CN113836750A - 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法 - Google Patents

一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113836750A
CN113836750A CN202111293119.9A CN202111293119A CN113836750A CN 113836750 A CN113836750 A CN 113836750A CN 202111293119 A CN202111293119 A CN 202111293119A CN 113836750 A CN113836750 A CN 113836750A
Authority
CN
China
Prior art keywords
distance
state
train
test case
execution
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.)
Granted
Application number
CN202111293119.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113836750B (zh
Inventor
张亚东
袁榆淞
饶畅
郭进
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 CN202111293119.9A priority Critical patent/CN113836750B/zh
Publication of CN113836750A publication Critical patent/CN113836750A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113836750B publication Critical patent/CN113836750B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2119/00Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
    • G06F2119/14Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,包括以下步骤:根据列车在测试过程中的动力学状态变化特征,构建车载设备的测试过程模型;将测试案例执行过程按列车动力学状态进行离散划分,构建得到测试过程模型的有向图路径;提取测试案例固有距离,辨识状态运行距离与固有距离的重合关系,进而确定各状态所对应的测试步骤特征参数;计算列车在每个动力学状态下的速度变化规律与走行距离,最终根据有向图路径估算得到测试案例的执行距离。基于车载测试平台对本方法进行检验,本发明的优点:能有效估算测试案例的执行距离,为高效合理串接现场测试序列提供了有力依据。

