CN115071784B - 一种多列车分布式协同巡航控制方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种多列车分布式协同巡航控制方法及系统，该巡航控制方法设定一个虚拟领导列车，其他列车为受控列车，进而获取每个列车的实时运行信息；再构建多列车分布式协同控制的成本函数，并依据成本函数进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；最后基于协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现巡航控制。按照上述思路，本发明的技术方案使得所有列车都追踪到期望速度，相邻列车之间的相对位移稳定在平衡状态，保证了所有列车安全稳定运行，同时使得列车运行控制成本不超出限定范围。
Description
技术领域
本发明属于轨道交通控制技术领域，具体涉及一种多列车分布式协同巡航控制方法及系统。
背景技术
高速铁路作为一种运输量大，经济实惠的运输方式，在许多国家的经济生活中发挥着至关重要的作用。它为经济带来巨大利益，同时也对生态环境构成越来越大的威胁。随着列车速度的提高，其运行安全性，乘车舒适性的要求也变得越来越严格。因此分别或同时研究运行安全，速度跟踪精度和节能问题非常重要。
然而，到目前为止，在列车处于巡航阶段时，同时考虑高速列车速度跟踪，运行安全和列车运行控制成本以及参数不确定性等因素的工作很少。而且多列车协同巡航最优保成本控制方面的研究几乎没有，只有在少数针对单列车巡航最优保成本控制研究中，研究人员通过设计一种分散式最优保成本控制器来实现整个系统的控制。但分散式控制对通信条件要求较高，有独立的控制中心使得列车之间协作效率较低，难以保证追踪速度，运行安全等全局目标的实现。其中，所涉及的成本函数也是列车系统性能指标函数，用于描述列车系统巡航控制性能。
因此，探索分布式保成本的协同控制方法实现最优成本控制，能够有效克服现有技术中单列车模型巡航最优成本控制以及分散式最优成本控制的技术缺陷。
发明内容
本发明为了解决现有技术中单列车模型巡航最优成本控制以及分散式最优成本控制技术存在的成本高、难以保证追踪速度的技术问题，提供一种多列车分布式协同巡航控制方法及系统。其中，本发明技术方案提供的巡航控制方法在实现多列车巡航控制的基础上研究了最优保成本稳态控制，真正意义上实现了多列车分布式协同巡航最优保成本稳态控制技术。具体是通过成本函数提出了列车运行控制成本上限，进而得到同时满足保成本稳态控制的先前条件(用以保证列车系统趋于稳定，所有列车都能追踪到期望速度且相邻列车之间的位移得到稳定)以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益，最终基于协同控制增益确定每个列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器。通过上述技术手段，本发明技术方案得到的每个列车的受控牵引力或制动力，将使得所有列车都追踪到期望速度，相邻列车之间的相对位移稳定在平衡状态，保证所有列车安全稳定运行，同时使得列车运行控制成本不超出限定范围。
一方面，本发明提供的一种多列车分布式协同巡航控制方法，其包括以下步骤：
步骤1：获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
其中，选定一个列车为虚拟领导列车，其他列车为受控列车；所述实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置；
步骤2：构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
其中，将每个受控列车的受控牵引力偏差或制动力偏差作为误差控制输入；
步骤3：利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并根据成本函数计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
步骤4：基于所述协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
关于本发明中保成本的技术思路是：考虑到巡航阶段，各个列车的实时速度满足：v1(t)＝v2(t)＝…＝vn(t)＝vref(t)，实时相对位移满足：x1(t)＝x2(t)＝…＝xn-1(t)＝xref(t)＝0；如果存在k1，k2使得 并存在数/>使得不确定系统二次型稳定且满足/>则称/>为保成本(列车运行控制成本上限)。因此，本发明技术方案中步骤3得到的协同控制增益是满足保成本稳态控制的先前条件(用以保证列车系统趋于稳定，所有列车都能追踪到期望速度且相邻列车之间的位移得到稳定)，同时还满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件下得到的。基于满足上述两个条件下得到的协同控制增益确定的每个受控列车的受控牵引力或制动力，将使得所有列车都追踪到期望速度，相邻列车之间的相对位移稳定在平衡状态，保证所有列车安全稳定运行，同时使得列车运行控制成本/能耗不超出限定范围。
