KR20150056242A - 열차속도 제어장치 - Google Patents

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Abstract

열차속도 제어장치가 개시된다. 본 발명의 제어장치는, 열차의 미래속도를 추정하고, 현재 시점에서 열차가 자동열차방호(ATP) 속도제한을 넘을 때까지 걸리는 시간(TTSLC)을 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제1속도제어)을 결정하고, ATP 속도 프로파일과 열차의 현재속도의 차이인 속도오차를 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제2속도제어)을 결정하여, TTSLC에 따라, 제1속도제어 또는 제2속도제어를 선택하여 열차에 출력한다.

Description

열차속도 제어장치{APPARATUS FOR CONTROLLING SPEED IN RAILWAY VEHICLES}
본 발명은 열차속도 제어장치에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 열차의 자동운행 시스템에서 열차의 속도를 제어하는 장치에 관한 것이다.
일반적으로, 열차의 자동운행은, 각 운행 구간에서의 설정된 목표속도에 따라 열차가 운행되도록 하고, 역 구내에서 지정된 위치로 정확하고 안전하게 정차하도록 하고, 역과 역 사이에서의 효율적이고 안전한 운행이 되도록 하는 것이 그 목적이다.
이러한 열차의 자동운행은, 운전자 없이 수행될 수 있으며, 운전자가 있더라도 운전자는 열차의 운행에 주도적으로 간섭하지 않고, 비상상황 등의 경우에만 열차의 제동을 수행하는 최소한의 임무만이 부여된다.
무선통신으로 운행이 되는 통신기반 열차제어 시스템(Communication-Based Train Control; CBTC)의 경우, 열차의 방호는 자동열차방호장치(Automatic Train Protection; ATP)에서 수행되며, 열차의 속도제어 등 운행에 관한 부분은 자동열차운행장치(Automatic Train Operation; ATO)에서 수행된다.
ATP는 각 구간에서의 열차의 제한속도, 이동권한에 따른 정차지점, 안전제동 모델 등 여러 요소들을 고려하여 ATP 속도 프로파일 혹은 ATP 속도제한을 설정한다. 이 속도제한은 ATO로 전달되며, ATO는 열차운행시 이 제한을 넘지 않도록, 그리고 승차감이나 점착계수 등 여러 요소들을 고려하여 ATO 속도 프로파일을 생성한다.
그러면, 열차는 현재속도를 측정하여 열차가 생성된 ATO 속도 프로파일을 추종하도록 감가속 명령을 열차에 명령한다. 결과적으로, 열차는 생성된 ATO 속도 프로파일에 따라 운행하게 된다.
도 1은 종래기술에 의한 열차속도의 제어를 설명하기 위한 그래프이다.
도면에서, T1은 현재시간이고, Tw는 열차가 경고용 ATP 속도제한(ATP speed limit for warning)을 넘는 시간, T2는 열차가 비상제동용 ATP 속도제한(ATP speed limit for emergency braking)을 넘는 시간이다.
열차는 일반적으로 ATO 속도 프로파일(도시되지 않음)을 따라 운행하지만, ATP 속도 프로파일 혹은 ATP 속도제한을 넘는다면, ATP는 비상제동(emergency break)을 작동하여 결국 열차를 정지시킨다.
구체적으로는, 시스템에 따라 다르지만, 일반적으로 ATP 속도제한을 경고용 ATP 속도제한과 비상제동용 ATP 속도제한의 두가지를 제시하며, 열차가 경고용 ATP 속도제한을 초과하게 되면 ATP는 운전자 혹은 관리자에게 경고를 전달한다. 그러나, 전달된 경고에 따른 후속조치가 이루어지지 않아 열차의 속도가 비상제동용 ATP 속도제한을 초과한다면, ATP는 비상제동을 작동시켜 열차를 정지시킨다.
즉, 열차가 도 1에 도시된 바와 같은 열차속도로 운행되면, Tw에 ATP가 운전자 혹은 관리자에게 경고신호를 전달하며, T2에 ATP는 비상제동명령을 열차에 전달한다. 그러면, 열차는 비상제동에 의해 멈추게 된다.
이와 같이, 종래의 열차의 자동운행 시스템에서는, ATP가 생성한 ATP 속도제한을 바탕으로 ATO가 ATO 속도 프로파일을 생성하고, 열차가 ATP 속도제한을 넘지 않으면서 ATO 속도 프로파일을 추종하도록 추진 또는 제동명령을 전달함으로써 열차의 안전성을 보장한다.
