探索基于petri网模型的城市轨道交通列车运行调整方法研究

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1、北京交通大学硕士学位论文基于Petri网模型的城市轨道交通列车运行调整方法研究姓名：李晓艳申请学位级别：硕士专业：交通信息工程及控制指导教师：唐涛20090601中文摘要摘要：城市轨道交通具有快速、便捷、运量大、污染小的特点，已经成为缓解城市交通矛盾的主要运输方式。随着科技的不断发展进步，基于通信的列车运行控制(CommunicationBasedTrainControl，CBTC)系统成为当前城市轨道交通列车运行控制技术的发展方向。CBTC系统在城市轨道交通中的广泛应用，对于传统的列车运行调整提出了新的挑战。因此，进行CBTC环境下列车运

2、行调整方法的研究是非常有意义的。CBTC技术的应用使得城市轨道交通的行车间隔进一步缩短、运行效率提高，随之而来的是对列车运行调整尤其是调整的实时性提出了更高的要求。基于此，本文主要进行了城市轨道交通移动闭塞条件下列车运行系统的Petri网建模，并根据模型预测的结果，使用遗传算法进行了列车运行调整的仿真分析。首先，介绍了实验室自主研发的CBTC系统对于列车运行图的矩阵描述方式；细致分析了城市轨道交通列车运行调整问题，包括列车运行调整的作用、特点、各种晚点情况以及城市轨道交通列车运行调整问题的优化目标和约束条件，提出了列车运行调整的基本策略及方

3、法。其次，对城市轨道交通的列车运行控制过程进行了分析；简述了Petri网的基本理论及其建模工具CPNTools，应用CPNTools建立了城市轨道交通CBTC环境下的列车运行系统模型。该模型不仅模拟了正常情况下的列车运行，还加入了对故障情况的处理，可以客观地反映出城市轨道交通列车运行的过程。通过对模型进行仿真可以在已知当前列车运行状况的条件下对未来一段时间内列车的运行情况进行预测，为提前制定调整策略提供依据。最后，以本文建立的城市轨道交通列车运行系统Petri网模型提供的预测数据为基础，应用遗传算法对列车运行调整问题进行了求解分析；并以大连

4、CBTC试验线为背景构建仿真环境并进行了实验，分别对单车晚点情况以及多车晚点情况下的列车运行调整进行了仿真分析。仿真结果表明，应用遗传算法可以有效解决运行调整的优化问题，同时也验证了本文提出的城市轨道交通列车运行系统Petri模型是可用的，即Petri网模型预测方法在提高列车运行调整实时性方面是有一定优势的。关键词：CBTC；移动闭塞；列车运行调整；Petri网模型；遗传算法分类号：U292．8ABSTRACTABS’l。RAI：’I-．Urbanrailtransit(UMT)hasalreadybecomethemaintranspor

5、tationwayonreleasingurbantrafficpressureforitsadvantageslikehighspeed，convenience，largevolumeandlesspollution．Withtherapiddevelopmentofscienceandtechnology,CommunicationBasedTrainControl(CBTC)comestobethetrendoftraincontrolsysteminthefuture．WideuseofCBTCbringsnewchallenget

6、otraditionaltrainregulation．SoitissignificanttodoresearchontrainregulationinCBTCconditions．WiththeuseofCBTCinurbanrailtransit，trainintervalbecomesmuchshorter,alsooperatingefficiencyincreasesalot．Butissuefollowedisthathigherrequirementonrealtimeabilityofregulationisproposed

7、．Forthis，inthepaper,firstbuiltaPetrinetmodeloftrainoperationsystemforurbanrailtransitinmovingblock(MB)conditions，thenusedgeneticalgorithm(GA)todosimulationanalysisontrainregulationaccordingtotheresultsofPetrinetmodel’Sprediction．Themainworkinthepaperisasfollowing：Firstly,i

8、ntroducedthematrixdescriptionoftraindiagraminCBTCdesignedbyStateKeyLaboratoryofRailTraffi