IMAGE033
为当前状态下的列车速度,
Figure 789910DEST_PATH_IMAGE034
为第一预设速度阈值,
Figure 69582DEST_PATH_IMAGE035
为预设最大速度阈值;
其次,根据当前状态下的基础数据在触及线路限速路段,以线路限速为恒定速度运行,得到恒速运行下速度曲线;
最后,根据当前状态下的基础数据在停车阶段,以最大制动工况运行,即发挥列车最大的制动力,得到最大制动工况下速度曲线,得到最大能力运行速度曲线;
其中,如图3所示,发挥列车最大的制动力主要由电制动力与空气制动力两部分组成,在电制动力不足时,使用空气制动力补足;
根据上述规则即可计算出一条最大能力运行曲线,其中,单步计算可表示为:
Figure 745414DEST_PATH_IMAGE036
其中,
Figure 452339DEST_PATH_IMAGE037
为第i个点位置速度,
Figure 846411DEST_PATH_IMAGE038
为第i个点位置速度,
Figure 805140DEST_PATH_IMAGE039
为列车在第i个点位置的加速度,
Figure 224226DEST_PATH_IMAGE040
为距离步长。
S33、根据最大能力运行时间与预设列车运行时间的数值大小判断是否存在富裕时间,若存在则进入步骤S34,否则将最大能力运行速度曲线作为正常状态下的节能优化速度曲线;
实际中,判断最大能力运行时间与预设列车运行时间是否存在富裕时间,即判断最大能力运行时间
Figure 977419DEST_PATH_IMAGE041
与预设列车运行时间
Figure 717841DEST_PATH_IMAGE042
的大小,其中富裕时间
Figure 214682DEST_PATH_IMAGE043
计算式表示为:
Figure 989740DEST_PATH_IMAGE044
,若预设列车运行时间小于最大能力运行时间,即:
Figure 913833DEST_PATH_IMAGE045
,则将最大能力运行速度曲线作为正常状态下的节能优化速度曲线,否则存在用于节能速度曲线优化的富裕时间,并利用富裕时间进行节能优化计算。
S34、根据最大能力运行速度曲线的曲线数据结合富裕时间进行节能优化,得到优化后的节能速度曲线,并作为正常状态下的节能优化速度曲线,其中优化后的节能速度曲线目标函数为:
Figure 407132DEST_PATH_IMAGE046
其中,
Figure 707663DEST_PATH_IMAGE004
为最小的列车能耗目标函数值,
Figure 838692DEST_PATH_IMAGE005
Figure 933687DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 648702DEST_PATH_IMAGE007
为列车所受的牵引力,
Figure 487345DEST_PATH_IMAGE008
为列车的电制动力,
Figure 236996DEST_PATH_IMAGE009
为列车的再生制动能量利用率。
实际中,本发明实施例首先,提取最大能力运行速度曲线的牵引-制动力序列;
接着,计算牵引-制动力序列的能力梯度,表示为:
Figure 502892DEST_PATH_IMAGE047
其中,
Figure 705203DEST_PATH_IMAGE048
为能量梯度,
Figure 81958DEST_PATH_IMAGE049
为能耗变化量,
Figure 184650DEST_PATH_IMAGE050
为时间变化量;
其次,按照一定的步长将时间分配给能量梯度最高的牵引-制动序列,即分配相同的时间可以降低最多的能耗,再重新计算能量梯度,直至将所有时间分配完为止,得到优化后的能量梯度,表示为:
Figure 621447DEST_PATH_IMAGE051
其中,
Figure 311055DEST_PATH_IMAGE052
为时刻表给定的运行时间。
最后,根据优化后的能量梯度得到优化后的速度曲线,并作为正常状态下的节能优化速度曲线。
S4、根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线。
如图4所示,本发明实施例中,步骤S4包括以下分步骤:
S41、切换当前状态下列车的动力来源,并获取当前状态下列车正向运行到达前方车站的最低能耗及相应的速度曲线,其中最低能耗的计算式表示为:
Figure 491500DEST_PATH_IMAGE053
其中,
Figure 215743DEST_PATH_IMAGE054
为正向运行的最低能耗,
Figure 823441DEST_PATH_IMAGE055
为正向运行的牵引能耗,计算式表示为:
Figure 734766DEST_PATH_IMAGE056
Figure 718902DEST_PATH_IMAGE057
为计算的总步数,
Figure 799116DEST_PATH_IMAGE058
为第i步时列车所收到的牵引/制动力,
Figure 577716DEST_PATH_IMAGE059
为单步计算的距离,
Figure 976336DEST_PATH_IMAGE060
为正向运行的辅助能耗,计算式表示为:
Figure 498585DEST_PATH_IMAGE061
,其中,
Figure 931840DEST_PATH_IMAGE062
为辅助电器的辅助功率,
Figure 881341DEST_PATH_IMAGE063
为正向运行的运行时间,计算式表示为:
Figure 32837DEST_PATH_IMAGE064
Figure 93197DEST_PATH_IMAGE065
为第i步运行的运行时间;
本发明实施例中,步骤S41中当前状态下列车正向运行中速度曲线的目标函数表示为:
Figure 145073DEST_PATH_IMAGE066
其中,
Figure 265476DEST_PATH_IMAGE018
为最小正向运行列车能耗目标函数值,
Figure 638688DEST_PATH_IMAGE005