Description

一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法
技术领域
本发明涉及列车运行控制系统技术领域,特别涉及一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法。
背景技术
CTCS-2级列控系统是基于轨道电路和点式信息设备传输行车许可,面向提速干线和高速新线,并采用目标-距离连续速度控制模式曲线监控列车安全运行的列车运行控制系统,由地面设备和车载设备组成,其中车载设备是列控系统对列车运行速度进行防护的重要设备。
为了保障行车安全,车载设备在投入运营前必须进行一系列严格的测试。按照测试阶段的不同,其测试可分为实验室仿真测试、现场测试、联调联试和互联互通测试等。
车载设备的测试通常是一个动态、连续的过程,对应的测试案例数量庞大,为了缩短测试周期,提高测试效率,通常会将若干个测试案例按照一定方法和原则有序串接成测试序列进行连续执行。与串接实验室仿真测试序列不同,串接现场测试序列还需要进一步考虑现场线路条件约束,从而确保测试案例能够在规定的线路区段得以执行。合理估计测试案例的执行距离,是串接现场测试序列的关键研究问题之一。
现有研究主要依赖于人工经验划分固定长度的测试区段来近似替代测试案例的执行距离,然而,不同测试案例的执行距离往往受执行步骤数量、操作类型、线路条件等因素影响,具有较大的差异。现有方法未能充分考虑这些因素,容易出现测试区段长度划分不合理的情况,导致列车在测试过程中发生空跑,甚至列车无法在规定区段内执行完测试案例,进而造成测试中断,带来能耗大、成本高等问题。
发明内容
本发明针对现有技术的缺陷,提供了一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法。
为了实现以上发明目的,本发明采取的技术方案如下:
一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,包括以下步骤:
A1、根据列车在测试过程中的动力学状态变化特征,构建车载设备的测试过程模型。动力学状态包括:牵引状态、巡航状态、惰行状态、常用制动状态、紧急制动状态和停车状态。
A2、获取车辆参数及线路数据,将测试案例执行过程按列车动力学状态进行离散划分,构建得到测试过程模型的有向图路径。
A3、根据测试执行步骤,提取测试案例固有距离,并辨识状态运行距离与固有距离的重合关系,进而确定各状态所对应的测试步骤特征参数。
A4、计算列车在每个动力学状态下的速度变化规律与走行距离,进而得到不含固有距离的列车各状态运行距离之和。
A5、所得结果与固有距离相加,得到测试案例的执行距离。
进一步地,所述步骤A1中把列车在执行测试案例过程中所有可能出现的动力学状态抽象为点的集合,状态之间的变化关系抽象为边的集合,从而构建出车载设备测试过程的有向图模型。
进一步地,所述步骤A2中获取的车辆参数包括:车长、车重、牵引特性曲线和目标制动减速度,线路数据包括:线路坡度、曲线半径、线路限速和特殊区段位置。
进一步地,所述步骤A3中固有距离指的是测试案例执行步骤中明确给出的运行距离,为了避免计算列车在上述动力学状态下走行距离时重复使用固有距离的情形,需要将固有距离单独提取出来,进而得到不含固有距离的各状态所对应的测试步骤特征参数。
进一步地,所述步骤A4中根据有向图路径,基于典型的单质点模型对列车受力进行分析,采用牵引计算方式分析列车在各动力学状态下的速度变化,继而计算对应的执行距离。
进一步地,在计算列车巡航状态下的运行距离时,根据测试人员人工操作设备、观察或记录等步骤类型进行划分,将不同类型的操作步骤及其花费时间进行统计分析。
进一步地,在计算列车惰行状态运行距离时,根据列车惰行时所处运营场景的不同进行分类讨论,可分为过分相场景下的惰行距离计算和其他惰行状态下的执行距离计算两种情况。
进一步地,在计算列车常用制动状态下的运行距离时,除了进行常规牵引计算,还需要考虑列车在人控优先模式下制动缓解过程中的延时情况,进而追加补偿距离。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
能有效估算测试案例的执行距离,测试区段长度划分合理,为高效合理串接现场测试序列提供了有力依据,降低能耗和成本。
附图说明
图1为本发明实施例测试案例执行距离估算方法流程图;
图2为本发明实施例车载设备测试案例执行过程的有向图模型。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下根据附图并列举实施例,对本发明做进一步详细说明。
如图1所示,一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,包括以下步骤:
A1、根据列车在测试过程中的动力学状态变化特征,构建车载设备的测试过程模型。
把列车在执行测试案例过程中所有可能出现的动力学状态抽象为点的集合,状态之间的变化关系抽象为边的集合,从而构建出车载设备测试过程的有向图模型G=(S,E),如图2所示。其中,S是代表列车运行状态的顶点集合,S={S0,S1,S2,S3,S4,S5,S6,S7},E是代表列车运行状态变化关系的有向弧集合,E={e1,e2,…,e31}。测试案例的执行过程为有向图模型中顶点S0到顶点S7的某一条路径。
图2中各顶点变量的含义如表1所示。
表1 模型中顶点的含义
Figure BDA0003335372950000041
在某次测试中,若列车分别依次经历了巡航状态、紧急制动状态、停车状态、牵引状态、巡航状态和牵引状态,则有向图路径可表示为S0→S2→S5→S6→S1→S2→S1→S7