따라서, 위와 같은 시스템에서는, ATO 속도 프로파일을 생성할 때, 안전마진(safety margin)을 크게 부여하여, 운행도중 비상제동을 발생하지 않도록 하는 것이 일반적이다.
따라서, 설정치와 허용한계치와의 간격이 커지는 보수적인 관점의 운행방식이 채택될 수밖에 없다. 즉, 열차가 더 빠른 속도로 운행될 수 있음에도, 비상제동이 걸릴 수 있는 가능성을 염려하여, 낮은 속도로 운행할 수밖에 없다.
이러한 종래 시스템에서의 운행방식은, 해당 라인에서의 열차의 운행횟수를 줄어들게 함으로써, 경제적인 측면에서의 운행 효율성이 떨어지는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 열차의 자동운행(ATO)에서 열차가 ATP 속도제한을 넘을 때까지 남은 시간을 미리 예측하여 ATP에 의한 열차의 비상제동기 걸리기 전에 미리 열차의 속도를 낮추도록 제어하는 열차속도 제어장치를 제공하는 것이다.
상기와 같은 기술적 과제를 해결하기 위해, 본 발명의 일실시예의 열차속도 제어장치는, 열차의 미래속도를 추정하고, 현재 시점에서 열차가 자동열차방호(ATP) 속도제한을 넘을 때까지 걸리는 시간(TTSLC)을 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제1속도제어)을 결정하는 제1제어부; ATP 속도 프로파일과 열차의 현재속도의 차이인 속도오차를 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제2속도제어)을 결정하는 제2제어부; 및 TTSLC에 따라, 상기 제1속도제어 또는 제2속도제어를 선택하여 열차에 출력하는 선택부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제1제어부는, 열차의 추진력, 제동력 및 가속도를 포함하는 열차 데이터와, 선로곡률 및 선로경사를 포함하는 선로 데이터를 이용하여, 비선형 관측기를 통해 열차의 현재속도를 추정하는 제1추정부; 추정된 현재속도를 이용하여 열차의 미래속도를 추정하는 제2추정부; 열차가 현재의 가감속 상태를 유지하는 경우, 언제 ATP 속도 프로파일을 초과하는지를 통해 TTSLC를 계산하는 계산부; 및 계산된 TTSLC를 이용하여 상기 제1속도제어를 출력하는 제3제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제1추정부는, 열차 데이터와 선로 데이터를 이용하여 동역학 모델을 생성하는 제1생성부; 상기 동역학 모델, 열차 데이터 및 선로 데이터를 기반으로, 비선형 관측기를 설계하는 설계부; 및 상기 비선형 관측기를 통해 가속도 기반의 차량의 주행속도를 추정하는 제3추정부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 비선형 관측기는, 확장된 칼만필터를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제3추정부는, 이전 스텝의 열차 데이터 및 선로 데이터를 이용하여 현재 스텝의 열차속도를 예측하고, 예측된 열차속도 및 현재 스텝의 열차 데이터 및 선로 데이터를 이용하여, 현재 스텝에서의 가속도를 예측하고, 열차 데이터의 가속도와 예측된 가속도의 차이를 이용하여 추정오차를 구하고, 이전 스텝에서의 오차공분산, 프로세스 노이즈 공분산 및 프로세스 자코비안 행렬을 이용하여 현재 스텝에서의 추정오차 공분산을 예측하고, 예측된 추정오차 공분산, 현재 스텝에서의 측정 노이즈 공분산 및 측정변수 자코비안 행렬을 이용하여 현재 스텝의 칼만필터 게인을 구하고, 예측된 추정오차 공분산 및 칼만필터 게인을 이용하여 추정오차 공분산을 보정하고, 현재 스텝에서의 추정오차, 칼만필터 게인, 예측된 열차속도를 이용하여, 현재 스텝에서의 열차의 속도를 보정할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제2추정부는, 현재속도 추정을 위하여 상기 제1생성부가 생성한 동역학 모델을 이용할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제1속도제어는, 제어게인을 TTSLC로 나눈 값일 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제2제어부는, ATP 속도제한을 이용하여 자동열차운행(ATO) 속도 프로파일을 생성하는 제2생성부; ATO 속도 프로파일과 열차의 실제 속도와의 차이인 속도오차를 생성하는 제3생성부; 및 상기 속도오차를 기반으로 비례적분(PI) 제어를 수행하여 상기 제2속도제어를 출력하는 제4제어부를 포함할 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 제2속도제어는, 상기 속도오차와 비례게인의 곱과, 상기 속도오차의 적분과 적분게인의 곱을 합한 것일 수 있다.