进一步优选，所述误差控制输入与所述协同控制增益的关系为：
其中，δui(t)表示列车i对应的误差控制输入，ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，mi为列车的重量；k1，k2均为待确定的协同控制增益，K＝[k1，k2]；aij为列车i与列车j的邻接矩阵系数，用来描述受控列车之间的通信，i≠j；vi(t)、vj(t)分别表示列车i、列车j的实时速度；χi(t)、χj(t)分别表示列车i、列车j的实时位置，n为受控列车总数，gi是牵制增益矩阵系数，用来描述列车i是否能与虚拟领导列车通信；d为虚拟领导列车的位置，vref(t)表示虚拟领导列车的速度，t表示时间。
需要说明的是，一般实现过程是设定一辆不受外界控制的虚拟领导列车能够实时发送自身状态信息给第一辆列车，然后通过通信依次传递给其余受控列车。其中，本发明对任意两两列车之间的通讯连接关系不进行具体的约束。
虚拟领导列车的速度在大多数时间是保持不变的，在小部分时间存在减速或者加速的情况；且本发明技术方案中涉及的列车控制是指对受控列车进行控制，虚拟领导列车在整个过程是提供位置信息以及速度信息，其本身是不受本发明技术方案的控制方法的控制。
此外，如果列车i与列车j之间有通信，取aij＝1，否则为0；如果列车i能接收虚拟领导列车的信息，那么gi＝1，否则gi＝0。
进一步优选，所述成本函数表示为：J＝J1+J2+J3+J4，其中，J为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本，J1，J2，J3均表示基于实时运行信息的追踪指标，J4表示多列车协同运行时的耗能指标，具体如下：
式中，Kχ，Kv，Kε和Ku均表示可调整的权重参数，δui(t)表示列车i对应的误差控制输入，ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，aij为列车i与列车j的邻接矩阵系数，用来描述受控列车之间的通信；gi是牵制增益矩阵系数，用来描述列车i是否能与虚拟领导列车通信；n为受控列车总数，δχi(t)、δχj(t)分别表示列车i、列车j相较于虚拟领导列车的实时位置偏差，χi(t)、χj(t)分别表示列车i、列车j的实时位置；δvi(t)、δvi(t)分别表示列车i、列车j与虚拟领导列车的速度偏差，vi(t)、vj(t)分别表示列车i、列车j的实时速度；t表示时间。
上述成本函数是本发明优选设计，其中，J1表示与列车i的相邻列车之间的位置误差以及列车i的位置追踪误差。J2表示与列车i的相邻列车之间的位置误差和速度误差的联合，以及列车i的位置追踪误差以及速度追踪误差的联合。J3表示与列车i的相邻列车之间的速度误差以及列车i的速度追踪误差。本发明的技术方案将J1，J2，J3组合，可以更加有效减小列车之间的位置误差、速度误差以及列车位置追踪误差、速度追踪误差，进而提高追踪精度。且J4的设计可以实现最小化控制输入误差，从而减少列车追踪运行能耗。因此，本发明提供的上述成本函数从多个方面进行考虑，耦合了通信拓扑、基于相邻列车的状态偏差量以及误差控制输入，使得基于该成本函数进行协同巡航控制时，得到的控制结果更为准确以及更能满足应用需求。
进一步优选，基于成本函数J＝J1+J2+J3+J4的多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限表示为：
其中，为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限，mi为列车的重量，k1，k2均为协同控制增益，/>为设置的变量，λi为矩阵L+G的特征值，/> ξ是根据协同控制增益计算出的变量；cτ0(t)是阻力系数初始测量值，/> 表示阻力不确定部分，用βτ(t)×βτ(t)≤1表示cτ0(t)变化范围，dτ(t)表示变化长度，τ＝1，2；vref(t)表示虚拟领导列车的速度，t＝0表示初始时刻。
其中，上述列车运行控制成本上限的表达是基于成本函数J＝J1+J2+J3+J4以及列车误差动力学模型推导的。且列车误差动力学模型是具有阻力参数不确定性的模型，因此，上述列车运行控制成本上限更是考虑到了阻力参数不确定性，更符合列车系统的实际工况。而针对列车运行控制成本上限计算中的阻力不确定部分，利用数学基本不等式a2+b2≥2ab的原理，可以将阻力参数不确定性里的时变参数等效成一个常数，即可实现计算。
进一步可选地，步骤3中得到的协同控制增益是以列车系统趋向稳定 以及/>为目标，其中，δχi(t)、δχj(t)分别表示列车i、列车J相较于虚拟领导列车的实时位置偏差，δvi(t)、δvi(t)分别表示列车i、列车j与虚拟领导列车的速度偏差，J为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本，/>为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限；
其中，所述保成本稳态控制的先前条件是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数使得在所述系统协同增益下列车系统趋向稳定，即使得