对于测试案例执行过程的有向图路径P,为区分P中重复出现的状态,本方案将P的状态结合上标进行编号表示,令
Figure BDA0003335372950000051
其中:|P|表示P的顶点数,i,j表示状态符号的下标,i,j∈{1,2,3,4,5,6}。k,q表示状态在P中出现的顺序位置,k,q=2,…,|P|-1。
对于P中第k个位置出现的状态
Figure BDA0003335372950000052
为了说明具体的估算方法,先对相关概念进行如下定义和阐述:
1、入口速度
列车进入状态
Figure BDA0003335372950000053
的速度值,记为
Figure BDA0003335372950000054
2、出口速度
列车离开状态
Figure BDA0003335372950000055
的速度值,记为
Figure BDA0003335372950000056
规定列车在两个相邻动力学状态变化中,后一状态的入口速度等于前一状态的出口速度。
3、状态运行距离
列车从到达状态
Figure BDA0003335372950000057
开始到离开状态
Figure BDA0003335372950000058
的走行距离,记为
Figure BDA0003335372950000059
4、固有距离
测试案例执行步骤中明确给出的运行距离,记作Lg。按照距离的直观性可分为显式固有距离和隐式固有距离。
5、显式固有距离
测试案例执行步骤中以数值的形式直接给出的距离信息,记作Lgx。例如测试案例步骤中描述了“列车运行50m后,收到应答器报文”,那么Lgx=50m。
6、隐式固有距离
测试案例执行步骤中未以数值形式给出距离长度,但是可以根据涉及到的特殊运营场景,查阅车辆参数或线路数据等确定的运行距离,包括车长、分相区长度、等级转换中预告点与执行点之间的距离等,记作Lgy
A2、获取车辆参数和实际线路数据,将测试案例执行过程按列车动力学状态进行离散划分,根据测试执行步骤构建测试执行过程的有向图路径。
车辆参数包括车长、车重、牵引特性曲线、目标制动减速度等,线路数据包括线路坡度、曲线半径、线路限速、特殊区段位置等。
A3、根据测试执行步骤,提取测试案例固有距离,并辨识状态运行距离与固有距离的重合关系,进而确定各状态所对应的测试步骤特征参数。
Lg分散于列车执行测试案例过程中的各个动力学状态之中,为避免Lg的重复计算,在估算测试案例执行距离时,需要将Lg从测试案例中提取出来,进而得到不含Lg的各状态对应的测试步骤特征参数,为各状态运行距离的计算提供数据输入。
A4、顺序遍历有向图路径中的顶点,计算列车在每个动力学状态下的速度变化规律与走行距离,进而累加得到不含固有距离的列车各状态运行距离之和。
路径P的第k步状态
Figure BDA0003335372950000061
可能是动力学状态S1~S6中的任意一个,基于典型的单质点模型对列车受力进行分析,采用牵引计算方式分析列车在状态
Figure BDA0003335372950000062
下的速度变化,继而计算对应的执行距离
Figure BDA0003335372950000063
如表2所示。
表2 不同状态下的测试执行距离的计算
Figure BDA0003335372950000064
Figure BDA0003335372950000071
其中,(2)式a牵n为第n步牵引加速度,m/s2;vn为第n步速度,m/s;dn为第n步的位置,m;Δt为单位时间步长,设置为0.5s。(3)式t2为列车在巡航状态下的运行时间。(4)式L分相区为线路数据提供的分相区长度,m;L为列车断开主闸时距离分相区起点的距离,m;L为列车驶出分相区后到合上主闸的走行距离,一般取值为130m。(5)式t为输出过分相命令信号时车头距分相区起点的时间,一般取值为10s。(6)式v为列车触发制动的速度,m/s;t为列车空走时间,s;v为允许缓解速度,m/s。(7)式a制n为第n步常用制动加速度,m/s2
对于表2中
Figure BDA0003335372950000072
Figure BDA0003335372950000073
的计算,巡航时间t2的分析及追加的补偿距离计算描述如下。
对于
Figure BDA0003335372950000074
中巡航时间t2,通过分析具体的测试步骤及其相关操作类型,可知t2主要取决于测试过程中测试人员人工操作设备、观察或记录所花费的时间,将测试人员的不同操作类型及其花费时间进行统计分析,从而得到t2的估值。
对于
Figure BDA0003335372950000075
中追加的补偿距离,在人控优先方式下,触发常用制动后,从DMI给出允许缓解指示到司机按压缓解按钮,再到车载设备取消制动,这一过程存在延时,使得列车在常规制动状态的出口速度低于规定的允许缓解速度,故需再加上补偿距离,才能计算得到列车在该状态的测试执行距离。
A5、将步骤A4所得结果与固有距离相加,得到测试案例的执行距离。
为了对本发明的测试案例执行距离计算方法进行验证,下面随机选取一部分现场测试案例进行执行距离的估算,并采用实验室车载测试平台对所选测试案例进行实际执行,相关验证结果如表3。
表3 估算距离与实际执行距离对照情况
Figure BDA0003335372950000081
通过表3可以看出,估算结果与实际执行距离之间的误差绝对值控制在了50m以内,从而验证了本发明的有效性。
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实施方法,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 (9)