본 발명의 일실시예에서, 상기 선택부는, TTSLC가 설정치 이하이면 상기 제1속도제어를 선택하여 출력하고, TTSLC가 설정치 이상이면 상기 제2속도제어를 선택하여 출력할 수 있다.
상기와 같은 본 발명은, 열차의 미래속도를 예측하고, 열차가 현재의 추진력 또는 제동력을 유지한다면 ATP 속도제한을 얼마의 시간 이후에 초과할 것인지를 예측하는 TTSLC를 실시간으로 계산하여, 열차의 속도가 ATP 속도제한에 이르기 전에 별도의 상용 제동력을 제공함으로써, 열차를 안전하게 운행하도록 하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 열차의 미래속도를 예측하여, 이 예측된 미래속도를 이용하여 열차가 ATP 속도제한을 초과하여 비상제동이 발생하는 것을 미연에 방지하도록 하여 열차의 운행지연을 최소화하는 효과가 있다.
또한, 본 발명은 ATO 속도 프로파일 생성시 최소의 안전마진을 부여하여, 열차의 운행시 열차속도를 보다 증가시키고, 결과적으로 열차의 운행횟수를 증가시켜, 열차의 가용성을 제고하는 효과가 있다.
도 1은 종래기술에 의한 열차속도의 제어를 설명하기 위한 그래프이다.
도 2는 본 발명에서 사용되는 TTSLC의 정의를 설명하기 위한 일예시도이다.
도 3은 본 발명에 따른 열차속도 제어장치의 일실시예 구성도이다.
도 4는 도 3의 TTSLC 기반 속도제어부의 일실시예 상세 구성도이다.
도 5는 도 4의 현재속도 추정부의 일실시예 상세 구성도이다.
도 6은 도 3의 프로파일 기반 속도제어부의 일실시예 상세 구성도이다.
도 7은 본 발명의 일실시예의 열차속도 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 열차의 자동운행장치인 ATO에서의 열차의 속도제어에 관한 것으로서, 모델기반 관측기(model-based observer) 설계를 이용하여 열차의 미래속도를 예측하고, 몇 초 이후에 열차가 ATP 속도제한을 넘을 것이라는 것을 계산하여, 열차가 속도제한을 넘어가 비상제동되기 전에 미리 상용제동(service brake)을 수행하여 위험한 상황이 되는 것을 방지한다.
즉, 현시점에서 열차가 속도제한을 넘을 때까지 걸리는 시간(Time-To-Speed-Limit Crossing; 'TTSLC'이라 함)을 정의하고, 열차가 주행하는 동안에 실시간으로 TTSLC를 계산하며, TTSLC가 설정된 값보다 큰 경우에는 프로파일을 기반으로 속도를 제어하고, 설정된 값보다 작은 경우에는 TTSLC를 기반으로 열차의 속도를 제어하여, 열차에 비상제동이 걸리는 것을 방지한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일실시예를 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명에서 사용되는 TTSLC의 정의를 설명하기 위한 일예시도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 현재시간을 T1이라 하고, 열차가 ATP 속도제한을 넘는 시간을 T2라 하면, 본 발명에서 사용되는 TTSLC는, T2와 T1의 차(difference)이다.
도 3은 본 발명에 따른 열차속도 제어장치의 일실시예 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 제어장치(1)는, TTSLC 기반 속도제어부(10), 프로파일 기반 속도제어부(20) 및 선택부(30)를 포함한다.
TTSLC 기반 속도제어부(10)는 선로곡률, 선로경사를 포함하는 선로 데이터와, ATO 속도제한, 및 열차의 추진력, 제동력 및 가속도를 포함하는 열차 데이터를 이용하여 열차(2)의 미래속도를 추정하고, TTSLC를 계산하여 이를 기반으로 속도를 제어하는 제어입력을 결정한다.
프로파일 기반 속도제어부(20)는 ATP 속도제한 및 열차의 속도를 이용하여, 프로파일 속도와 열차의 현재 속도의 차이인 속도 오차를 기반으로 제어입력을 결정한다.