所述列车运行控制成本上限是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数得到的，表示如下：
其中，为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限，J表示多列车分布式协同控制的成本函数，t表示时间，t＝0表示初始状态。
按照上述思路，针对多列车分布式协同控制系统的其他类成本函数，也可以按照上述思路推理出保成本稳态控制的先前条件以及列车运行控制成本上限，从而可以按照本发明技术方案的技术思路得到满足对应两个条件的协同控制增益，进而得到各个受控列车的受控牵引力/制动力。因此，在不脱离上述思路的基础上，本发明优选成本函数J＝J1+J2+J3+J4，但同时也适用于多列车分布式协同控制系统的其他类型的成本函数，譬如所包含的指标不同、或在J1-J4的指标上进行调整的。
进一步优选，满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的所述协同控制增益的调节过程如下：
步骤3-1：根据舒尔补定理将成本函数描述成线性不等式形式并设置成本函数中的权重参数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件的协同控制增益；
其中，若不满足保成本稳态控制的先前条件，则重新调整所述权重参数；
本发明依据李亚普诺夫函数V(t)研究发现，若所有协同控制增益均大于0；且假设变量ξ大于0(依据由李亚普诺夫函数V(t)得到的线性矩阵不等式πi)，则存在(在所述系统协同增益下列车系统趋向稳定)。因此，本发明计算出满足保成本稳态控制的先前条件的协同控制增益的过程为：设定权重参数后，判断计算出的协同控制增益是否都大于0，若不是，调整权重参数；若均大于0，则将协同控制增益代入保成本稳态控制的先前条件对应的线性矩阵不等式πi解析出大于0的变量ξ，此时存在/>视为满足保成本稳态控制的先前条件。
步骤3-2：基于得到的一组协同控制增益以及所述成本函数计算出多列车分布式协同控制的列车运行控制成本J；以及基于得到的一组协同控制增益计算出多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限
步骤3-3：判断多列车分布式协同控制的列车运行控制成本J是否小于或等于多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限若是，当前一组协同控制增益满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件；否则，返回步骤3-1再重新调整权重参数。
进一步优选，所述列车误差动力学模型是基于位置的误差高速列车动力学模型，且所述列车误差动力学模型是具有阻力参数不确定性的模型，具体表示为：
其中，mi为列车的重量，n为受控列车总数，δχi(t)表示列车i相较于虚拟领导列车的实时位置偏差，χi(t)表示列车i的实时位置，δvi(t)表示列车i与虚拟领导列车的速度偏差，vi(t)表示列车i的实时速度，cτ0(t)是阻力系数初始测量值，表示阻力不确定部分，用βτ(t)×βτ(t)≤1表示cτ0(t)变化范围，dτ(t)表示变化长度，τ＝1，2；ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，vref(t)表示虚拟领导列车的速度，t表示时间；
所述控制策略表示为：
式中，δui(t)表示列车i对应的误差控制输入，ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，为巡航状态时列车i的受控牵引力或者制动力。
第二方面，本发明提供的一种基于上述多列车分布式协同巡航控制方法的系统，其包括：
信息采集模块，用于获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
其中，设定一个虚拟领导列车，其他列车为受控列车；所述实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置；
成本函数构建模块，用于构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
其中，将每个受控列车的受控牵引力偏差或制动力偏差作为误差控制输入；
协同控制增益优化模块，用于利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并依据所述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
控制模块，用于基于所述协同控制增益确定每个列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
第三方面，本发明提供一种基于上述多列车分布式协同巡航控制方法的系统，其包括：多列车系统、信息采集子系统、通讯子系统以及控制子系统；
其中，所述多列车系统由一辆虚拟领导列车以及若干受控列车组成，每个列车上设有控制模块；
所述信息采集子系统包括各个列车的信息采集车载设备和/或信息采集轨旁设备，用于采集各个列车的实时运行信息；