1.一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于,包括以下步骤:
A1、根据列车在测试过程中的动力学状态变化特征,构建车载设备的测试过程模型;动力学状态包括:牵引状态、巡航状态、惰行状态、常用制动状态、紧急制动状态和停车状态;
A2、获取车辆参数及线路数据,将测试案例执行过程按列车动力学状态进行离散划分,构建得到测试过程模型的有向图路径;
A3、根据测试执行步骤,提取测试案例固有距离,并辨识状态运行距离与固有距离的重合关系,进而确定各状态所对应的测试步骤特征参数;
A4、计算列车在每个动力学状态下的速度变化规律与走行距离,进而得到不含固有距离的列车各状态运行距离之和,动力学状态包括:列车巡航状态、列车惰行状态和列车常用制动状态;
A5、所得结果与固有距离相加,得到测试案例的执行距离。
2.根据权利要求1所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:所述步骤A1中把列车在执行测试案例过程中所有可能出现的动力学状态抽象为点的集合,状态之间的变化关系抽象为边的集合,从而构建出车载设备测试过程的有向图模型.
3.根据权利要求1所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:所述步骤A2中获取的车辆参数包括:车长、车重、牵引特性曲线和目标制动减速度,线路数据包括:线路坡度、曲线半径、线路限速和特殊区段位置。
4.根据权利要求1所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:所述步骤A2中测试案例执行过程按列车动力学状态可离散划分为牵引状态、巡航状态、惰行状态、常用制动状态、紧急制动状态和停车状态。
5.根据权利要求1所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:所述步骤A3中固有距离指的是测试案例执行步骤中明确给出的运行距离,为了避免计算列车在上述动力学状态下走行距离时重复使用固有距离的情形,需要将固有距离单独提取出来,进而得到不含固有距离的各状态所对应的测试步骤特征参数。
6.根据权利要求1所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:所述步骤A4中根据有向图路径,基于典型的单质点模型对列车受力进行分析,采用牵引计算方式分析列车在各动力学状态下的速度变化,继而计算对应的执行距离。
7.根据权利要求6所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:在计算列车巡航状态下的运行距离时,根据测试人员人工操作设备、观察或记录等步骤类型进行划分,将不同类型的操作步骤及其花费时间进行统计分析。
8.根据权利要求6所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:在计算列车惰行状态运行距离时,根据列车惰行时所处运营场景的不同进行分类讨论,可分为过分相场景下的惰行距离计算和其他惰行状态下的执行距离计算两种情况。
9.根据权利要求6所述的一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法,其特征在于:在计算列车常用制动状态下的运行距离时,除了进行常规牵引计算,还需要考虑列车在人控优先模式下制动缓解过程中的延时情况,进而追加补偿距离。
CN202111293119.9A 2021-11-03 2021-11-03 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法 Active CN113836750B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111293119.9A CN113836750B (zh) 2021-11-03 2021-11-03 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111293119.9A CN113836750B (zh) 2021-11-03 2021-11-03 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113836750A true CN113836750A (zh) 2021-12-24
CN113836750B CN113836750B (zh) 2023-04-14

