JPH09200910A - Automatic train operating apparatus - Google Patents

Automatic train operating apparatus

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JPH09200910A
JPH09200910A JP4223896A JP4223896A JPH09200910A JP H09200910 A JPH09200910 A JP H09200910A JP 4223896 A JP4223896 A JP 4223896A JP 4223896 A JP4223896 A JP 4223896A JP H09200910 A JPH09200910 A JP H09200910A
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JP
Japan
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dead time
target system
train
control
deceleration
Prior art date
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Pending
Application number
JP4223896A
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Japanese (ja)
Inventor
Kyo Mitsuyoshi
京 三吉
Hiroo Saito
洋男 齊藤
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Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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Publication date
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To obtain a train operating apparatus which is capable of conducting deceleration control with good quick-response and following-up in a deceleration control stage prior to proceeding to positioning control to keep a stop position. SOLUTION: An estimating means 40 for a target system estimates the target system of a set position stop control system in consideration of the dead time which is held by the target system estimated by a dead time estimating means 50. A control parameter calculating means 70 calculates a control parameter which keeps the target system in consideration of the dead time. Using the control parameter, a principle control means 60 conducts deceleration control. It is thus possible to conduct a set position stop control in consideration of the dead time held by the target system.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、鉄道及び新交通シ
ステムにおける列車を自動運転するための自動列車運転
装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an automatic train operation device for automatically operating a train in a railway and a new transportation system.

【0002】[0002]

【従来の技術】一般に、鉄道及び新交通システムの分野
では、安全度の向上、運転士に要求される熟練度や負担
の軽減、さらには速度制御の自動化による列車運行の高
密度化を図るために、列車を自動運転するための自動列
車運転装置の開発および導入が進められている。
2. Description of the Related Art In general, in the field of railways and new transportation systems, in order to improve safety, reduce the skill level and burden required of a driver, and further increase the density of train operation by automating speed control. In addition, the development and introduction of an automatic train operation device for automatically operating a train are in progress.

【0003】自動列車運転装置は、出発ボタンなど出発
を指令する装置の操作又は遠隔操作によって自動的に列
車の出発を行い自動的に列車の操縦を行うものである。
そして、速度制限区間において、列車速度が制限速度以
上になると自動的にブレーキをかけて減速させる自動列
車制御装置(ATCと呼ぶ)に加えて、列車を自動で操
縦するための目標速度追従機能、定位置停止制御機能、
定時運転機能を加えたものといえる。このうち定位置停
止制御機能は、列車を所定の停止目標に精度良く停止さ
せるものであり、サービス向上の点で重要な機能となっ
ている。従来における自動列車運転装置の定位置停止制
御機能について、図9及び図10を参照して説明する。
The automatic train operation device automatically departs a train and operates the train automatically by operating a device for instructing departure such as a departure button or by remote control.
Then, in the speed limit section, in addition to an automatic train control device (called an ATC) that automatically brakes and slows down when the train speed becomes equal to or higher than the speed limit, a target speed following function for automatically operating the train, Fixed position stop control function,
It can be said that the scheduled operation function is added. Among them, the fixed position stop control function accurately stops the train at a predetermined stop target, and is an important function in terms of service improvement. The fixed position stop control function of the conventional automatic train operation device will be described with reference to FIGS. 9 and 10.

【0004】図9は、列車が自動列車運転装置の定位置
停止制御機能により制御される場合の説明図である。図
9では、列車200が駅のプラットホーム210にまさ
に停車しようとしている状態を示している。列車200
はレール220上を走行し、その走行位置は地上子P1
〜P4により検出される。すなわち、列車200は予め
設定されたホーム210の停止位置に精度よく停止する
ために、地上子P1〜P4と交信を行う。ここで、各々
の地上子P1〜P4は、例えば、地上子P1は定位置停
止制御に移行するための地点確認用、地上子P2は定位
置停止制御途中の地点確認用、地上子P3は停止間際の
最後のブレーキをかけるためのもの、地上子P4は停止
確認用に使用する。
FIG. 9 is an explanatory diagram of a case where the train is controlled by the fixed position stop control function of the automatic train operation device. FIG. 9 shows a state where the train 200 is about to stop at the platform 210 of the station. Train 200
Runs on the rail 220, and the running position is the ground child P1.
Detected by P4. That is, the train 200 communicates with the ground terminals P1 to P4 in order to accurately stop at the preset stop position of the platform 210. Here, each ground element P1 to P4 is, for example, the ground element P1 for confirming a point for shifting to the fixed position stop control, the ground element P2 for confirming a point during the fixed position stop control, and the ground element P3 is stopped. The last one on the verge of applying the brake, the ground element P4 is used for confirming the stop.

【0005】図10は、A駅からB駅までの列車の運転
曲線を表したものである。列車はA駅を出発し、自動列
車運転装置により力行を開始し、しばらくしてだ行運転
となる。これにより、設定された速度制限区間において
も列車速度が制限速度を越えることなく走行する。そし
て、再力行しB駅で停止するために地上子P1の地点を
越えると、定位置停止制御機能が働き減速制御を開始す
る。また、地上子P2の地点では減速の具合のチェック
を行い、地上子P3の地点では速度制御から位置制御に
移行する。地上子P4の地点では停止直前又は停止直後
の確認を行い、例えば異常時には緊急用のブレーキをか
けるなどを行う(参考文献1、日立評論VOL76,No.5,199
4,5「高速、高密度運転に対応するATC/ATOシス
テム」)。
FIG. 10 shows a running curve of a train from station A to station B. The train departs from station A, begins to power by the automatic train driving device, and after a while goes into row operation. As a result, the train speed does not exceed the speed limit even in the set speed limit section. Then, when the position of the ground element P1 is exceeded in order to re-power and stop at the B station, the fixed position stop control function works to start deceleration control. At the point of the ground element P2, the degree of deceleration is checked, and at the point of the ground element P3, the speed control is shifted to the position control. At the position of the ground child P4, confirmation is performed immediately before or immediately after the stop, and for example, when an abnormality occurs, an emergency brake is applied (Reference 1, Hitachi Review VOL76, No. 5,199).
4,5 "ATC / ATO system for high-speed and high-density operation").

【0006】この定位置停止制御においては、乗車率ま
たは貨物車の場合は積載重量により減速性能が変化する
こと、列車ブレーキ装置には機構上むだ打時間が存在
し、そのむだ時間が状況により変化すること、また、む
だ時間を含む対象システムの特性は天候により変化する
ことなどから停止精度のばらつき、停止位置合わせのた
めのだらだら運転などの問題点があった。これに対し
て、予見ファジィ制御方式を応用した方法(特開平3−
117304号公報、特開平3ー117305号公報)
や、ニューロファジィ制御を応用した方法(参考文献
2、東芝レビュー、1995,VOL50,No.2「ファジィ、ニュ
ーロ制御と列車自動運転への適用」)が開発されてい
る。
In this fixed position stop control, in the case of a freight vehicle, the deceleration performance changes depending on the loading rate or the freight vehicle, and the train braking device has a dead time due to the mechanism, and the dead time changes depending on the situation. In addition, since the characteristics of the target system including dead time change depending on the weather, there are problems such as variations in stopping accuracy and sluggish driving for stopping position adjustment. On the other hand, a method applying the preview fuzzy control method
No. 117304, Japanese Patent Laid-Open No. 3-117305)
In addition, a method applying neuro-fuzzy control (reference document 2, Toshiba Review, 1995, VOL50, No. 2, “Fuzzy, neuro control and application to automatic train operation”) has been developed.