선택부(30)는 TTSLC에 따라 TTSLC 기반 속도제어부(10)의 출력을 열차(2)에 전달할 것인지 또는 프로파일 기반 속도제어부(20)의 출력을 열차(2)에 전달할 것인지 결정한다.
이하, 각 구성요소를 더욱 상세하게 설명한다.
도 4는 도 3의 TTSLC 기반 속도제어부의 일실시예 상세 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 TTSLC 기반 속도제어부(10)는, 현재속도 추정부(11), 미래속도 추정부(12), TTSLC 계산부(13) 및 제어부(14)를 포함한다.
현재속도 추정부(11)는, 열차(2)에 장착된 센서로부터 측정이 가능한 열차의 추진력, 제동력 및 열차의 가속도를 포함하는 열차 데이터, 데이터베이스로 구축되어 있는 선로곡률 및 선로경사를 포함하는 선로 데이터를 이용하여, 비선형 관측기를 통해 열차(2)의 현재속도를 추정할 수 있다.
도 5는 도 4의 현재속도 추정부(11)의 일실시예 상세 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 현재속도 추정부(11)는, 동역학 모델 생성부(11A), 비선형 관측기 설계부(11B) 및 주행속도 추정부(11C)를 포함할 수 있다.
동역학 모델 생성부(11A)는, 가속도 센서(도시되지 않음)로부터 가속도를, 추진장치(도시되지 않음)로부터 추진력을, 제동장치(도시되지 않음)로부터 제동력을, 그리고 데이터베이스로 구축되어 있는 선로곡률 및 선로경사를 수신하여, 차량의 종방향 모델을 기반으로 동역학 모델을 생성한다. 열차의 종방향 동역학 모델은, 뉴튼의 제2법칙으로부터 다음과 같이 구할 수 있다.
Figure pat00001
이때, m은 열차의 등가질량(train equivalent mass)이고, v는 열차의 종방향 주행속도(train longitudinal speed), Te는 추진력(Traction force), Tb는 제동력(braking force), Rr은 주행저항(running resistance)으로 구름저항(rolling resistance)과 공기저항(aerodynamic drag)을 합한 값이다. 또한, Rg는 구배저항(grade resistance)이고, Rc는 커브저항(curving resistance)이다. 또한, w는 프로세스 노이즈로서, 모델링 오차 또는 외란으로 정의될 수 있다.
열차의 등가질량 m은, 열차가 실질적으로는 여러 차량이 연결되어 있지만, 이를 하나의 일괄 질량(lumped mass)로 가정하여 차량의 총 질량을 등가질량으로 정의한 것이다. 추진력 Te과 제동력 Tb는 추진장치와 제동장치(도시되지 않음)로부터 수신한다. 열차의 주행저항 Rr은 구름저항과 공기저항의 합으로 표현되며, 다음 수학식2와 같이 속도에 대한 2차식으로 모델링할 수 있다.
Figure pat00002
여기서, c1, c2 및 c3은 상수이며, 속도에 대한 2차항은 공기저항에 대한 식이며, 속도에 대한 일차항과 상수항은 구름저항에 관한 식이다.
구배저항은 다음 수학식 3과 같이 열차의 등가질량 및 구배정도에 대한 관계식으로 표현할 수 있다.
Figure pat00003
여기서, m은 열차의 등가질량, g는 중력가속도, θ는 경사각을 나타낸다. 즉, 경사가 거의 없다면 구배저항은 무시해도 된다. 또한, 커브저항은 곡선의 반경에 대한 함수이며 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00004
여기서, c4는 상수이며, r은 곡률반경이다.
수학식 2 내지 4를 수학식 1에 대입하면, 다음 수학식 5와 같이 정리할 수 있다.
Figure pat00005
가속도 센서(도시되지 않음)로부터 수신하는 가속도는 다음의 수학식 6과 같이 모델링할 수 있다.
Figure pat00006
Δ여기서, y는 가속도 센서가 측정한 가속도이고, d는 센서잡음이다. 가속도 센서가 가속도를 측정하는 경우 센서잡음이 포함될 수 있으며, 이러한 센서잡음이 포함된 가속도를 적분하여 속도로 결정하면 센서잡음으로 인하여 주행속도의 정확도가 저하될 수 있다.