所述通讯子系统包括各个列车的通讯模块以及通讯中心，每个列车通过各自通讯模块以及通讯中心实现与其他列车的通讯连接；
所述控制子系统包括每个列车的控制器以及处理中心，所述处理中心根据步骤1-步骤4的方式确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，进而反馈给对应列车的控制器；所述控制器将各自受控牵引力或制动力作用于列车的执行器实现控制。
第四方面，本发明提供一种可读存储介质，其存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以实现：
所述一种多列车分布式协同巡航控制方法的步骤。
第五方面，本发明还提供一种电子终端，该电子终端包括一个或多个处理器、存储了一个或多个计算机程序的存储器以及通讯模块；
其中，所述电子终端利用所述通讯模块与各个列车构建通讯连接；
所述处理器调用计算机程序以实现：
所述一种多列车分布式协同巡航控制方法的步骤。
有益效果
1.本发明提供的一种多列车分布式协同巡航控制方法，其通过成本函数提出了列车运行控制成本上限，进而得到同时满足保成本稳态控制的先前条件(用以保证列车系统趋于稳定，所有列车都能追踪到期望速度且相邻列车之间的位移得到稳定)以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益，最终基于协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器。通过上述技术手段，使得所有列车追踪到期望速度，相邻列车之间的相对位移稳定在平衡状态，保证所有列车安全稳定运行，同时使得列车运行控制成本不超出限定范围，节约了列车运行过程中的能耗，真正意义上实现了多列车分布式协同巡航最优保成本稳态控制技术，解决了单列车模型巡航最优成本控制以及分散式最优成本控制技术存在的成本高、难以保证追踪速度的技术问题。
2.本发明进一步的优选方案中，耦合了通信拓扑、基于相邻列车的状态偏差量以及误差控制输入，将成本函数设置为：J＝J1+J2+J3+J4。其中，通过将J1，J2，J3组合，可以更加有效减小列车之间的位置误差、速度误差以及列车位置追踪误差、速度追踪误差，进而提高追踪精度；同时融入耗能指标J4的设计，实现最小化控制输入误差，从而减少列车追踪运行能耗。
3.本发明进一步的优选方案中，将列车误差动力学模型设计为具有阻力参数不确定性的模型，充分考虑实际工况，进而将具有阻力参数不确定性的列车误差动力学模型融入列车运行控制成本上限的计算中，使得本发明技术方案最终得到的每个受控列车的受控牵引力或制动力是具有阻力参数不确定性的多列车系统中各个受控列车的受控牵引力或制动力，更加与列车系统实际情况相吻合，从而得到的控制结果也更加精确。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种多列车分布式协同巡航控制方法的流程图；
图2是本发明所提出的一种多列车分布式协同巡航控制方法的技术路线示意图。
具体实施方式
面向高速列车运输任务繁重以及运行环境复杂的现状，本发明针对列车群协同控制问题展开进一步研究，进而提供的一种多列车分布式协同巡航控制方法，该方法是基于CBTC系统(Communication Based Train Control System，通信的列车自动控制系统)用于实现多列车巡航控制，并在此基础上是实现最优成本控制，提高了协同效率。因此，本发明所述巡航控制方法的两个目的分别是：保证所有列车追踪到期望速度，相邻列车之间的相对位移稳定在平衡状态；以及保证列车运行控制成本不超出限定范围(列车运行控制成本上限)。应当理解，上述是本发明的核心思路以及核心技术。此外，本发明技术方案还进一步地给出了具有阻力参数不确定性的列车误差动力学模型，并将其融入至列车运行控制成本上限等计算中，真正实现了具有阻力参数不确定性的多列车系统分布式协同巡航最优保成本稳态控制。再者，本发明技术方案还耦合了通信拓扑、基于相邻列车的状态偏差量以及误差控制输入，提供了更符合实际需求的成本函数。
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1：
如图1以及图2所示，本实施例提供一种多列车分布式协同巡航控制方法，包括以下步骤：
步骤1：获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息。本实施例中，假设的一辆虚拟车作为虚拟领导列车，其不受外界控制能够实时发送自身状态信息给第一辆列车，然后通过通信依次传递给其余受控列车。
其中，实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置。虚拟领导列车的速度在大多数时间保持不变，在小部分时间存在减速或者加速的情况，本实施例中将虚拟领导列车的速度表示为vref(t)，相邻列车之间的期望位移为xref(t)，每列同向跟踪运行的受控列车实时的速度和位置分别定义为vi(t)和χi(t)，相邻列车之间的相对为位移为xi(t)，进而得到每列受控列车与虚拟领导列车的速度偏差以及相对位移偏差分别为δvi(t)vi(t)-vref(t)，i＝1，2，…，n和δxi(t)/>xi(t)-xref(t)，i＝1，2，…，n-1，n为受控列车的数量。列车i、列车j的实时位置分别为χi(t)、χj(t)；存在δxi(t)＝δχi(t)-δχj(t)，δχi(t)＝χi(t)-d(t)，δχj(t)＝χj(t)-d(t)，其中，d(t)为虚拟领导列车的实时位置。