【0007】[0007]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この予
見ファジイ制御方式を応用した方法やニューロファジイ
制御を応用した方法では、停止制御精度の向上は図れる
ものの、対象システムの特性(むだ時間要素)を陽に取
込んだものではなく、路線の違いや車両の新旧の別など
により制御性能確保のための調整作業に多くの時間を費
やすなどの問題点があった。
However, in the method applying the predictive fuzzy control method and the method applying the neuro-fuzzy control, although the stop control accuracy can be improved, the characteristics (dead time element) of the target system are positively affected. However, there were problems such as spending a lot of time on adjustment work to ensure control performance due to differences in routes and whether the vehicle was old or new.

【0008】本発明の目的は、停止位置合わせのための
位置制御に移行する前の減速制御の段階において、速応
性や追従性の良い減速制御を行うことができる自動列車
運転装置を得ることにある。
An object of the present invention is to obtain an automatic train operation device capable of performing deceleration control with good responsiveness and followability in the stage of deceleration control before shifting to position control for stop position adjustment. is there.

【0009】[0009]

【課題を解決するための手段】請求項1の発明は、列車
を定位置に停止させるための定位置停止制御系(対象シ
ステム)の持つむだ時間を推定するむだ時間推定手段
と、このむだ時間推定手段で推定されたむだ時間を考慮
に入れて対象システムのモデル化を行う対象システム推
定手段と、対象システム推定手段で推定されたモデルに
基づいて制御パラメータを演算する制御パラメータ演算
手段と、制御パラメータ演算手段で演算された制御パラ
メータを使用しむだ時間を考慮した列車を減速させるた
めの操作量を演算し列車ブレーキ装置に出力する減速制
御手段とを備えたものである。
The invention according to claim 1 is a dead time estimating means for estimating a dead time of a fixed position stop control system (target system) for stopping a train at a fixed position, and this dead time. Target system estimating means for modeling the target system in consideration of the dead time estimated by the estimating means, control parameter calculating means for calculating control parameters based on the model estimated by the target system estimating means, and control The control parameter calculated by the parameter calculation means is used, and a deceleration control means for calculating the operation amount for decelerating the train in consideration of the dead time and outputting it to the train braking device is provided.

【0010】請求項1の発明では、定位置停止制御系の
対象システムを推定する際に対象システムの持つむだ時
間を状況に応じて推定し、そのむだ時間を考慮に入れて
対象システムに合致した制御パラメータを演算する。そ
して、その制御パラメータを用いて減速制御を行う。し
たがって、対象システムの持つむだ時間を考慮した定位
置停止制御が可能となる。
According to the first aspect of the present invention, when estimating the target system of the fixed-position stop control system, the dead time of the target system is estimated according to the situation, and the dead time is taken into consideration to match the target system. Calculate control parameters. Then, deceleration control is performed using the control parameter. Therefore, the fixed position stop control in consideration of the dead time of the target system becomes possible.

【0011】請求項2の発明は、請求項1の発明におい
て、列車の減速制御を行う際の目標減速値である目標減
速パターンを作成し減速制御手段に出力する減速パター
ン作成手段を追加して設けたものである。
According to a second aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, a deceleration pattern creating means for creating a target deceleration pattern which is a target deceleration value for deceleration control of the train and outputting it to the deceleration control means is added. It is provided.

【0012】請求項2の発明では、列車の停止に向け
て、停止のための設定目標速度(0km/h)に至る横
軸位置もしくは時間対縦軸目標速度の目標減速パターン
を作成するので、路線状況や乗客層や鉄道会社の意図に
あった減速制御を行うことができる。
According to the second aspect of the present invention, the target deceleration pattern of the horizontal axis position or the time-vertical vertical target speed up to the set target speed (0 km / h) for stopping is created toward the stop of the train. It is possible to perform deceleration control that is suited to the route situation, passenger class and the intention of the railway company.

【0013】請求項3の発明は、請求以降1又は請求項
2の発明において、むだ時間推定手段は、列車がブレー
キをかけている最中と、列車がブレーキをかけていない
ときとに分けて、むだ時間の推定を行うようにしたもの
である。
According to the invention of claim 3, in the invention of claim 1 or claim 2 after claim, the dead time estimation means is divided into when the train is braking and when the train is not braking. , The dead time is estimated.

【0014】請求項3の発明では、むだ時間推定手段に
おけるむだ時間の推定を、列車がブレーキをかけている
最中と、かけていないときとに分けて行うことができる
ので、より精度のよいむだ時間の推定となる。
According to the third aspect of the present invention, the dead time estimation by the dead time estimation means can be performed separately while the train is braking and when the train is not braking. Estimated dead time.

【0015】請求項4の発明は、請求項3の発明におい
て、むだ時間推定手段は、列車がブレーキをかけ始める
ときと、列車がだ行又は力行に移るときとに分けて、む
だ時間の推定を行うようにしたものである。
According to a fourth aspect of the present invention, in the third aspect of the present invention, the dead time estimation means separately estimates the dead time when the train starts to brake and when the train shifts to dead or power running. Is to do.

【0016】請求項4の発明では、列車がブレーキをか
け始めるときと、だ行もしくは力行に移るときとではむ
だ時間の値を変えるので、より精度のよいむだ時間の推
定となる。
In the invention of claim 4, the value of the dead time is changed between when the train starts to brake and when the train shifts to running or power running. Therefore, the dead time can be estimated with higher accuracy.

【0017】請求項5の発明は、請求項2の発明におい
て、天候モードを入力するための天候モード入力手段を
設け、減速パターン作成手段は天候モードに基づいて目
標減速パターンを作成し、天候モードに合致した目標減
速パターンを減速制御手段に出力するようにしたもので
ある。
According to a fifth aspect of the present invention, in the second aspect of the present invention, weather mode input means for inputting a weather mode is provided, and the deceleration pattern creating means creates a target deceleration pattern based on the weather mode. The target deceleration pattern that conforms to is output to the deceleration control means.

【0018】請求項5の発明では、天候モードを入力す
ることができるようになるので、ブレーキの効きを反映
した対象システムの推定が可能となる。また、ブレーキ
力が飽和しまうために早目にブレーキをかけ始める必要
があるような場合においても、適切に減速パターンを切
り替えたり変更したりできる。
According to the fifth aspect of the present invention, since the weather mode can be input, it is possible to estimate the target system that reflects the braking effectiveness. Further, even when it is necessary to start braking early because the braking force is saturated, the deceleration pattern can be appropriately switched or changed.