Figure 768318DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 51532DEST_PATH_IMAGE019
为列车正向运行所受的牵引力,
Figure 467470DEST_PATH_IMAGE020
为列车正向运行的电制动力,
Figure 203345DEST_PATH_IMAGE021
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 995720DEST_PATH_IMAGE022
为列车应急运行总时长,
Figure 133441DEST_PATH_IMAGE023
为正向运行的辅助功率。
实际中,本发明实施例中,当前状态下列车正向运行到达前方车站的速度曲线获取方式可为:
首先,根据当前状态下的基础数据计算出最大能力曲线,并提取其牵引制动-制动力序列;
接着,根据得到的牵引-制动力序列计算出各序列的能力梯度,表示为:
Figure 221745DEST_PATH_IMAGE067
然后,根据能量梯度循环分配富裕时间,即按照一定的步长将时间分配给能量梯度最高的牵引-制动序列,即分配相同的时间可以降低最多的能耗,再重新计算能量梯度,直至将所有时间分配完为止,即:
Figure 710495DEST_PATH_IMAGE068
,得出优化后的速度曲线。
S42、判断最低能耗与当前状态下列车的车载储能的大小,若车载储能大于最低能耗,则将当前状态下列车正向运行到达前方车站的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进行步骤S43;
实际中,判断正向运行的最低能耗
Figure 306561DEST_PATH_IMAGE069
与当前状态下列车的车载储能
Figure 298788DEST_PATH_IMAGE070
的大小,若当前状态下列车的车载储能大于正向运行的最低能耗,即
Figure 56528DEST_PATH_IMAGE071
,则直接将则将当前状态下列车正向运行到达前方车站的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进行下一状态步骤判断。
S43、以当前状态下列车的最大制动力停车,采集列车的停车信息,并进入步骤S44;
S44、根据采集的列车停车信息计算反向运行的最低能耗及相应的速度曲线,其最低能耗的计算式表示为:
Figure 766995DEST_PATH_IMAGE072
其中,
Figure 901174DEST_PATH_IMAGE073
为反向运行的最低能耗,
Figure 747907DEST_PATH_IMAGE074
为反向运行的牵引能耗,计算式表示为:
Figure 83073DEST_PATH_IMAGE075
Figure 638426DEST_PATH_IMAGE076
为计算的总步数,
Figure 451661DEST_PATH_IMAGE077
为第i步时列车所收到的牵引/制动力,
Figure 277535DEST_PATH_IMAGE078
为单步计算的距离,
Figure 518023DEST_PATH_IMAGE079
为反向运行的辅助能耗,计算式表示为:
Figure 62137DEST_PATH_IMAGE080
Figure 413484DEST_PATH_IMAGE081
为辅助电器的辅助功率,
Figure 359443DEST_PATH_IMAGE082
为反向运行的运行时间,反向运行的运行时间计算式表示为:
Figure 770833DEST_PATH_IMAGE083
Figure 569287DEST_PATH_IMAGE084
为第i步运行的运行时间。
本发明实施例中,步骤S44中当前状态下列车反向运行速度曲线的目标函数表示为:
Figure 724325DEST_PATH_IMAGE085
其中,
Figure 524791DEST_PATH_IMAGE086
为最小反向运行列车能耗目标函数值,
Figure 107082DEST_PATH_IMAGE005
Figure 625788DEST_PATH_IMAGE006
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 318937DEST_PATH_IMAGE087
为列车反向运行所受的牵引力,
Figure 239489DEST_PATH_IMAGE088
为列车反向运行的电制动力,
Figure 992681DEST_PATH_IMAGE089
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 874049DEST_PATH_IMAGE090
为列车应急运行总时长,
Figure 17496DEST_PATH_IMAGE091
为反向运行的辅助功率。
S45、判断反向运行的最低能耗与当前状态下列车的车载储能大小,若当前状态下列车的车载储能
Figure 667921DEST_PATH_IMAGE092
大于反向运行的最低能耗
Figure 716648DEST_PATH_IMAGE093
,则将当前状态下列车反向运行的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进入步骤S46;
S46、当前列车无法到站,并将无法到站信息反馈给车站执行人员。
如图5所示,一种列车辅助驾驶系统,包括:
数据获取模块,用于获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
故障判断模块,用于根据基础数据判断牵引网是否故障;
正常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
异常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线。
节能优化曲线输出模块,用于输出得到的节能优化速度曲线。
本发明实施例提供的一种列车辅助驾驶系统具有上述的一种列车辅助驾驶方法的有益效果。
如图6所示,本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种列车辅助驾驶方法的步骤。
