探析列车自动驾驶算法研究及仿真实现

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时间:2019-03-10

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1、西南交通大学硕士学位论文列车自动驾驶算法研究及仿真实现姓名:饶晓璐申请学位级别:硕士专业:交通信息工程及控制指导教师:郭进20100601西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要列车运行控制系统作为高速铁路建设的一项关键技术,对铁路事业的进一步发展有着举足轻重的作用。目前的列车运行控制系统主要用于保证列车行车间隔,实现超速防护,以保障列车运行安全。但是,随着列车提速,节能减排以及列车精确定点停车等问题的日益突出,目前已有的列车运行控制系统己不能完全满足需求。因此,新的列车运行控制系统需要不仅能保障运行安全,还要能更加智能化地控制列车。在此背景下,各界学者纷纷开始研究列车自动驾驶

2、技术来代替已有的人工驾驶方式,以改善驾驶策略并提高列车在节能性、舒适性、停车精准性等方面的性能。本文结合铁路干线的特点,借鉴列车自动驾驶技术在城市轨道交通上的应用,提出自动驾驶算法在高速铁路干线上的应用,并且针对该算法进行了仿真研究。在该论文的主要研究内容中,首先分析了列车自动驾驶技术的现状。然后,针对高速铁路干线的特点,对列车自动驾驶技术进行功能需求分析,并根据需求,分析在已有的列车运行控制系统中添加列车自动驾驶子系统的具体方案。接下来,设计具体的列车自动驾驶算法。其内容包括定义算法中的性能指标,总结列车驾驶策略;并通过模糊控制将驾驶策略转换为模糊控制规则,通过模糊隶属函数为

3、各性能指标建立模型;再通过层次分析法解决性能指标之间的冲突问题:最后综合建立列车自动驾驶控制规则集,根据该规则,可以实时计算出最佳控制力,给出最佳控制方案。之后,该研究中设计并实现了基于CTCS.3级列车运行控制系统的列车自动驾驶仿真程序,其采用CRHl、CRH2、CRH3、CRH5型动车组基本数据,以及合宁线部分线路数据,通过面向对象程序语言进行了仿真试验。通过仿真测试和分析,比较了人工驾驶模式和自动驾驶模式在列车运行性能方面的差异,证明了该自动驾驶算法的正确性和优越性。关键词:列车自动驾驶:性能指标;模糊控制;层次分析法;仿真系统西南交通大学硕士研究生学位论文第lI页Abs

4、tractAsakeytechnology,thetraincontrolsystemplaysasignificantroleintherailwayconstruction.Theexsitingtraincontrolsystemisonlydesignedtocontrolthespeedingtrainsandensurethesafety。However,theconstructionofhigh-speedrailwayisadvancingatanamazingpaceandthereisgrowingpressureonenergysavingandstopa

5、ccuracy.Theexsitingcontrolsystemwillnotmeetthedemandsoftherailwaydevelopment.Thus,thenewoptimaltraincontrolsystemshouldnotonlyensurethesafety,butalsoimprovetheefficiencyintelligently.Inthissituation,thereareagreatdealofresearchabouttheAutomaticTrainOperation(ATO),whichcanreplacehumanoperator

6、sandimprovethedrivingstrategy,energyconservation,comfortlevel,thegapofstopaccuracyandotheraspects.Inthisresearch,itlearnedtheATOsystemfromtheurbanmasstransportation,thenitworkedoutanewATOalgorithmtotrainmainlinesandmadeasimulationsystemtoverifyit.Inthisdissertation,firstlyitresearchedtheback

7、groundofATO.Next,accordingtothefeatureoftrainmainlines;itanalyzedthefunctionalrequirements,andmadeaproposaltoaddtheATOsubsystemintotheexsitingtraincontrolsystem.Afterthat,itworkedouttheATOalgorithm,whichincludestheidentificationofperformanceindices

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