【0019】請求項6の発明は、請求項1の発明におい
て、対象システムの季節変動や経年変化に追従させるた
めの対象システム推定学習手段を設け、この学習結果を
対象システム推定手段の推定演算に反映させるようにし
たものである。
According to a sixth aspect of the present invention, in the first aspect of the present invention, target system estimation learning means for tracking the seasonal variation and the secular change of the target system is provided, and the learning result is used for the estimation calculation of the target system estimation means. It is intended to be reflected.

【0020】請求項6の発明では、対象システムの季節
変動や経年変化に追従させるための対象システム推定学
習手段により随時自動的に対象システムを学習している
ので、対象システムの推定においてはメンテナンスフリ
ーとなる。
According to the invention of claim 6, the target system is automatically learned at any time by the target system estimation learning means for keeping track of seasonal fluctuations and secular changes of the target system. Becomes

【0021】請求項7の発明は、請求項6の発明におい
て、対象システムのむだ時間の季節変動や経年変化に追
従させるためのむだ時間推定学習手段を設け、この学習
結果をむだ時間推定手段の推定演算に反映させるように
したものである。
According to a seventh aspect of the present invention, in the sixth aspect of the present invention, a dead time estimation learning means is provided for keeping track of the seasonal variation and the secular change of the dead time of the target system, and the learning result is the dead time estimation means. This is reflected in the estimation calculation.

【0022】請求項7の発明では、対象システムのむだ
時間の季節変動や経年変化に追従させるためのむだ時間
推定学習手段により随時自動的にむだ時間を学習してい
るので、むだ時間推定においてはメンテナンスフリーと
なる。
In the invention of claim 7, the dead time is automatically learned at any time by the dead time estimation learning means for keeping track of the seasonal variation and the secular change of the dead time of the target system. Maintenance free.

【0023】請求項8の発明は、請求項6又は請求項7
の発明において、対象システム推定学習手段の学習結果
又はむだ時間推定学習手段の学習結果を取り出し記録媒
体に保存するためのパラメータ記録手段を設けたもので
ある。
The invention according to claim 8 is claim 6 or claim 7.
In the invention, the parameter recording means for extracting the learning result of the target system estimation learning means or the learning result of the dead time estimation learning means and storing it in a recording medium is provided.

【0024】請求項8の発明では、学習した対象システ
ムの学習結果(パラメータ)を取り出すためのパラメー
タ記録手段を持つので、列車のデータを取り出して別の
列車に提供することができる。
According to the invention of claim 8, since there is a parameter recording means for taking out the learning result (parameter) of the learned target system, the train data can be taken out and provided to another train.

【0025】[0025]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を説明
する。図1は本発明の第1の実施の形態を示すブロック
構成図である。
Embodiments of the present invention will be described below. FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.

【0026】むだ時間推定手段50は、列車を定位置に
停止させるための定位置停止制御系(対象システム)の
持つむだ時間を推定するものであり、ここで推定された
むだ時間は対象システム推定手段40に入力される。対
象システム推定手段40は、むだ時間推定手段50で推
定されたむだ時間を考慮に入れて、対象システムのモデ
ル化を行う。この対象システム推定手段40で推定され
たモデルの対象システムを表すパラメータは、減速制御
手段60及び制御パラメータ演算手段70に入力され
る。
The dead time estimating means 50 estimates the dead time of the fixed position stop control system (target system) for stopping the train at a fixed position, and the dead time estimated here is the target system estimation. It is input to the means 40. The target system estimating means 40 models the target system in consideration of the dead time estimated by the dead time estimating means 50. The parameter representing the target system of the model estimated by the target system estimation means 40 is input to the deceleration control means 60 and the control parameter calculation means 70.

【0027】制御パラメータ演算手段70は、対象シス
テムを表すパラメータに基づいて制御パラメータを演算
する。減速制御手段60は、対象システムを表すパラメ
ータ及び制御パラメータに基づいて、むだ時間を考慮に
入れた列車を減速させるための操作量を演算する。そし
て、列車ブレーキ装置15に出力し、列車の定位置停止
制御を行う。
The control parameter calculation means 70 calculates control parameters based on the parameters representing the target system. The deceleration control means 60 calculates an operation amount for decelerating the train in consideration of the dead time, based on the parameter representing the target system and the control parameter. Then, it outputs to the train brake device 15 to perform fixed position stop control of the train.

【0028】すなわち、定位置停止制御を行うにあた
り、対象システム推定手段40は対象システムである定
位置停止制御系(ブレーキシステム)のモデリングを行
う。対象システムはむだ時間を含む形で近似することが
できるので、このむだ時間の推定をむだ時間推定手段5
0において行い、その推定結果は対象システム推定手段
40に出力される。
That is, in performing the fixed position stop control, the target system estimation means 40 models the fixed position stop control system (brake system) which is the target system. Since the target system can be approximated by including the dead time, the dead time estimation means 5
0, and the estimation result is output to the target system estimation means 40.

【0029】制御パラメータ演算手段70では、対象シ
ステム推定手段40から出力される対象システムを表す
パラメータが入力され、減速制御を行うための制御パラ
メータが演算され、この制御パラメータは減速制御手段
60に入力される。減速制御手段60では対象システム
のパラメータ及び制御パラメータを用いて列車を減速さ
せるための操作量を演算し、列車ブレーキ装置15に与
える。
In the control parameter calculation means 70, the parameter representing the target system output from the target system estimation means 40 is input, the control parameter for performing the deceleration control is calculated, and this control parameter is input to the deceleration control means 60. To be done. The deceleration control means 60 calculates the operation amount for decelerating the train using the parameters and control parameters of the target system, and gives the operation amount to the train braking device 15.

【0030】ここで、対象システム推定手段40では、
対象システムの伝達関数Gr(s)を(1)式のように
近似する。
Here, in the target system estimating means 40,
The transfer function Gr (s) of the target system is approximated by the equation (1).

【0031】[0031]

【数1】 [Equation 1]

【0032】(1)式の右辺におけるe-SLは、むだ時
間L[秒]が存在することを意味する。この第1の実施
の形態では、G(s)は(2)式に示すように、一次遅
れ系、すなわち、ゲインがKcで時定数がTc秒を持っ
たもので近似する。
E-SL on the right side of the equation (1) means that there is a dead time L [seconds]. In the first embodiment, G (s) is approximated by a first-order lag system, that is, one having a gain of Kc and a time constant of Tc seconds, as shown in equation (2).

【0033】 G(s)=Kc/(1+Tc・s) …(2) 次に、減速制御手段60及び制御パラメータ演算手段7
0について説明する。図2は、減速制御手段60のブロ
ック構成図である。減速制御手段60は、列車の実速度
をフィードバックしその目標値との偏差に基づいて制御
するフィードバック制御系である。列車の目標値として
は、一定値又は後述する減速パターン作成手段80にお
いて作成した目標減速パターンが用いられる。
G (s) = Kc / (1 + Tc · s) (2) Next, the deceleration control means 60 and the control parameter calculation means 7
0 will be described. FIG. 2 is a block diagram of the deceleration control means 60. The deceleration control means 60 is a feedback control system that feeds back the actual speed of the train and controls it based on the deviation from the target value. As the target value of the train, a fixed value or a target deceleration pattern created by the deceleration pattern creating means 80 described later is used.