本实施例中根据虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息可以计算出每列受控列车与虚拟领导列车的速度偏差δvi(t)以及相对位移偏差δxi(t)；利用虚拟领导列车的实时位置以及每个受控列车的实时位置可以计算出每个受控列车相较于虚拟领导列车的实时位置偏差δχi(t)。
步骤2：构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标。本实施例中，选择耦合了通信拓扑、基于相邻列车的状态偏差量以及误差控制输入的成本函数，具体表示为：
J＝J1+J2+J3+J4
其中，J为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本，J1，J2，J3均表示基于实时运行信息的追踪指标，J4表示多列车协同运行时的耗能指标；Kχ，Kv，Kε和Ku均表示可调整的权重参数，δui(t)表示列车i对应的误差控制输入，ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，aij为列车i与列车j的邻接矩阵系数，用来描述受控列车之间的通信，其中，如果列车i与列车j之间有通信，取aij＝1，否则为0；gi是牵制增益矩阵系数，用来描述列车i是否能与虚拟领导列车通信，其中，如果列车i能接收虚拟领导列车的信息，那么gi＝1，否则gi＝0。
关于误差控制输入，本发明提出了下述控制策略：其中，/>为巡航状态时列车i的受控牵引力或者制动力。且误差控制输入与协同控制增益的关系为：
其中，mi为列车的重量；k1，k2均为待确定的协同控制增益，K＝[k1，k2]。
需要说明的是，本实施例中优选上述成本函数；其他可行的实施例中，在不脱离多列车分布式协同控制系统下且包含基于误差控制输入的能耗指标、以及基于实时运行信息的追踪指标的成本函数也是适用于本发明的技术方案，譬如中国专利申请CN110333655A-一种高速列车多动力单元分布式控制方法中公开的成本函数。但是应当理解，本实施例对成本函数进行了优化改进，区别于现有的成本函数，使其更符合实际工况以及达到更优的技术效果。
步骤3：利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并根据所述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益。
其中，所述保成本稳态控制的先前条件是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数使得列车系统趋向稳定推理而来；列车运行控制成本上限是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数得到的，具体是利用公式/>推理的。下述以本实施例提供的成本函数为例进行展开说明协同控制增益的获取过程。
本实施例将多列车协同运行时总列车运行控制成本J写成全局模式如下所示：
其中，R＝Ku，L为拉普拉斯矩阵，G为牵制增益矩阵，/>
本实施例中基于上述全局模式的成本函数，满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的所述协同控制增益的调节过程如下：
步骤3-1：根据舒尔补定理将引入了协同控制增益的成本函数描述成线性不等式形式并选取权重参数(选取Q和R值)，进而计算出一组协同控制增益。
其中，基于全局模式的成本函数，通过舒尔补定理，存在矩阵Pi使得以下不等式成立：
对于i＝2，n成立，且Θi1＝PiA+ATPi-λi(PiBK+KTBTPi)，λi为矩阵L+G的特征值；通过求解上述不等式得到协同控制增益K＝[k1，k2]。本实施例实际应用过程中，采用Matlab工具箱中的函数feasD求解。
其中，若是设置的权重参数下得到存在小于或等于0的协同控制增益，则调整权重参数，直至得到的所有协同控制增益均大于0。
步骤3-2：将步骤3-1计算出的协同控制增益代入保成本稳态控制的先前条件对应的线性矩阵不等式πi中解析出变量ξ，其中，变量ξ必须大于0；若不满足，则需要重新调整权重参数。
保成本稳态控制的先前条件是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数使得列车系统趋向稳定从而保证列车系统趋向稳定。
其中，列车误差动力学模型是具有阻力参数不确定性的模型，具体表示为：
式中，cτ0(t)是阻力系数初始测量值，表示阻力不确定部分，用βτ(t)×βτ(t)≤1表示cτ0(t)变化范围，dτ(t)表示变化长度，τ＝1，2。结合控制策略得到的李亚普诺夫函数V(t)表示为：
且存在：
A4＝ξ
其中，为设置的变量，用于抵消列车的质量，因此其数值等于mi。且本实施例将ξ假设为一个大于0的变量。
本实施例中按照上述思路以及设置的成本函数，假设变量ξ大于0，存在：