本发明实施例提供的一种列车辅助驾驶系统具有上述的一种列车辅助驾驶方法的有益效果。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本发明中应用了具体实施例对本发明的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本发明的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
本领域的普通技术人员将会意识到,这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理,应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合,这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。

Claims (6)

1.一种列车辅助驾驶方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1、获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
S2、根据基础数据判断牵引网是否故障,若正常则进入步骤S3,否则进入步骤S4;
S3、根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
步骤S3具体包括以下分步骤:
S31、预设列车运行时间;
S32、根据当前状态下的基础数据计算列车的最大能力运行时间及最大能力运行速度曲线,其中最大能力运行时间表示为:
Figure 38189DEST_PATH_IMAGE001
其中,Tmin为最大能力运行时间,n为计算的总步数,
Figure 747519DEST_PATH_IMAGE002
为第
Figure 383644DEST_PATH_IMAGE004
段路程运行的时间;
S33、根据最大能力运行时间与预设列车运行时间的数值大小判断是否存在富裕时间,若存在则进行步骤S34,否则将最大能力运行速度曲线作为正常状态下的节能优化速度曲线;
S34、根据最大能力运行速度曲线的曲线数据结合富裕时间进行节能优化,得到优化后的节能速度曲线,并作为正常状态下的节能优化速度曲线,其中优化后的节能速度曲线目标函数为:
Figure 203832DEST_PATH_IMAGE005
其中,
Figure 743267DEST_PATH_IMAGE006
为最小的列车能耗目标函数值,
Figure 623498DEST_PATH_IMAGE007
Figure 15427DEST_PATH_IMAGE008
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 373728DEST_PATH_IMAGE009
为列车所受的牵引力,
Figure 33248DEST_PATH_IMAGE010
为列车的电制动力,
Figure 84381DEST_PATH_IMAGE011
为列车的再生制动能量利用率;S4、根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线;
步骤S4包括以下分步骤:
S41、切换当前状态下列车的动力来源,并获取当前状态下列车正向运行的最低能耗及相应的速度曲线,其中,最低能耗的计算式表示为:
Figure 695097DEST_PATH_IMAGE012
其中,
Figure 857088DEST_PATH_IMAGE013
为正向运行的最低能耗,E T 为正向运行的牵引能耗,
Figure 105536DEST_PATH_IMAGE014
为正向运行的辅助能耗;
步骤S41中当前状态下列车正向运行中速度曲线的目标函数表示为:
Figure 593149DEST_PATH_IMAGE015
其中,
Figure 694091DEST_PATH_IMAGE016
为最小正向运行列车能耗目标函数值,
Figure 659773DEST_PATH_IMAGE007
Figure 44618DEST_PATH_IMAGE008
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 155662DEST_PATH_IMAGE017
为列车正向运行所受的牵引力,
Figure 258748DEST_PATH_IMAGE018
为列车正向运行的电制动力,
Figure 244765DEST_PATH_IMAGE019
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 749695DEST_PATH_IMAGE020
为列车应急运行总时长,
Figure 31641DEST_PATH_IMAGE021
为正向运行的辅助功率;
S42、判断最低能耗与当前状态下列车的车载储能的大小,若车载储能大于最低能耗,则将当前状态下列车正向运行的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进行步骤S43;
S43、以当前状态下列车的最大制动力停车,采集列车的停车信息,并进入步骤S44;
S44、根据采集的列车停车信息计算反向运行的最低能耗及相应的速度曲线,其最低能耗的计算式表示为:
Figure 622022DEST_PATH_IMAGE022
其中,
Figure 414660DEST_PATH_IMAGE023
为反向运行的最低能耗,
Figure 508518DEST_PATH_IMAGE024
为反向运行的牵引能耗,
Figure 492524DEST_PATH_IMAGE025
为反向运行的辅助能耗;
S45、判断反向运行的最低能耗与当前状态下列车的车载储能大小,若当前状态下列车的车载储能大于反向运行的最低能耗,则将当前状态下列车反向运行的速度曲线作为异常状态下的节能优化速度曲线,否则进入步骤S46;
S46、当前列车无法到站,并将无法到站信息反馈给车站执行人员。
2.根据权利要求1所述的列车辅助驾驶方法,其特征在于,步骤S2具体为:
根据运行时列车的状态信息中网压数值判断牵引网是否故障,若网压数值为非零,则牵引网为正常状态,进入步骤S3,若网压数值为零,则牵引网为异常状态,进入步骤S4。
3.根据权利要求1所述的列车辅助驾驶方法,其特征在于,步骤S44中当前状态下列车反向运行速度曲线的目标函数表示为:
Figure 39043DEST_PATH_IMAGE026
其中,
Figure 898021DEST_PATH_IMAGE027
为最小反向运行列车能耗目标函数值,
Figure 111964DEST_PATH_IMAGE007
Figure 266871DEST_PATH_IMAGE008
分别为运行区间的起点位置和终点位置,
Figure 300686DEST_PATH_IMAGE028
为列车反向运行所受的牵引力,
Figure 700706DEST_PATH_IMAGE029
为列车反向运行的电制动力,
Figure 503577DEST_PATH_IMAGE030
为列车的再生制动能量利用率,
Figure 829385DEST_PATH_IMAGE031
为列车应急运行总时长,
Figure 616075DEST_PATH_IMAGE032
为反向运行的辅助功率。
4.一种列车辅助驾驶系统,其特征在于,包括:
数据获取模块,用于获取列车在复杂严苛条件下的基础数据;
故障判断模块,用于根据基础数据判断牵引网是否故障;
正常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取正常状态下的节能优化速度曲线;
异常状态优化速度曲线获取模块,用于根据当前状态下的基础数据获取异常状态下的节能优化速度曲线;
节能优化曲线输出模块,用于输出得到的节能优化速度曲线。
5.一种列车辅助驾驶设备,其特征在于,包括:
存储器,用于存储计算机程序;
处理器,用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至3任一项所述的列车辅助驾驶方法的步骤。
6.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述的列车辅助驾驶方法的步骤。
CN202111206859.4A 2021-10-18 2021-10-18 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质 Active CN113635943B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111206859.4A CN113635943B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质
US17/965,795 US11827258B2 (en) 2021-10-18 2022-10-14 Train driver assistance method, system, device, and computer-readable storage medium

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111206859.4A CN113635943B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113635943A CN113635943A (zh) 2021-11-12
CN113635943B true CN113635943B (zh) 2022-02-11

Family

ID=78427174

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111206859.4A Active CN113635943B (zh) 2021-10-18 2021-10-18 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11827258B2 (zh)
CN (1) CN113635943B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113635943B (zh) * 2021-10-18 2022-02-11 西南交通大学 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质
CN114379617A (zh) * 2022-02-23 2022-04-22 苏州知时节交通科技有限公司 一种列车节能控制方法
CN115848456B (zh) * 2023-03-02 2023-05-26 南瑞轨道交通技术有限公司 一种与供电容量相匹配的地铁列车运行监控方法及系统

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101274636A (zh) * 2007-03-26 2008-10-01 林贵生 车载式轨道交通车辆运行状态智能监控和预警装置
US8140203B2 (en) * 2008-04-08 2012-03-20 General Electric Company Method for controlling vehicle operation incorporating quick clearing function
DE102011078451A1 (de) * 2011-06-30 2012-08-23 Siemens Ag Verfahren zur Fahrkurvenoptimierung für Schienenfahrzeuge
DE102011078449A1 (de) * 2011-06-30 2012-08-23 Siemens Ag Verfahren zur Fahrkurvenoptimierung für Schienenfahrzeuge