【0034】列車の実速度の検知には、列車の駆動用モ
ータの回転量を検知して算出する方法を採用する。対象
システムにむだ時間があるために、むだ時間分を差し引
いて制御系を設計できるスミス補償型コントローラを採
用する。スミス補償型コントローラのメインコントロー
ラ61の伝達関数はGc(s)である。スミス補償型コ
ントローラでは対象システムの伝達関数G(s)・e-S
L が推定できる場合、図2に示す形に組むことにより、
むだ時間分を除いた対象システムの応答をGc(s)で
調整することができる。また、推定誤差についてもロバ
スト性があることがわかっている。図2中の^は推定値
であることを示している。
To detect the actual speed of the train, a method of detecting and calculating the rotation amount of the train driving motor is adopted. Since the target system has dead time, the Smith compensation type controller that can design the control system by subtracting the dead time is adopted. The transfer function of the main controller 61 of the Smith compensation type controller is Gc (s). In the Smith compensation type controller, the transfer function G (s) · es of the target system
If L can be estimated, by constructing it as shown in Fig. 2,
The response of the target system excluding the dead time can be adjusted with Gc (s). It is also known that the estimation error is robust. 2 in FIG. 2 indicates that it is an estimated value.

【0035】メインコントローラ61の伝達関数Gc
(s)はPI制御を用い、その制御パラメータについて
は、速応性や整定性を考慮して制御理論における一般的
な手法例えばジーグラニコラス法などを用いて決定す
る。
Transfer function Gc of main controller 61
(S) uses PI control, and its control parameter is determined by using a general method in control theory, such as the Ziegler Nicholas method, in consideration of the quick response and the settling property.

【0036】以上のようにして決定された対象システム
のパラメータ及び制御パラメータは減速制御手段60に
入力され、図2のブロック図にしたがって列車ブレーキ
装置15に対する操作量(例えばブレーキノッチ)を算
出する。
The parameters and control parameters of the target system determined as described above are input to the deceleration control means 60, and the operation amount (for example, brake notch) for the train braking device 15 is calculated according to the block diagram of FIG.

【0037】このようにこの第1の実施の形態では、対
象システムをむだ時間要素を陽に考慮して推定し、むだ
時間を考慮した減速制御系を構成し減速制御を行うの
で、減速制御性能が向上する。
As described above, in the first embodiment, the target system is estimated by explicitly considering the dead time element, and the deceleration control system is configured to perform the deceleration control in consideration of the dead time. Is improved.

【0038】次に、本発明の第2の実施の形態を説明す
る。図3は本発明の第2の実施の形態を示すブロック構
成図である。この第2の実施の形態は、図1に示した第
1の実施の形態に対し、列車の減速制御を行う際の目標
減速値である目標減速パターンを作成し減速制御手段に
出力する減速パターン作成手段80を追加して設けたも
のである。つまり、減速パターン作成手段80は、列車
の停止に向けて、停止のための設定目標速度(0km/
h)に至る横軸位置もしくは時間対縦軸目標速度の目標
減速パターンを作成する。したがって、路線状況や乗客
層や鉄道会社の意図にあった減速制御を行うことができ
る。
Next, a second embodiment of the present invention will be described. FIG. 3 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention. The second embodiment is different from the first embodiment shown in FIG. 1 in that a target deceleration pattern that is a target deceleration value when performing deceleration control of a train is created and output to a deceleration control means. The creation means 80 is additionally provided. That is, the deceleration pattern creating means 80 sets the target speed (0 km / km) for stopping the train.
A target deceleration pattern of the horizontal axis position or time vs. vertical axis target speed up to h) is created. Therefore, it is possible to perform deceleration control suitable for the route situation, the passenger class, and the intention of the railway company.

【0039】図3において、減速パターン作成手段80
は、列車の減速制御において目標となる列車速度を作成
し減速制御手段40に入力する。列車のブレーキ性能に
ついては、車種ごとに機械構造上異なり、また、高速域
では減速度は大きくしないようにし、雨の日は減速度を
小さくするといった運用上の条件もある。さらに、列車
運転間隔制御などのために、列車の駅間走行時間を調整
するために駅停止時のブレーキ開始位置を早めにしかつ
ゆっくり減速する場合もある。
In FIG. 3, deceleration pattern creating means 80
Creates a target train speed in deceleration control of the train and inputs it to the deceleration control means 40. Regarding the braking performance of trains, there are also operational conditions such as different mechanical structures depending on the type of vehicle, and that the deceleration should not be increased in the high-speed range and that the deceleration should be decreased on rainy days. Further, in order to control train operation intervals and the like, in order to adjust the running time between stations of the train, the brake start position at the time of stopping the station may be advanced and the speed may be slowly reduced.

【0040】このような種々の条件を考慮して目標減速
パターンを作成する。この第2の実施の形態では、最高
速度から0km/hまで常用最大ブレーキ速度の85%
などの一定減速度で減速する目標減速パターンを作成す
る。このようにすることにより、簡便に目標減速パター
ンが作成できる。
A target deceleration pattern is created in consideration of such various conditions. In the second embodiment, from the maximum speed to 0 km / h, 85% of the normal maximum braking speed is used.
Create a target deceleration pattern that decelerates at a constant deceleration such as. By doing so, the target deceleration pattern can be easily created.

【0041】次に、むだ時間推定手段50は、列車がブ
レーキをかけている最中と、列車がブレーキをかけてい
ないときとに分けて、むだ時間の推定を行う。この場合
の制御パラメータ演算手段70における対象システムの
むだ時間やゲイン、時定数の使い方を説明する。駅停止
のために減速を開始した時点では、ブレーキはかけ始め
となるので、ブレーキが効き始めるまでのむだ時間が大
きい。そこで、むだ時間推定手段50で決定したブレー
キを欠け始めるときのむだ時間の値を使って列車ブレー
キ装置15の操作量を計算する。
Next, the dead time estimation means 50 estimates the dead time by dividing the train into the period when the train is braking and the time when the train is not braking. How to use the dead time, gain, and time constant of the target system in the control parameter calculation means 70 in this case will be described. When you start deceleration to stop the station, the brakes start to be applied, so the dead time before the brakes start to take effect is large. Therefore, the operation amount of the train braking device 15 is calculated using the value of the dead time when the brake starts to be broken, which is determined by the dead time estimation means 50.

【0042】その後、むだ時間を含む一定時間の間は、
ブレーキをかけ始めるときのむだ時間の値を保持して使
用する。また、その後は、ブレーキ走行中であればブレ
ーキ走行中のむだ時間を使用して操作量を計算する。こ
のようにしてむだ時間の値を対象システムの状況に応じ
て変更する。これにより、減速制御性能が向上する。
After that, during a fixed time including the dead time,
Hold and use the value of the dead time when starting to apply the brake. After that, if the vehicle is traveling in the brake, the operation amount is calculated using the dead time during the traveling in the brake. In this way, the value of the dead time is changed according to the situation of the target system. This improves the deceleration control performance.