若ξ大于0且k1，k2均大于0，则存在视为系统趋向稳定；否则，需要重新选取Q和R值。应当理解，本实施例是通过设置变量ξ大于0，其他可行的实施例中，按照促使的思路以及设定的其他成本函数，对应调整过程适应性调整，总归是满足/>
步骤3-2：基于得到的一组协同控制增益以及所述成本函数计算出多列车分布式协同控制的列车运行控制成本；以及基于得到的一组协同控制增益计算出多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限。
基于本实施例中设置的成本函数，其列车运行控制成本上限表示为：
其中，为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限。
同理，其他可行的实施例中，若成本函数与本实施例有所差异，则按照推导列车运行控制成本上限。
步骤3-3：判断J是否小于或等于若是，当前一组协同控制增益满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件；否则，返回步骤3-1再重新选取权重参数(重新选取Q和R值)。
在一些实现方式中，在同时满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件下，优先考虑时间成本时，则可以按照步骤3-1至步骤3-3的方式将得到的满足这两个条件的第一组协同控制增益作为最终结果；在另一些实现方式中，在同时满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件下，优先考虑最小化列车运行控制成本，即得到满足条件下的最小列车运行控制成本下的协同控制增益为最终结果，其实现手段包括但是不局限于类比、或沿着列车运行控制成本最小的方向改变Q和R值；或者从得到的多组结果中选择列车运行控制成本最小的一组。
应当理解，本实施例提供的上述方法视为本发明的优先实例，其一方面，以满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件为前提，得到了优选协同控制增益；二方面，选用了最佳的成本函数；三方面，真正解决了具有阻力参数不确定性的多列车系统中各个受控列车的受控牵引力或制动力的获取问题。
实施例2：
本实施例提供了一种基于上述多列车分布式协同巡航控制方法的系统，其包括相互连接/依次连接的采集模块、成本函数构建模块、协同控制增益优化模块以及控制模块。
其中，采集模块，用于获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；本实施例中选定一个列车为虚拟领导列车，其他列车为受控列车；所述实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置。
成本函数构建模块，用于构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；其中，将每个受控列车的受控牵引力偏差或制动力偏差作为误差控制输入。
协同控制增益优化模块，用于利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并依据述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益。
控制模块，用于基于所述协同控制增益确定每个列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
具体各个模块的实现过程请参照上述方法的内容，在此不再赘述。应该理解到，上述功能模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。同时，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。
实施例3：
本实施例提供了一种基于上述多列车分布式协同巡航控制方法的系统，其包括多列车系统、信息采集子系统、通讯子系统以及控制子系统。
其中，所述多列车系统由一辆虚拟领导列车以及若干受控列车组成，每个列车上设有控制模块。所述信息采集子系统包括各个列车的信息采集车载设备和/或信息采集轨旁设备，用于采集各个列车的实时运行信息；所述通讯子系统包括各个列车的通讯模块以及通讯中心(譬如设置无线闭塞中心，由地面系统收集实时运行信息并发送到无线闭塞中心(RBC)；然后，RBC将根据实时铁路线条件，列车运行信息和环境参数发送到车载系统)，每个列车通过各自通讯模块以及通讯中心实现与其他列车的通讯连接；所述控制子系统包括每个列车的控制器以及处理中心，所述处理中心根据步骤1-步骤4的方式确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，进而反馈给对应列车的控制器；所述控制器将各自受控牵引力或制动力作用于列车的执行器实现控制。
需要说明的时，处理中心可以是远程设置并具有数据处理功能的处理中心，其通过通讯子系统与各个列车构建通讯连接；也可以是设置在列车上的处理中心。
实施例4：
本实施例提供一种可读存储介质，其存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以实现：一种多列车分布式协同巡航控制方法的步骤。
其中，具体实现如下步骤：