위의 열차의 종방향 동역학 모델을 이산화하면 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00007
여기서 ΔT는 샘플링 주기이며, wd(k-1)은 k-1 스텝에서의 이산화된 외란이다.
도 5에서, 비선형 관측기 설계부(11B)는 차량의 동역학 모델, 센서로부터 수신하는 열차 데이터 및 선로 데이터를 기반으로 주행속도를 추정하기 위한 비선형 관측기를 설계하며, 수학식 7을 이용한다.
비선형 시스템에서의 상태변수를 추정하는 관측기는 여러 종류가 있으며, 본 발명에서는 간단하게 설계할 수 있는 확장 칼만필터(Extended Kalman filter)를 이용하기로 한다. 다만, 이는 예시적인 것으로서, 비선형 관측기 설계는 확장된 칼만필터에 한정되는 것이 아니며, 다른 관측기의 설계에 의할 수도 있다. 확장된 칼만필터를 이용하여 속도를 추정하는 식은 다음과 같이 표현할 수 있다.
Figure pat00008
Figure pat00009
Figure pat00010
Figure pat00011
Figure pat00012
Figure pat00013
Figure pat00014
여기서 L(k)은 칼만필터 게인이며, y(k)는 열차에 부착된 가속도 센서로부터 수신하는 열차의 가속도이다. Q(k-1)과 R(k)는 프로세스 노이즈와 센서 노이즈의 에러 공분산(covariance)이다. 또한, F(k-1)은 상태변수에 대한 [수학식 8]로 표현되는 프로세스 모델의 자코비안(Jacobian) 행렬이며, H(k)는 측정 변수 y(k)의 상태변수에 대한 자코비안(Jacobian) 행렬이다.
도 5의 주행속도 추정부(11C)는, 이와 같이 설계된 비선형 관측기를 이용하여 열차의 주행속도를 추정하며, 수학식 8 내지 수학식 13의 순차적인 계산에 의해, 확장된 칼만 필터를 이용하여 가속도 기반의 차량의 주행속도를 추정할 수 있다. 이를 설명하면 다음과 같다.
1) 먼저, k-1 스텝(이전 스텝)의 제동력 및 선로 데이터를 이용하여 k 스텝(현재 스텝)에서의 열차 속도를 예측한다(수학식 8).
2) 1)에서 구한 예측된 k 스텝에서의 열차 속도 및 k 스텝에서의 제동력 및 선로 데이터를 이용하여 k 스텝에서의 가속도인 측정변수 y(k)를 예측한다(수학식 10).
3) 2)에서 구한 k 스텝에서의 예측된 측정변수와 가속도 센서에 의해 측정된 측정값의 차이를 이용하여, 측정값과 추정값의 차이인 추정오차를 구한다(수학식 12).
4) k-1 스텝에서의 오차 공분산, 프로세스 노이즈 공분산, 및 프로세스 자코비안 행렬을 이용하여 k 스텝에서의 추정오차 공분산을 예측한다(수학식 9).
5) 4)에서 구한 k 스텝에서의 추정오차 공분산, k 스텝에서의 측정 노이즈 공분산 및 k 스텝에서의 측정 변수 자코비안 행렬을 이용하여 k 스텝에서의 칼만필터 게인을 구한다(수학식 11).
6) 4)에서 구한 k 스텝에서의 추정오차 공분산 및 5)에서 구한 k 스텝에서의 칼만필터 게인을 이용하여 추정오차 공분산을 보정한다(수학식 13).
7) 3)에서 구한 k 스텝에서의 측정 변수에 대한 추정오차, 5)에서 구한 칼만필터 게인, 및 1)에서 구한 k 스텝에서의 열차속도 예측값을 이용하여 k 스텝에서 열차의 속도를 보정한다.
즉, 이와 같이, 본 발명의 주행속도 추정부(11C)는 이전 스텝에서의 제동력, 선로곡률 및 선로경사를 이용하여 다음 스텝의 속도를 예측하고, 가속도 센서로부터 수신한 가속도와 예측된 속도를 기반으로 추정된 측정 변수와의 추정오차를 이용하여 예측된 속도를 보정한다. 이때, 추정오차에 칼만필터 게인을 곱한 만큼의 값을 예측된 속도에 더해주는 방식으로 보정한다(수학식 12).
이와 같이 추정된 열차의 현재속도는, 센서잡음이나 외란 등에 강인한 값이 된다.