US8660723B2 (en) * 2012-06-29 2014-02-25 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Method for determining run-curves for vehicles in real-time subject to dynamic travel time and speed limit constraint
KR101770594B1 (ko) * 2016-08-19 2017-08-24 한국철도기술연구원 열차의 실시간 속도 최적화 시스템 및 이를 이용한 열차의 실시간 속도 최적화 방법
CN107390099A (zh) * 2017-08-02 2017-11-24 青岛海能电气有限公司 一种动车组高压设备绝缘状态在线监测系统
CN109278812B (zh) * 2018-11-23 2019-11-05 西南交通大学 一种动车组应急运行司机指导方法
CN110490367A (zh) * 2019-07-15 2019-11-22 西安理工大学 基于极大值原理的高速列车自动驾驶节能优化方法
CN110509959B (zh) * 2019-07-24 2021-04-02 重庆交通大学 城市轨道交通列车线路定时运行的节能优化方法
CN112448592B (zh) * 2019-08-27 2022-03-08 株洲中车时代电气股份有限公司 一种牵引变流器的控制方法及其控制装置
RU2723570C1 (ru) * 2019-09-20 2020-06-16 Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Российский университет транспорта" (ФГАОУ ВО РУТ (МИИТ), РУТ (МИИТ) Комплексная система регулирования движения поездов
CN110738369A (zh) * 2019-10-15 2020-01-31 西南交通大学 一种城市轨道交通列车的运行速度优化方法
CN112109775A (zh) * 2020-07-31 2020-12-22 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种列车运行曲线动态优化系统
CN112046557B (zh) * 2020-09-14 2022-04-01 重庆交通大学 一种无人驾驶列车控制系统的控制方法
CN112926782B (zh) * 2021-03-03 2022-02-01 西南交通大学 一种基于惰行-恒速的地铁速度曲线优化方法
CN113221317A (zh) * 2021-03-25 2021-08-06 中车株洲电力机车研究所有限公司 城轨列车全线节能运行曲线优化方法、系统、介质及设备
CN113104067A (zh) * 2021-05-14 2021-07-13 中国铁道科学研究院集团有限公司 一种列车应急运行策略的生成方法及装置
CN113306604B (zh) * 2021-05-26 2022-01-04 西南交通大学 列车车载储能设备的储能量设计方法
CN113135208B (zh) * 2021-05-27 2022-01-11 西南交通大学 一种能量受限且时间自由的列车运行优化方法
CN113635943B (zh) * 2021-10-18 2022-02-11 西南交通大学 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN113635943A (zh) 2021-11-12
US20230117087A1 (en) 2023-04-20
US11827258B2 (en) 2023-11-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113635943B (zh) 列车辅助驾驶方法、系统、设备及计算机可读存储介质
CN107933551B (zh) 一种智能车队换道方法
JP5514661B2 (ja) 電動車両の駆動制御装置
CN109591861B (zh) 一种实现智能定速和节能驾驶的方法及装置
CN104590037B (zh) 一种纯电动车的能量回馈控制方法
CN106080266B (zh) 一种轨道车辆的启动控制方法及装置
JPWO2014027400A1 (ja) 列車情報管理装置および機器制御方法
CN104494463B (zh) 一种纯电动汽车转矩控制方法
US20170021845A1 (en) Method and system for increasing efficiency of rolling stock
CN103818391B (zh) 一种用于动车组的快速粘着控制方法
CN106042957A (zh) 一种混合动力动车组牵引变流器过分相控制策略
CN104582997A (zh) 列车信息管理装置及设备控制方法
CN104691341A (zh) 一种电动汽车滑行时能量回收的方法、设备及电动汽车
CN109130958A (zh) 列车过分相区自动控制方法、装置、车载设备及电子设备
JP2011078185A (ja) 車両用制御装置
CN105739491A (zh) 一种基于制动干预的电动智能车双驾双控系统及控制方法
CN107478238A (zh) 一种新能源汽车无人驾驶系统及控制方法
CN110834545A (zh) 一种导轨电车的供电系统及其控制方法
CN104802645A (zh) 一种并联式电动汽车再生制动系统及其控制方法
CN109070762A (zh) 电气铁道车辆的驱动系统以及车辆驱动方法
CN109291799B (zh) 用于管轨运输系统的驱动系统
CN105730257B (zh) 推进系统、能量管理系统及方法
CN101693445A (zh) 一种无速度传感器交流牵引传动系统过电分相方法
CN108749582B (zh) 电力机车供电的控制方法、装置和电力机车
CN104053572A (zh) 充放电控制装置、充电控制方法、放电控制方法以及程序

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