发明内容
本申请人针对现有技术存在的缺点,提供了一种合理有效的列车节能控制方法。
本发明所采用的技术方案如下:
一种列车节能控制方法,包括以下步骤:
步骤S1:搭建列车驾驶辅助系统控制端,建立单车定时运行节能模型,包括以下公式(1)、(2)和(3);
列车在运行过程中的节能运行控制目标函数为:
其中,
E表示列车运行的牵引能耗,
表示牵引力使用系数,
s表示列车的运行距
离,
x为列车位置,
F表示列车的最大牵引力,
表示列车速度;
根据列车运行的动力学特征分析,列车运行的经典动力学方程为:
其中,
F表示列车的最大牵引力,
B表示列车的最大制动力,
W表示列车运行的总阻
力,
M为列车质量,
表示某个时刻,
x为列车位置,
表示列车的最大制动力使用系数;
列车在站间运行满足约束条件:
其中,
为
x位置的线路限速,
为列车运行允许的最大加速度,
为
列车站间运行时间;
步骤S2:采用基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法,对列车定时运行节能模型算法进行计算解析,实现最优速度曲线的求解,具体包括以下步骤:
(1)基本数据输入,包括线路数据、列车特征数据、时刻表数据及遗传算法参数;
(2)线路区间划分,根据基础线路数据将线路划分为n个区间,保证每个区间内线路坡度和限速是不变的;
(3)种群初始化,初始化种群P,种群大小为N;初始种群中每个个体对按区间运行
能耗和区间最优巡航速度进行离散,得到对应的列车运行状态矩阵
,其中种群中每个个体
对应一个列车在各区间运行的能耗和巡
航速度,即
;其中,
表示能耗,
表示巡航速度;
(4)对于给定的 ,利用
,
反推区间
i的最优速度曲线,其方法如下:
Step1: 设列车在区间运行的初速度为
,区间出口限速为
,区间长度为s,将区
间分成
N等分,这样在划分后的每个
内加速度可以认为保持不变,计算列车在加速阶段
的速度序列:
其中,
E表示列车运行的牵引能耗,
F表示列车的最大牵引力,
W表示列车运行的总
阻力,
表示列车
i时间点的速度,
a表示加速度;
Step2: 令i=i+1并重复Step1,当E=0时且
将停止点记为i=k,进入Step4,反
之当
且E>0时,则列车转入巡航工况,计算列车在巡航工况的速度序列:
Step3: 令i=i+1并重复Step2直至E=0,将停止点记为i=k,进入Step4;
Step4: 令i=k+1,并计算列车惰行的速度序列:
Step5: 重复Step4直到列车速度序列与预先计算的速度防护曲线相交将停止点记为i=j;
Step6: 从i=j之后的速度序列,利用预先计算的速度防护曲线的点作为生成的速度序列;
Step7: 返回计算的最优速度序列,并计算区间运行时间:
(5)构造遗传算法目标函数,并计算个体适应度;
式中,
为列车运行能耗总值,
,
,
分别为列车运行时间误差、运行超
速、停车定点三个约束的惩罚系数;
表示无约束项的目标函数,
表示列车运
行时间误差,
表示列车的运行实际用时间,
表示规定的列车站间运行时间,
表示运行超速,
表示实际运行速度,
表示规定的运行最大速度,
表示停车定点误差,
表示实际停车地点,
表示规定的停车地点;
(6)执行遗传算法流程:选择、交叉、变异直到到达最大迭代次数,将最优个体标记
为
;
步骤S3:通过信息交互方式生成驾驶辅助信息,对驾驶员进行行车指导,当列车实际行驶轨迹与最优速度曲线产生偏差时,系统可生成相应的提示信息。
作为一种改进,驾驶辅助信息的显示方式采用文本、图像视觉方式、语音方式或者上述方式的组合。
作为一种改进,当列车运行产生偏移时,比较当前列车的实际运行速度与建议速度,从而生成相应的目标速度、操作工况信息使得列车的实际运行速度曲线回归到节能速度曲线。
本发明的有益效果如下:
本发明针对当前列车驾驶速度曲线选择具有随机性、随意性这个技术问题与难点,建立列车定时运行节能模型算法。创新建立基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法,对列车定时运行节能模型算法进行计算解析,通过对运行能耗和巡航速度的编码来实现最优速度曲线的求解。本发明提出的算法不需要预先确定工况序列表,增加了模型优化的自由度,并使得列车整体的速度曲线显得更加平稳。仿真实验的结果验证了本方法的有效性,经过与典型文献中算例进行比对,证明了本模型的优越性。本发明求解的最优速度曲线可通过驾驶辅助信息最终传输到DAS车载端进行显示,用于驾驶员行车指导,实现列车驾驶节能的效果。
具体实施方式
下面结合附图,说明本发明的具体实施方式。
如图1所示,本发明所述的列车节能控制方法包括以下步骤:
步骤S1:搭建列车驾驶辅助系统控制端,建立单车定时运行节能模型,包括以下公式(1)、(2)和(3)。
列车在运行过程中的能耗主要产生于牵引力做功,因此列车的节能运行控制问题是以最小化列车的牵引能耗为目的的,即目标函数为:
其中,
E表示列车运行的牵引能耗,
表示牵引力使用系数,
s表示列车的运行距
离,
x为列车位置,
F表示列车的最大牵引力,
表示列车速度。
根据列车运行的动力学特征分析,列车运行的经典动力学方程可以表示为:
其中,
F表示列车的最大牵引力,
B表示列车的最大制动力,
W表示列车运行的总阻
力,
M为列车质量,
表示某个时刻,
x为列车位置,
表示列车的最大制动力使用系数。
此外,列车在站间运行,还需要满足在出发站和到达站速度为0,运行时分约束,最大牵引力、最大制动力、线路限速等一系列约束条件:
其中,
为
x位置的线路限速,
为列车运行允许的最大加速度,
为
列车站间运行时间。因此,上式(1)-(3)描述了列车运行节能优化的基本模型。
步骤S2:采用基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法,对列车定时运行节能模型算法进行计算解析,实现最优速度曲线的求解。具体包括以下步骤:
(1)基本数据输入,包括线路数据、列车特征数据、时刻表数据及与遗传算法相关参数。
(2)线路区间划分,根据基础线路数据将线路划分为n个区间,保证每个区间内线路坡度和限速是不变的。
(3)种群初始化。初始化种群P,种群大小为N。初始种群中每个个体对按区间运行
能耗和区间最优巡航速度进行离散,得到对应的列车运行状态矩阵
,其中种群中每个个体
对应一个列车在各区间运行的能耗和巡
航速度,即
;其中,
表示能耗,
表示巡航速度。
(4)对于给定的
,利用
,
反推区间
i的最优
速度曲线,其方法如下:
Step1: 设列车在区间运行的初速度为
,区间出口限速为
,区间长度为s,将区
间分成
N等分,这样在划分后的每个
内加速度可以认为保持不变,计算列车在加速阶段
的速度序列:
其中,
E表示列车运行的牵引能耗,
F表示列车的最大牵引力,
W表示列车运行的总
阻力,
表示列车
i时间点的速度,
a表示加速度。
Step2: 令i=i+1并重复Step1,当E=0时且
将停止点记为i=k,进入Step4,
反之当
且E>0时,则列车转入巡航工况,计算列车在巡航工况的速度序列:
Step3: 令i=i+1并重复Step2直至E=0,将停止点记为i=k,进入Step4;
Step4: 令i=k+1,并计算列车惰行的速度序列:
Step5: 重复Step4直到列车速度序列与预先计算的速度防护曲线相交将停止点记为i=j;
Step6: 从i=j之后的速度序列,利用预先计算的速度防护曲线的点作为生成的速度序列;
Step7: 返回计算的最优速度序列,并计算区间运行时间:
(5)构造遗传算法目标函数,并计算个体适应度;
式中,
为列车运行能耗总值,
,
,
分别为列车运行时间误差、运行超
速、停车定点三个约束的惩罚系数。
表示无约束项的目标函数。对于模型中的约束问题,考虑引进罚函数的方
法,通过将约束项加入目标函数,使得远离最优值的约束项得到惩罚,将有约束的最小化问
题转化为了一个无约束单一目标函数的优化问题。
表示列车运行时间误差,
表
示列车的运行实际用时间,
表示规定的列车站间运行时间。
表示运行超速,
表示实际运行速度,
表示规定的运行最大速度。
表示停车定点误差,
表示
实际停车地点,
表示规定的停车地点。
表示绝对值(取正数)。
(6)执行遗传算法流程:选择、交叉、变异直到到达最大迭代次数,将最优个体标记
为
;
步骤S3:通过信息交互方式生成驾驶辅助信息,对驾驶员进行行车指导,当列车实际行驶轨迹与最优速度曲线产生偏差时,系统可生成相应的提示信息。
驾驶辅助信息的显示方式采用文本、图像视觉方式、语音方式或者上述方式的组合。当列车运行产生偏移时,比较当前列车的实际运行速度与建议速度,从而生成相应的目标速度、操作工况等信息使得列车的实际运行速度曲线回归到节能速度曲线。
本发明建立基于巡航速度的遗传算法模型的求解方法,对列车定时运行节能模型算法进行计算解析,通过对运行能耗和巡航速度的编码来实现最优速度曲线的求解。
本发明提出的算法不需要预先确定工况序列表,增加了模型优化的自由度,并使得列车整体的速度曲线显得更加平稳。仿真实验的结果验证了本方法的有效性,经过与典型文献中算例进行比对,证明了本模型的优越性。
本发明求解的最优速度曲线,可通过驾驶辅助信息最终传输到DAS车载端进行显示,用于驾驶员行车指导,实现列车驾驶节能的效果。
以上描述是对本发明的解释,不是对发明的限定,在不违背本发明精神的情况下,本发明可以作任何形式的修改。