【0043】また、むだ時間推定手段50は、列車がブ
レーキをかけ始めるときと、列車がだ行又は力行に移る
ときとに分けて、むだ時間の推定を行う。これは、ブレ
ーキ装置としてブレーキディスクをもつ構造の列車の場
合には、ブレーキをかけ始めるときのブレーキディスク
を完全に挟み込むまでの時間がむだ時間要素として大き
く、またブレーキをかけ外した場合もブレーキディスク
を離しきるまでにむだ時間があるからである。そこで、
これらのむだ時間を分けて設定する。これにより、対象
システムのモデリング精度が向上する。
The dead time estimating means 50 estimates the dead time separately when the train starts to brake and when the train shifts to dead running or power running. In the case of a train with a brake disc as the braking device, this is a large time factor for completely sandwiching the brake disc when starting to apply the brake, and also when the brake is removed. This is because there is a dead time before they can be separated. Therefore,
These dead times are set separately. This improves the modeling accuracy of the target system.

【0044】次に、本発明の第3の実施の形態を図4に
示す。この第3の実施の形態は、図3に示した第2の実
施の形態に対し、天候モードを入力するための天候モー
ド入力手段90を設け、減速パターン作成手段80は、
入力された天候モードに基づいて目標減速パターンを作
成し、天候モードに合致した目標減速パターンを減速制
御手段60に出力するようにしたものである。これによ
り、天候モードを入力することができるようになるの
で、ブレーキの効きを反映した対象システムの推定が可
能となる。また、ブレーキ力が飽和しまうために早目に
ブレーキをかけ始める必要があるような場合において
も、適切に減速パターンを切り替えたり変更したりでき
る。
Next, FIG. 4 shows a third embodiment of the present invention. The third embodiment is different from the second embodiment shown in FIG. 3 in that a weather mode input means 90 for inputting a weather mode is provided, and the deceleration pattern creating means 80 is
A target deceleration pattern is created based on the input weather mode, and the target deceleration pattern that matches the weather mode is output to the deceleration control means 60. As a result, the weather mode can be input, and the target system that reflects the braking effectiveness can be estimated. Further, even when it is necessary to start braking early because the braking force is saturated, the deceleration pattern can be appropriately switched or changed.

【0045】図5は、第3の実施の形態における対象シ
ステム推定手段40及びむだ時間推定手段50の動作を
示すフローチャートである。天候モードは、天候モード
入力手段90から列車乗務員もしくは列車運行管理シス
テムの指令員が押しボタンなどの手入力で設定する。天
候モード入力手段90において設定された天候モードは
対象システム推定手段40、むだ時間推定手段50及び
減速パターン作成手段80に入力される。
FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the target system estimating means 40 and the dead time estimating means 50 in the third embodiment. The weather mode is set by a train crew member or a commander of the train operation management system from the weather mode input means 90 by manual input such as a push button. The weather mode set by the weather mode input means 90 is input to the target system estimating means 40, the dead time estimating means 50, and the deceleration pattern creating means 80.

【0046】まず、対象システム推定手段40は天候モ
ード入力手段90において設定されている天候モードを
読み込む(S41)。次に、列車の負荷重量を読み込み
(S42)、負荷重量レベルを決める(S43)。この
負荷重量については、列車に応荷装置などの負荷重量を
検知する手段があればその値を使う。また、時間帯によ
り予め負荷重量を設定しておきその値を使うようにして
もよい。
First, the target system estimating means 40 reads the weather mode set by the weather mode input means 90 (S41). Next, the load weight of the train is read (S42), and the load weight level is determined (S43). For this load weight, if the train has a means for detecting the load weight such as a load-bearing device, that value is used. Alternatively, the load weight may be set in advance according to the time zone and that value may be used.

【0047】対象システム推定手段40は予め図6に示
すようなテーブルを記憶しており、天候モードは、図6
に示すように、「雨の降り始め」、「雨」、「雨上が
り」、「曇〜晴」の4つのモードを有している。天候モ
ードが設定されていない場合はデフォルトとして「曇り
〜晴れ」を選ぶ。
The target system estimating means 40 stores a table as shown in FIG. 6 in advance, and the weather mode is as shown in FIG.
As shown in (4), it has four modes of "beginning of rain", "rain", "after rain", and "cloudy to fine". If the weather mode is not set, select "Cloudy to Sunny" as the default.

【0048】また、負荷重量レベルについては、
「軽」、「普通」、「重」、「特重」の4つの負荷重量
値から負荷重量レベルを決める。以上により設定した天
候モードと負荷重量レベルとを用いて対象システムのゲ
インと時定数を図6に示すテーブルから選択する(S4
4)。図6は縦列が負荷重量レベル、横列が天候モード
であり、テーブルの内部は上段がゲインKcの値を、下
段が時定数Tcの値を示している。これにより、(2)
式に示した伝達関数G(s)が定まり、(1)式に示し
た対象システムの伝達関数Gt(s)が定まる。
Regarding the load weight level,
The load weight level is determined from four load weight values of "light", "normal", "heavy", and "extra heavy". Using the weather mode and load weight level set as described above, the gain and time constant of the target system are selected from the table shown in FIG. 6 (S4).
4). In FIG. 6, the column shows the load weight level, the row shows the weather mode, and the upper part of the table shows the value of the gain Kc and the lower part shows the value of the time constant Tc. Thereby, (2)
The transfer function G (s) shown in the equation is determined, and the transfer function Gt (s) of the target system shown in the equation (1) is determined.

【0049】次に、むだ時間推定手段50は、現在の列
車の運転状態が力行かだ行かブレーキ走行中かを判断し
(S45)、それらの状態に応じたむだ時間を決定す
る。力行又はだ行のときは、ブレーキをかけ始めるとき
のむだ時間を選択する(S46)。例えば、2秒とす
る。そして、必要に応じて天候モードや負荷重量レベル
により、むだ時間の値を微調整する(S47)。
Next, the dead time estimating means 50 determines whether the current operating state of the train is power running, running or braking (S45), and determines the dead time according to these states. In the case of power running or running, the dead time at which the braking is started is selected (S46). For example, 2 seconds. Then, if necessary, the value of the dead time is finely adjusted according to the weather mode and the load weight level (S47).

【0050】一方、ブレーキ走行中であるときは、一旦
ブレーキをかけた後、引続きブレーキをかけるときのむ
だ時間を選択する(S48)。例えば、ブレーキ走行中
では0秒のように決定する。そして、必要に応じて天候
モードや負荷重量レベルにより、むだ時間の値を微調整
する(S49)。
On the other hand, when the vehicle is running in the brake mode, the dead time for applying the brake is selected after applying the brake once (S48). For example, it is determined as 0 seconds during braking. Then, if necessary, the value of the dead time is finely adjusted according to the weather mode and the load weight level (S49).