한편, 도 4의 미래속도 추정부(12)는, 추정된 현재속도를 이용하여, N 스텝 이후의 열차의 미래속도를 예측한다. 이를 위해, 현재 열차에 가해지고 있는 추진력 및 제동력에 대한 변화가 없으며 일정하다고 가정한다. 열차의 미래속도를 수정하기 위해, 위에서 제시한 동역학 모델을 사용할 수 있다.
1 스텝, 2 스텝 및 3스텝 이후의 차량의 속도를 추정하면 다음 수학식 14 내지 16과 같다.
Figure pat00015
Figure pat00016
Figure pat00017
유사한 방법으로, n-1 스텝 및 n 스텝 이후의 차량의 속도를 추정하면 다음 수학식 17 및 18과 같다.
Figure pat00018
Figure pat00019
수학식 14 내지 18을 순차적으로 이용하면 k 스텝의 차량 데이터를 이용하여 k+n 스텝에서의 열차의 속도를 예측할 수 있다. 정리하면, k번째 스텝의 열차의 가속도, 추진력, 제동력 등 차량데이터를 이용하여 열차의 속도를 추정하고, 이 추정값과 동역학 모델을 이용하여 k+n번째 스텝에서의 미래의 열차속도를 예측할 수 있다.
도 4의 TTSLC 계산부(13)는 열차가 현재의 감/가속 상태를 유지하는 경우, 몇 초 후에 설정된 ATP 속도 프로파일을 초과하는지 계산한다.
열차의 속도가 n번째 단계에서 ATP 속도 한계를 초과한다고 가정하자. 즉,
Figure pat00020
여기서, vlimit은 제동용 ATP 속도제한이다. 만약, k가 현재 시점이라 하면, n 스텝 이후의 열차의 속도는 ATP 속도한계를 초과한다는 의미이다. 그러면, TTSLC는 다음 식으로 계산될 수 있다.
Figure pat00021
여기서, TTSLC의 단위는 초(sec)이고, ΔT는 샘플링 주기이다.
제어부(14)는 이와 같이 계산된 TTSLC를 이용하여 속도제어를 다음과 같이 출력한다.
Figure pat00022
여기서, KTTSLC는 제어게인이다. 즉, TTSLC에 반비례하여 열차에 전달되는 제어입력이 달라지며, TTSLC가 아주 큰 경우, 즉, ATP 속도제한을 초과할 때까지 남은 시간이 아주 많은 경우에는 제어값이 거의 제로에 가까우며, TTSLC가 아주 작은 경우, 즉, ATP 속도제한을 초과할 때까지 남은 시간이 아주 작은 경우에는 제어값이 100%(전상용제동)에 가까워지게 된다.
이제, 도 3의 프로파일 기반 속도제어부(20)를 설명한다. 도 6은 도 3의 프로파일 기반 속도제어부(20)의 일실시예 상세 구성도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 프로파일 기반 속도제어부(20)는, ATO 속도 프로파일 생성부(21), 오차생성부(22) 및 비례적분(Proportional-Integral; PI) 제어부(23)를 포함할 수 있다.
ATO 속도 프로파일 생성부(21)는 ATP 속도제한을 이용하여 ATO 속도 프로파일을 생성한다. ATO 속도 프로파일의 생성에 대해서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 널리 알려진 바와 같으므로, 그 상세한 설명은 생략한다.
오차생성부(22)는, ATO 속도 프로파일 생성부(21)가 생성한 프로파일 속도와, 열차의 속도센서(도시되지 않음)로부터 수신한 열차의 실제 속도의 차인 오차를 생성한다.
PI 제어부(23)는, 오차생성부(22)가 생성한 오차를 기반으로 속도제어 입력값을 결정한다. PI제어에 대해서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 널리 알려진 바와 같으므로, 그 상세한 설명은 생략한다.
PI 제어부(23)가 출력하는 속도제어는, 현재의 열차 위치에서의 ATO 속도 프로파일과 현재 속도의 차이인 속도오차를 기반으로 하며, 다음 수학식과 같이 결정될 수 있다.
Figure pat00023
여기서, e는 속도오차이고,
Figure pat00024
는 속도오차의 적분이다. 또한 KP 및 KI은 비례게인 및 적분게인이다.