步骤1：获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
步骤2：构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
步骤3：利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并依据所述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
步骤4：基于所述协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。
所述可读存储介质为计算机可读存储介质，其可以是前述任一实施例所述的控制器的内部存储单元，例如控制器的硬盘或内存。所述可读存储介质也可以是所述控制器的外部存储设备，例如所述控制器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述可读存储介质还可以既包括所述控制器的内部存储单元也包括外部存储设备。所述可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述控制器所需的其他程序和数据。所述可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的可读存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例5：
本实施例提供一种电子终端，该电子终端包括一个或多个处理器、存储了一个或多个计算机程序的存储器以及通讯模块；
其中，所述电子终端利用所述通讯模块与各个列车构建通讯连接；
所述处理器调用计算机程序以实现：所述一种多列车分布式协同巡航控制方法的步骤。具体实现如下步骤：
步骤1：获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
步骤2：构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
步骤3：利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并依据所述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
步骤4：基于所述协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
需要说明的是，该电子终端可以是远程设置并具有数据处理功能的终端设备，其通过其通讯模块以及各个列车自身的通讯模块和/或无线闭塞中心与各个列车构建通讯连接；也可以是直接设置在列车上的终端设备。
各个步骤的具体实现过程请参照前述方法的阐述。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
需要强调的是，本发明所述的实例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明不限于具体实施方式中所述的实例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，不脱离本发明宗旨和范围的，不论是修改还是替换，同样属于本发明的保护范围。
Claims (9)
1.一种多列车分布式协同巡航控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
其中，设定一个虚拟领导列车，其他列车为受控列车；所述实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置；
步骤2：构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
其中，将每个受控列车的受控牵引力偏差或制动力偏差作为误差控制输入；
步骤3：利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，并根据成本函数进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
步骤4：基于所述协同控制增益确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制；
其中，所述误差控制输入与所述协同控制增益的关系为：
其中，δui(t)表示列车i对应的误差控制输入，ui(t)表示列车i的受控牵引力或者制动力，mi为列车的重量；k1，k2均为待确定的协同控制增益，K＝[k1,k2]；aij为列车i与列车j的邻接矩阵系数，用来描述受控列车之间的通信，i≠j；vi(t)、vj(t)分别表示列车i、列车j的实时速度；χi(t)、χj(t)分别表示列车i、列车j的实时位置，n为受控列车总数，gi是牵制增益矩阵系数，用来描述列车i是否能与虚拟领导列车通信；d为虚拟领导列车的位置，vref(t)表示虚拟领导列车的速度，t表示时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述成本函数表示为：J＝J1+J2+J3+J4，其中，J为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本，J1,J2,J3均表示基于实时运行信息的追踪指标，J4表示多列车协同运行时的能耗指标，具体如下：