Family

ID=78966987

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111293119.9A Active CN113836750B (zh) 2021-11-03 2021-11-03 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113836750B (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010041325A1 (de) * 2010-09-24 2012-03-29 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zur Schaltsteuerung eines automatisierten Stufenschaltgetriebes
CN103092755A (zh) * 2013-01-08 2013-05-08 北京交通大学 一种列控系统测试序列的自动生成方法
CN104699069A (zh) * 2015-01-09 2015-06-10 中国铁路总公司 一种列控系统车载设备仿真测试系统
CN106814730A (zh) * 2016-12-14 2017-06-09 中国铁路总公司 列车运行控制系统安全关键软件测试用例生成方法
CN107179993A (zh) * 2017-06-01 2017-09-19 中国铁道科学研究院通信信号研究所 应用于铁路列控系统的测试序列生成方法
CN109033234A (zh) * 2018-07-04 2018-12-18 中国科学院软件研究所 一种基于状态更新传播的流式图计算方法及系统
CN113359696A (zh) * 2020-03-03 2021-09-07 动态Ad有限责任公司 用于自主运载工具的系统、方法和存储介质

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102010041325A1 (de) * 2010-09-24 2012-03-29 Zf Friedrichshafen Ag Verfahren zur Schaltsteuerung eines automatisierten Stufenschaltgetriebes
CN103092755A (zh) * 2013-01-08 2013-05-08 北京交通大学 一种列控系统测试序列的自动生成方法
CN104699069A (zh) * 2015-01-09 2015-06-10 中国铁路总公司 一种列控系统车载设备仿真测试系统
CN106814730A (zh) * 2016-12-14 2017-06-09 中国铁路总公司 列车运行控制系统安全关键软件测试用例生成方法
CN107179993A (zh) * 2017-06-01 2017-09-19 中国铁道科学研究院通信信号研究所 应用于铁路列控系统的测试序列生成方法
CN109033234A (zh) * 2018-07-04 2018-12-18 中国科学院软件研究所 一种基于状态更新传播的流式图计算方法及系统
CN113359696A (zh) * 2020-03-03 2021-09-07 动态Ad有限责任公司 用于自主运载工具的系统、方法和存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张曙光等: "铁路客运专线系统结构模型" *
贾午静等: "高速铁路车站追踪运行列车问隔计算" *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113836750B (zh) 2023-04-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111506980B (zh) 对虚拟驾驶环境生成交通场景的方法及装置
US10632985B2 (en) Hybrid vehicle and method of predicting driving pattern in the same
CN102177049B (zh) 用于车辆故障诊断的基准值的生成
US20170132117A1 (en) Method and device for generating test cases for autonomous vehicles
US20130184928A1 (en) Driver behavior diagnostic method and system
Vincze et al. Development and analysis of train brake curve calculation methods with complex simulation
CN103471865A (zh) 基于线性判别法的列车悬挂系统故障分离方法
CN112036581B (zh) 交通工具空调系统的性能检测方法及装置、存储介质、终端
US20210027556A1 (en) Abnormality sign diagnosis apparatus and abnormality sign diagnosis method
CN111797473A (zh) 一种地铁列车正线运行仿真计算方法及装置
CN106956680A (zh) 一种电动汽车驾驶行为识别分析方法
Cunillera et al. Real-time train motion parameter estimation using an unscented Kalman filter
CN115165398A (zh) 车辆的行驶功能测试方法、装置、计算设备及介质
CN114647954A (zh) 仿真场景生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN113836750B (zh) 一种列控系统车载设备现场测试案例执行距离的估算方法
d'Agostino et al. Learning-based driving events classification
DE102016216778A1 (de) Verfahren zum Betrieb einer Thermomanagementvorrichtung einer Traktionsbatterie eines Kraftfahrzeugs
CN116639150A (zh) 用于评估自动驾驶系统的方法、装置、设备和存储介质
CN107219774A (zh) 一种基于现场捕获的ato列车参数确定方法
Li et al. Evaluation method for aggressiveness of driving behavior using drive recorders
CN114166520A (zh) 汽车adas场景识别功能的测试方法
JP5113398B2 (ja) 自動列車制御装置
Abdulkareem et al. Robust Pattern Recognition Based Fault Detection and Isolation Method for ABS Speed Sensor
CN114323706B (zh) 一种列车ato控车故障检测方法、装置、设备及介质
CN116992338B (zh) 基于典型变量分析的飞行器imu传感器故障检测方法和装置

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