【0051】このように、この第3の実施の形態では、
天候モードを設定することにより、雨天時の空転や滑走
を補償することができる。また、天候モードによって目
標減速パターンを変えて減速開始位置を手前にして目標
速度を低下させることにより、無理のない減速ができ、
ひいては停止位置精度が向上する。
As described above, in the third embodiment,
By setting the weather mode, it is possible to compensate for slipping and gliding in the rain. Also, by changing the target deceleration pattern depending on the weather mode and lowering the target speed with the deceleration start position facing you, you can decelerate reasonably,
As a result, the stop position accuracy is improved.

【0052】次に、本発明の第4の実施の形態を説明す
る。図7に本発明の第4の実施の形態を示す。この第4
の実施の形態は、図1に示した第1の実施の形態に対
し、対象システムの季節変動や経年変化に追従させるた
めの対象システム推定学習手段100を設け、また、対
象システム推定学習手段100の学習結果を記録媒体に
保存するためのパラメータ記録手段120を設けたもの
である。
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. FIG. 7 shows a fourth embodiment of the present invention. This fourth
The embodiment of the present invention is different from the first embodiment shown in FIG. 1 in that a target system estimation learning means 100 is provided to follow the seasonal variation and the secular change of the target system, and the target system estimation learning means 100 is also provided. The parameter recording means 120 for storing the learning result of 1. in the recording medium is provided.

【0053】これにより、この対象システム推定学習手
段100での学習結果を対象システム推定手段40の推
定演算に反映させ、また、学習した対象システムの学習
結果(パラメータ)をパラメータ記録手段120で取り
出し、別の列車に提供する。この場合、パラメータ記録
手段120としては、列車に設置する自動列車運転装置
の入出力装置として設置してあるフロッピィディスクド
ライブ装置やICメモリを利用する。
As a result, the learning result of the target system estimation learning means 100 is reflected in the estimation calculation of the target system estimation means 40, and the learning result (parameter) of the learned target system is taken out by the parameter recording means 120. Offer for another train. In this case, as the parameter recording means 120, a floppy disk drive device or an IC memory installed as an input / output device of an automatic train operation device installed in a train is used.

【0054】ここで、上述の第1の実施の形態内し第3
の実施の形態では、対象システム推定手段40は、対象
システムを表すパラメータを予め記憶していた値、例え
ば図6に示したようなテーブルの中から選択するように
したものであるが、この第4の実施の形態では、対象シ
ステムを表すパラメータを制御入力及び制御結果のデー
タを使用して随時学習して求めるようにしている。
Here, the third embodiment of the above-mentioned first embodiment
In the embodiment of the present invention, the target system estimating means 40 is adapted to select a parameter representing the target system from a previously stored value, for example, a table as shown in FIG. In the fourth embodiment, the parameter representing the target system is learned as needed using control input and control result data.

【0055】対象システムを表すパラメータは、天候モ
ード及び負荷重量レベルに依存する。したがって、学習
は、天候モード設定値及び負荷重量レベルごとに分類し
て行う。この第4の実施の形態では、負荷重量レベルは
運転の時間帯により大まかに分割できる路線に着目し
て、時間帯と天候モードで分けて学習する。
The parameters representing the target system depend on the weather mode and the load weight level. Therefore, learning is performed by classifying the weather mode set value and the load weight level. In the fourth embodiment, the load weight level is learned by focusing on the route that can be roughly divided according to the time zone of operation, and is divided into the time zone and the weather mode.

【0056】また、むだ時間の影響の比較的少ないブレ
ーキのかけ始めでないブレーキ走行中のデータを使用す
る。
Further, the data during the brake running which is not the beginning of the braking which is relatively less influenced by the dead time is used.

【0057】例えば、対象システムを、連続系の伝達関
数G(s)からZ変換を用いて離散系モデルG(z)に
変換する。
For example, the target system is converted from the transfer function G (s) of the continuous system to the discrete system model G (z) by using the Z transform.

【0058】[0058]

【数2】 [Equation 2]

【0059】ここで、(1−e-Ts)/sは、零次ホー
ルドを表す。一般に、離散系モデルは、次の(4)式で
表せる。
Here, (1-e-Ts) / s represents a zero-order hold. In general, the discrete system model can be expressed by the following equation (4).

【0060】[0060]

【数3】 (Equation 3)

【0061】このモデルパラメータを最小二乗法などを
用いて処理し、このパラメータをもとにステップ応答を
計算することにより、連続系の対象システムのモデルパ
ラメータを推定することができる。こうして、各列車が
毎日の走行においてモデルパラメータを計算した結果を
指数平滑や平均などを利用して学習する。
By processing this model parameter using the method of least squares and calculating the step response based on this parameter, the model parameter of the continuous target system can be estimated. In this way, each train learns the result of calculating the model parameters in daily running by using exponential smoothing and average.

【0062】この第4の実施の形態により、各列車に設
置する自動列車運転装置の内部で、自列車のモデルパラ
メータを学習していくことができる。これにより、対象
システムの季節変動や経年変化に追従させるための対象
システム推定学習手段100により随時自動的に対象シ
ステムを学習しているので、対象システムの推定におい
てはメンテナンスフリーとなる。また、学習結果をパラ
メータ記録手段120にて記憶媒体に記憶させるので、
始業前点検などの検査データ記録と共用でき、装置が簡
素化できる。
According to the fourth embodiment, the model parameters of the own train can be learned inside the automatic train operation device installed in each train. As a result, the target system estimation learning means 100 for keeping track of seasonal changes and aging changes of the target system is automatically learning the target system at any time, so that the target system is estimated to be maintenance-free. Further, since the learning result is stored in the storage medium by the parameter recording means 120,
It can be shared with inspection data recording such as pre-work inspection, and the device can be simplified.

【0063】次に、本発明の第5の実施の形態を図8に
示す。この第5の実施の形態は、図7に示した第4の実
施の形態に対し、むだ時間推定手段110を設けたもの
である。すなわち、対象システムのむだ時間の季節変動
や経年変化に追従させるためのむだ時間推定学習手段を
設け、この学習結果をむだ時間推定手段50の推定演算
に反映させ、その学習結果をパラメータ記録手段120
により記録媒体に記録させる。
Next, FIG. 8 shows a fifth embodiment of the present invention. The fifth embodiment is different from the fourth embodiment shown in FIG. 7 in that a dead time estimating means 110 is provided. That is, a dead time estimation learning means is provided for keeping track of seasonal changes and aging changes in the dead time of the target system, the learning result is reflected in the estimation calculation of the dead time estimation means 50, and the learning result is recorded in the parameter recording means 120.
To be recorded on the recording medium.