式中，Kχ，Kv，Kε和Ku均表示可调整的权重参数；δχi(t)、δχj(t)分别表示列车i与列车j相较于虚拟领导列车的实时位置偏差，δvi(t)、δvi(t)分别表示列车i、列车j与虚拟领导列车的速度偏差。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤3中得到的协同控制增益是以列车系统趋向稳定以及/>为目标，其中，δχi(t)、δχj(t)分别表示列车i、列车j相较于虚拟领导列车的实时位置偏差，δvi(t)、δvi(t)分别表示列车i、列车j与虚拟领导列车的速度偏差，J为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本，/>为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限；
其中，所述保成本稳态控制的先前条件是基于列车误差动力学模型以及控制策略构建李亚普诺夫函数V(t)，再结合成本函数使得在所述系统协同增益下列车系统趋向稳定，即使得
所述列车运行控制成本上限是结合李亚普诺夫函数V(t)以及成本函数得到的，表示如下：
其中，为多列车分布式协同控制的列车运行控制成本上限，t＝0表示初始状态。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的所述协同控制增益的调节过程如下：
步骤3-1：根据舒尔补定理将成本函数描述成线性不等式形式并设置成本函数中的权重参数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件的协同控制增益；
其中，若不满足保成本稳态控制的先前条件，则重新调整所述权重参数；
步骤3-2：基于得到的一组协同控制增益以及所述成本函数计算出J；以及基于得到的一组协同控制增益计算出
步骤3-3：判断J是否小于或等于若是，当前一组协同控制增益满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件；否则，返回步骤3-1再重新调整权重参数。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述列车误差动力学模型是基于位置的误差高速列车动力学模型，且所述列车误差动力学模型是具有阻力参数不确定性的模型，具体表示为：
其中，mi为列车的重量，cτ0(t)是阻力系数初始测量值，表示阻力不确定部分，用βτ(t)×βτ(t)≤1表示cτ0(t)变化范围，dτ(t)表示变化长度，τ＝1，2；vref(t)表示虚拟领导列车的速度；
所述控制策略表示为：
式中，为巡航状态时列车i的受控牵引力或者制动力。
6.一种基于权利要求1-5任一项所述方法的系统，其特征在于：包括：
信息采集模块，用于获取虚拟领导列车以及受控列车的实时运行信息；
其中，设定一个虚拟领导列车，其他列车为受控列车；所述实时运行信息至少包括列车的实时速度、实时相对位移和/或实时位置；
成本函数构建模块，用于构建多列车分布式协同控制的成本函数，所述成本函数至少包含基于误差控制输入的能耗指标、基于实时运行信息的追踪指标；
其中，将每个受控列车的受控牵引力偏差或制动力偏差作为误差控制输入；
协同控制增益优化模块，用于利用所述误差控制输入与协同控制增益的关系，将依据所述成本函数，进而计算出满足保成本稳态控制的先前条件以及满足多列车分布式协同控制的列车运行控制成本小于或等于列车运行控制成本上限条件的协同控制增益；
控制模块，用于基于所述协同控制增益确定每个列车的受控牵引力或制动力，并分别作用于对应列车的执行器实现分布式协同巡航控制。
7.一种基于权利要求1-5任一项所述方法的系统，其特征在于：包括多列车系统、信息采集子系统、通讯子系统以及控制子系统；
其中，所述多列车系统由一辆虚拟领导列车以及若干受控列车组成，每个列车上设有控制模块；
所述信息采集子系统包括各个列车的信息采集车载设备和/或信息采集轨旁设备，用于采集各个列车的实时运行信息；
所述通讯子系统包括各个列车的通讯模块以及通讯中心，每个列车通过各自通讯模块以及通讯中心实现与其他列车的通讯连接；
所述控制子系统包括每个列车的控制器以及处理中心，所述处理中心根据步骤1-步骤4的方式确定每个受控列车的受控牵引力或制动力，进而反馈给对应列车的控制器；所述控制器将各自受控牵引力或制动力作用于列车的执行器实现控制。
8.一种可读存储介质，其特征在于：存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以实现：
权利要求1-5任一项所述方法的步骤。
9.一种电子终端，其特征在于：包括：一个或多个处理器、存储了一个或多个计算机程序的存储器以及通讯模块
其中，所述电子终端利用所述通讯模块与各个列车构建通讯连接；
所述处理器调用计算机程序以实现：
权利要求1-5任一项所述的一种多列车分布式协同巡航控制方法。
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