도 3의 선택부(30)는 TTSLC 계산부(13)에서 결정된 TTSLC에 따라, 열차에 TTSLC 기반 속도제어부(10)의 출력을 전달할 것인지, 프로파일 기반 속도제어부(20)의 출력을 전달할 것인지 결정한다. 즉, 계산된 TTSLC가 설정치 이하이면 TTSLC 기반 속도제어부(10)의 출력을 ATO 출력으로 결정하고, 계산된 TTSLC가 설정치 이상이면 프로파일 기반 속도제어부(20)의 출력을 ATO 출력으로 결정한다.
선택부(30)의 동작을 수식으로 나타내면 다음과 같다.
Figure pat00025
Figure pat00026
Figure pat00027
Figure pat00028
여기서, Tthreshold는 선택부(30)의 선택을 위한 설정치이다.
즉, 본 발명에 의하면, 열차(2)가 주행하는 동안 실시간으로 TTSLC를 계산하여, 프로파일 기반의 PI 제어를 수행할 것인지 또는 TTSLC 기반 제어를 수행할 것인지를 결정할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일실시예의 열차속도 제어방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도면에 도시된 바와 같이, 본 발명의 열차속도 제어방법은, 데이터베이스로 구축되어 있는, 선로곡률 및 선로경사를 포함하는 선로 데이터를 수신하고(S10), 열차(2)에 설치된 가속도 센서(도시되지 않음)로부터 가속도를 수신하고 추진장치(도시되지 않음)로부터 추진력을 수신하고, 제동장치(도시되지 않음)로부터 제동력을 수신하는 등, 열차 데이터를 수신한다(S15).
현재속도 추정부(11)는 선로 데이터 및 열차 데이터로부터 열차의 동역학 모델을 구성하고, 동역학 모델을 기반으로 비선형 관측기 설계를 통해 열차의 현재속도를 추정한다(S20). 현재속도 추정에 대해서는 위 수학식 1 내지 수학식 13을 통해 설명한 바와 같으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
미래속도 추정부(12)는 열차의 현재 추진력 또는 제동력 정보를 이용하여 열차(2)의 n 스텝 이후의 미래속도를 추정한다(S25). 미래속도 추정에 대해서는 위 수학식 14 내지 수학식 18을 통해 설명한 바와 같으므로, 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
이후, TTSLC 계산부(13)는 ATP 속도제한을 열차(2)로부터 수신하여(S30), 추정한 미래속도를 기반으로 TTSLC를 계산한다(S35). 또한 제어부(14)는 TTSLC 기반 제어 알고리즘을 통해 속도제어를 생성할 수 있다(S40).
한편, ATO 속도 프로파일 생성부(21)는, ATP 속도제한을 이용하여 ATO 속도 프로파일을 생성하고(S45), 오차생성부(22)는 타코미터(도시되지 않음)로부터 열차의 현재속도를 수신하여(S50), 속도 프로파일과 현재속도의 차이인 속도오차를 계산한다(S55). 이후, PI 제어부(23)는 속도오차를 기반으로 PI 제어를 수행하여 속도제어를 생성할 수 있다(S60).
선택부(30)는 계산된 TTSLC를 설정치와 비교하여(S65), TTSLC가 설정치보다 크면 프로파일 기반 속도제어를 선택하여 출력하고(S70), TTSLC가 설정치보다 작으면 TTSLC 기반 속도제어를 선택하여 출력할 수 있다(S75).
위의 전 단계는, 제어가 종료될 때까지 반복하여 수행될 수 있다(S80).
이와 같이, 본 발명은 열차의 미래속도를 예측하고, 열차가 현재의 추진력 또는 제동력을 유지한다면 ATP 속도제한을 얼마의 시간 이후에 초과할 것인지를 예측하는 TTSLC를 실시간으로 계산하여, 열차의 속도가 ATP 속도제한에 이르기 전에 별도의 상용 제동력을 제공함으로써, 열차를 안전하게 운행하도록 할 수 있다.
또한, 본 발명은 열차의 미래속도를 예측하여, 이 예측된 미래속도를 이용하여 열차가 ATP 속도제한을 초과하여 비상제동이 발생하는 것을 미연에 방지하도록 하여 열차의 운행지연을 최소화할 수 있다.
또한, 본 발명은 ATO 속도 프로파일 생성시 최소의 안전마진을 부여하여, 열차의 운행시 열차속도를 보다 증가시키고, 결과적으로 열차의 운행횟수를 증가시켜, 열차의 가용성을 제고할 수 있다.