【0064】むだ時間推定学習手段110は、対象シス
テムの持つむだ時間を制御入力及び制御結果のデータを
使用して逐次学習する。ブレーキのかけ始め時期におけ
る制御応答の良し悪しの指標ともなる制御面積、すなわ
ち制御応答の目標値からのずれ(差)を積分したもの
や、ピーク値を利用して、if〜then〜ルールで学
習するものとする。
The dead time estimation / learning means 110 sequentially learns the dead time of the target system by using the data of the control input and the control result. Learning with if-then-rule using the control area, which is an index of control response at the time when braking starts, that is, the value obtained by integrating the deviation (difference) of the control response from the target value and the peak value. It shall be.

【0065】ここで、むだ時間を小さく見込むとオーバ
ーシュートし、大きく見込むと目標値に達する時間が長
くなるという性質から、次のようなルールによりファジ
イ推論を用いてむだ時間を変更する。(ルール1)ピー
ク値が大きく制御面積が大きければ、むだ時間を小さく
する。(ルール2)ピーク値が目標値以下しかなく、制
御面積が小さければ、むだ時間を少し大きくする。
Here, due to the nature of overshooting when the dead time is expected to be small and prolonging the time to reach the target value when the dead time is expected to be large, the dead time is changed using fuzzy inference according to the following rules. (Rule 1) If the peak value is large and the control area is large, the dead time is reduced. (Rule 2) If the peak value is less than the target value and the control area is small, the dead time is increased a little.

【0066】この第5の実施の形態では、対象システム
のむだ時間の季節変動や経年変化に追従させるためのむ
だ時間推定学習手段110により随時自動的にむだ時間
を学習しているので、むだ時間推定においてはメンテナ
ンスフリーとなる。また、学習した対象システムの学習
結果(パラメータ)をパラメータ記録手段120で取り
出し、その列車のデータを別の列車に提供することがで
きる。
In the fifth embodiment, the dead time is automatically learned from time to time by the dead time estimation learning means 110 for keeping track of seasonal changes and aging changes in the dead time of the target system. Estimated to be maintenance-free. Further, the learning result (parameter) of the learned target system can be taken out by the parameter recording means 120, and the data of the train can be provided to another train.

【0067】このように、ファジイ推論を行う機能さえ
組み込んでおけば、ルールを簡単に変更できるなどの利
点がある。
As described above, the rules can be easily changed by incorporating a fuzzy inference function.

【0068】ここで、以上の説明では、対象システム推
定手段40において、負荷重量によるパラメータの設定
例として、テーブルから所定の値を取り出す表引きの形
を示したが、これに限らずパラメータを負荷重量の関数
の形にすることもできる。この場合、よりきめの細かい
対象システムの推定が行える。
Here, in the above description, the target system estimating means 40 has shown the form of table lookup for extracting a predetermined value from the table as an example of setting the parameter according to the load weight, but the parameter load is not limited to this. It can also be in the form of a function of weight. In this case, the target system can be estimated in more detail.

【0069】また、テーブルからの表引きを行う際、負
荷重量レベルをファジイ変数と見なして、ファジイ推論
によりパラメータ値を決定することもできる。この場合
も、よりきめの細かい対象システムの推定が行える。
Further, when the table is looked up, the load weight level can be regarded as a fuzzy variable and the parameter value can be determined by fuzzy inference. In this case as well, the target system can be estimated in more detail.

【0070】[0070]

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、停止
位置合わせのための位置制御に移行する前の減速制御の
段階において、簡便な設計方法で、速応性や追従性の良
い減速制御を行い、その結果、乗り心地が良く停止位置
精度の高い列車自動運転を行うことができる。
As described above, according to the present invention, at the stage of deceleration control before shifting to the position control for stop position adjustment, the deceleration control having a good quick response and good followability is performed by a simple design method. As a result, it is possible to perform automatic train operation with good ride comfort and high stop position accuracy.

【0071】請求項1の発明によれば、対象システムの
持つむだ時間を状況に応じて推定し制御系設計に反映す
ることができるので、減速制御性能を向上することがで
き、簡便な方法で定位置停止精度を向上できる。
According to the first aspect of the invention, the dead time of the target system can be estimated according to the situation and reflected in the control system design, so that the deceleration control performance can be improved and a simple method can be used. The fixed position stop accuracy can be improved.

【0072】請求項2の発明によれば、路線状況や乗客
層や鉄道会社の意図にあった減速を行うことができ、乗
り心地の良い定位置停止制御を行うことができる。
According to the second aspect of the present invention, it is possible to perform deceleration suitable for the route situation, the passenger class and the intention of the railway company, and it is possible to perform the fixed position stop control that is comfortable to ride.

【0073】請求項3の発明によれば、列車がブレーキ
をかけている最中と、ブレーキをかけていないときとで
むだ時間を変えるので、より精度の良いむだ時間の推定
ができ、減速制御性能を向上することができ、定位置停
止精度を向上できる。
According to the invention of claim 3, since the dead time is changed between when the train is braking and when the train is not braking, the dead time can be estimated more accurately and the deceleration control can be performed. The performance can be improved and the fixed position stop accuracy can be improved.

【0074】請求項4の発明によれば、ブレーキのかけ
始めるときと、だ行又は力行に移るときではむだ時間を
変えるので、さらに精度の良いむだ時間の推定ができ、
減速制御性能を向上することができ、定位置停止精度を
向上できる。
According to the fourth aspect of the present invention, the dead time is changed at the start of braking and at the time of shifting to power running or power running, so that the dead time can be more accurately estimated.
The deceleration control performance can be improved, and the fixed position stop accuracy can be improved.

【0075】請求項5の発明によれば、天候モードに応
じてブレーキの効き具合を反映した対象システムのモデ
リングを行うので、減速制御性能が向上し、定位置停止
精度を向上できる。
According to the fifth aspect of the invention, since the target system is modeled in which the braking effectiveness is reflected according to the weather mode, the deceleration control performance is improved and the fixed position stop accuracy can be improved.

【0076】請求項6の発明によれば、対象システムの
季節変動や経年変化に追従させるための対象システム推
定学習手段により随時自動的に対象システムを学習して
いるので、調整作業をおこなうことなく簡便に定位置停
止制御を実現できる。
According to the invention of claim 6, the target system is automatically learned at any time by the target system estimation learning means for keeping track of seasonal fluctuations and secular changes of the target system, so that no adjustment work is required. Fixed position stop control can be easily realized.

【0077】請求項7の発明によれば、対象システムの
むだ時間の季節変動や経年変化に追従させるためのむだ
時間推定学習手段により随時自動的にむだ時間を学習し
ているので、調整作業を行うこと無く勘弁に定位置停止
制御を実現できる。
According to the invention of claim 7, the dead time estimation learning means for keeping track of the seasonal variation and the secular change of the dead time of the target system automatically learns the dead time at any time. Fixed position stop control can be realized without performing the operation.

【0078】請求項8の発明によれば、学習した対象シ
ステムのパラメータを取り出すためのパラメータ記録手
段を持つので、当車両編成のデータを取り出し別の車両
編成に供することができ、新しく自動列車運転装置を取
り付ける際の調整機関の短縮が図れる。
According to the invention of claim 8, since there is a parameter recording means for taking out the learned parameters of the target system, it is possible to take out the data of the present rolling-stock set and use it for another rolling-stock set. It is possible to shorten the adjustment engine when installing the device.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】図1は、本発明の第1の実施の形態を示すブロ
ック構成図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a first embodiment of the present invention.