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
10: TTSLC 기반 속도제어부 20: 프로파일 기반 속도제어부
30: 선택부

Claims (10)

  1. 열차의 미래속도를 추정하고, 현재 시점에서 열차가 자동열차방호(ATP) 속도제한을 넘을 때까지 걸리는 시간(TTSLC)을 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제1속도제어)을 결정하는 제1제어부;
    ATP 속도 프로파일과 열차의 현재속도의 차이인 속도오차를 기반으로 속도를 제어하는 제어입력(제2속도제어)을 결정하는 제2제어부; 및
    TTSLC에 따라, 상기 제1속도제어 또는 제2속도제어를 선택하여 열차에 출력하는 선택부를 포함하는 열차속도 제어장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1제어부는,
    열차의 추진력, 제동력 및 가속도를 포함하는 열차 데이터와, 선로곡률 및 선로경사를 포함하는 선로 데이터를 이용하여, 비선형 관측기를 통해 열차의 현재속도를 추정하는 제1추정부;
    추정된 현재속도를 이용하여 열차의 미래속도를 추정하는 제2추정부;
    열차가 현재의 가감속 상태를 유지하는 경우, 언제 ATP 속도 프로파일을 초과하는지를 통해 TTSLC를 계산하는 계산부; 및
    계산된 TTSLC를 이용하여 상기 제1속도제어를 출력하는 제3제어부를 포함하는 열차속도 제어장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 제1추정부는,
    열차 데이터와 선로 데이터를 이용하여 동역학 모델을 생성하는 제1생성부;
    상기 동역학 모델, 열차 데이터 및 선로 데이터를 기반으로, 비선형 관측기를 설계하는 설계부; 및
    상기 비선형 관측기를 통해 가속도 기반의 차량의 주행속도를 추정하는 제3추정부를 포함하는 열차속도 제어장치.
  4. 제3항에 있어서, 상기 비선형 관측기는,
    확장된 칼만필터를 포함하는 열차속도 제어장치.
  5. 제3항에 있어서, 상기 제3추정부는,
    이전 스텝의 열차 데이터 및 선로 데이터를 이용하여 현재 스텝의 열차속도를 예측하고,
    예측된 열차속도 및 현재 스텝의 열차 데이터 및 선로 데이터를 이용하여, 현재 스텝에서의 가속도를 예측하고,
    열차 데이터의 가속도와 예측된 가속도의 차이를 이용하여 추정오차를 구하고,
    이전 스텝에서의 오차공분산, 프로세스 노이즈 공분산 및 프로세스 자코비안 행렬을 이용하여 현재 스텝에서의 추정오차 공분산을 예측하고,
    예측된 추정오차 공분산, 현재 스텝에서의 측정 노이즈 공분산 및 측정변수 자코비안 행렬을 이용하여 현재 스텝의 칼만필터 게인을 구하고,
    예측된 추정오차 공분산 및 칼만필터 게인을 이용하여 추정오차 공분산을 보정하고,
    현재 스텝에서의 추정오차, 칼만필터 게인, 예측된 열차속도를 이용하여, 현재 스텝에서의 열차의 속도를 보정하는 열차속도 제어장치.
  6. 제2항에 있어서, 상기 제2추정부는,
    현재속도 추정을 위하여 상기 제1생성부가 생성한 동역학 모델을 이용하는 열차속도 제어장치.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 제1속도제어는,
    제어게인을 TTSLC로 나눈 값인 열차속도 제어장치.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제2제어부는,
    ATP 속도제한을 이용하여 자동열차운행(ATO) 속도 프로파일을 생성하는 제2생성부;
    ATO 속도 프로파일과 열차의 실제 속도와의 차이인 속도오차를 생성하는 제3생성부; 및
    상기 속도오차를 기반으로 비례적분(PI) 제어를 수행하여 상기 제2속도제어를 출력하는 제4제어부를 포함하는 열차속도 제어장치.
  9. 제1항 또는 제8항에 있어서, 상기 제2속도제어는,
    상기 속도오차와 비례게인의 곱과, 상기 속도오차의 적분과 적분게인의 곱을 합한 것인 열차속도 제어장치.
  10. 제1항에 있어서, 상기 선택부는,
    TTSLC가 설정치 이하이면 상기 제1속도제어를 선택하여 출력하고, TTSLC가 설정치 이상이면 상기 제2속도제어를 선택하여 출력하는 열차속도 제어장치.
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