【図2】図2は、本発明の減速制御手段のブロック構成
図である。
FIG. 2 is a block configuration diagram of deceleration control means of the present invention.

【図3】図3は、本発明の第2の実施の形態を示すブロ
ック構成図である。
FIG. 3 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention.

【図4】図4は、本発明の第3の実施の形態を示すブロ
ック構成図である。
FIG. 4 is a block diagram showing a third embodiment of the present invention.

【図5】図5は、本発明の第3の実施の形態における対
象システム推定手段及びむだ時間推定手段の動作を示す
フローチャートである。
FIG. 5 is a flowchart showing operations of a target system estimating means and a dead time estimating means in the third exemplary embodiment of the present invention.

【図6】図6は、対象システムのパラメータを選択する
ためのテーブルの説明図である。
FIG. 6 is an explanatory diagram of a table for selecting parameters of a target system.

【図7】図7は、本発明の第4の実施の形態を示すブロ
ック構成図である。
FIG. 7 is a block diagram showing a fourth embodiment of the present invention.

【図8】図8は、本発明の第5の実施の形態を示すブロ
ック構成図である。
FIG. 8 is a block diagram showing a fifth embodiment of the present invention.

【図9】図9は、列車が自動列車運転装置の定位置停止
制御機能により制御される場合の説明図である。
FIG. 9 is an explanatory diagram of a case where the train is controlled by the fixed position stop control function of the automatic train operation device.

【図10】図10は、列車の運転曲線の説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram of a train operation curve.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

15 列車ブレーキ装置 40 対象システム推定手段 50 むだ時間推定手段 60 減速制御手段 61 メインコントローラ 70 制御パラメータ演算手段 80 減速パターン作成手段 90 天候モード入力手段 100 対象システム学習手段 110 むだ時間推定学習手段 120 パラメータ記録手段 200 列車 210 プラットホーム 220 レール 15 Train Brake Device 40 Target System Estimating Means 50 Dead Time Estimating Means 60 Deceleration Controlling Means 61 Main Controller 70 Control Parameter Computing Means 80 Deceleration Pattern Creating Means 90 Weather Mode Input Means 100 Target System Learning Means 110 Dead Time Estimating Learning Means 120 Parameter Recording Means 200 Trains 210 Platforms 220 Rails

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 列車を自動走行運転すると共に自動的に
定位置に停止させる自動列車運転装置において、前記列
車を定位置に停止させるための定位置停止制御系を対象
システムとし前記対象システムの持つむだ時間を推定す
るむだ時間推定手段と、前記むだ時間推定手段で推定さ
れたむだ時間を考慮に入れて前記対象システムのモデル
化を行う対象システム推定手段と、前記対象システム推
定手段で推定されたモデルに基づいて制御パラメータを
演算する制御パラメータ演算手段と、前記制御パラメー
タ演算手段で演算された制御パラメータを使用し前記む
だ時間を考慮した前記列車を減速させるための操作量を
演算し列車ブレーキ装置に出力する減速制御手段とを備
えたことを特徴とする自動列車運転装置。
1. In an automatic train operation device for automatically running a train and automatically stopping it at a fixed position, a fixed position stop control system for stopping the train at a fixed position is set as a target system and has the target system. The dead time estimating means for estimating the dead time, the target system estimating means for modeling the target system in consideration of the dead time estimated by the dead time estimating means, and the target system estimating means for estimating the dead time A train brake device that calculates a control parameter calculating unit that calculates a control parameter based on a model and a control parameter that is calculated by the control parameter calculating unit to calculate an operation amount for decelerating the train in consideration of the dead time. An automatic train operation device, comprising: a deceleration control means for outputting to the.
【請求項2】 前記列車の減速制御を行う際の目標減速
値である目標減速パターンを作成し前記減速制御手段に
出力する減速パターン作成手段を設けたことを特徴とす
る請求項1に記載の自動列車運転装置。
2. The deceleration pattern creating means for creating a target deceleration pattern, which is a target deceleration value when performing deceleration control of the train, and outputting the deceleration pattern to the deceleration control means. Automatic train driving device.
【請求項3】 前記むだ時間推定手段は、前記列車がブ
レーキをかけている最中と、前記列車がブレーキをかけ
ていないときとに分けて、前記むだ時間の推定を行うこ
とを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の自動列車
運転装置。
3. The dead time estimation means separately estimates the dead time when the train is braking and when the train is not braking. The automatic train operation device according to claim 1 or 2.
【請求項4】 前記むだ時間推定手段は、前記列車がブ
レーキをかけ始めるときと、前記列車がだ行又は力行に
移るときとに分けて、前記むだ時間の推定を行うことを
特徴とする請求項3に記載の自動列車運転装置。
4. The dead time estimating means estimates the dead time separately when the train starts to brake and when the train shifts to dead running or power running. Item 3. The automatic train operation device according to item 3.
【請求項5】 天候モードを入力するための天候モード
入力手段を設け、前記減速パターン作成手段は前記天候
モードに基づいて目標減速パターンを作成し、前記天候
モードに合致した目標減速パターンを前記減速制御手段
に出力するようにしたことを特徴とする請求項2に記載
の自動列車運転装置。
5. A weather mode input means for inputting a weather mode is provided, the deceleration pattern creating means creates a target deceleration pattern based on the weather mode, and the target deceleration pattern matching the weather mode is decelerated. The automatic train operation device according to claim 2, wherein the automatic train operation device outputs the output to a control means.
【請求項6】 前記対象システムの季節変動や経年変化
に追従させるための対象システム推定学習手段を設け、
この学習結果を前記対象システム推定手段の推定演算に
反映させるようにしたことを特徴とする請求項1に記載
の自動列車運転装置。
6. A target system estimation learning means for keeping track of seasonal changes and secular changes of the target system,
The automatic train operation device according to claim 1, wherein the learning result is reflected in the estimation calculation of the target system estimation means.
【請求項7】 前記対象システムのむだ時間の季節変動
や経年変化に追従させるためのむだ時間推定学習手段を
設け、この学習結果を前記むだ時間推定手段の推定演算
に反映させるようにしたことを特徴とする請求項6に記
載の自動列車運転装置。
7. A dead time estimation learning means is provided for keeping track of seasonal changes and aging changes in the dead time of the target system, and the learning result is reflected in the estimation calculation of the dead time estimation means. The automatic train operation device according to claim 6, which is characterized in that.
【請求項8】 前記対象システム推定学習手段の学習結
果又は前記むだ時間推定学習手段の学習結果を取り出し
保存するためのパラメータ記録手段を設けたことを特徴
とする請求項6又は請求項7に記載の自動列車運転装
置。
8. The parameter recording means for extracting and storing the learning result of the target system estimation learning means or the learning result of the dead time estimation learning means, according to claim 6 or claim 7. Automatic train driving device.
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