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随着我国城市的高速发展,城市和人口规模不断加大,这就导致城市交通面临了更大的压力。为了解决这个问题,作为城市交通主力的轨道交通系统需要提高运行效率并保证相关性能指标。而如何确保列车安全、快速、平稳地自动运行,则成为了重点研究的问题。列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)系统作为列车自动控制(Automatic Train Control,ATC)系统的核心部分,其控制策略成为了研究的关键。列车运行过程中控制策略的优劣会直接影响到列车运行的安全性、准时性、停车精准性、节能性以及乘客舒适性等性能指标,良好的控制策略对列车运行有着重要的意义,因此对ATO控制策略的研究非常必要。本文针对城市轨道交通ATO系统的控制策略进行了优化设计及仿真研究,主要研究内容如下:(1)针对目前ATO控制策略的研究中性能指标考虑不全面的问题,本文在查阅并分析列车自动运行控制的相关理论及技术的基础上,全面考虑列车运行过程的各种受力情况及各种实际性能指标要求,以列车能耗、停车精准性以及准时性为目标,结合ATO控制特点及多目标优化理论,构建ATO多目标优化模型。(2)基于混合策略下列车的运行特点进行列车运行仿真,计算出相应的列车性能指标,为后续的算法求解提供数据基础。(3)通过各种算法的分析对比,选择出基于Pareto最优解的带精英策略的非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic AlgorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)对ATO多目标优化模型进行求解,并得到相应的Pareto解集。同时为了得到列车的跟踪曲线,在完成求解后,根据列车运行时刻表选择生成相应的优化目标曲线。最后与相关文献结果对比验证了算法的优越性。(4)为了控制列车精准跟踪目标曲线,实现理想的控制效果,本文考虑了 ATO控制特点并分析对比了各控制算法优势,然后基于集成智能控制算法设计了 ATO控制器。(5)通过上述研究内容就完成了ATO优化控制策略的设计。为了验证控制策略的效果,本文研究搭建了 ATO优化控制策略的仿真平台,然后以北京地铁8号线数据为例对列车运行优化控制策略进行仿真,并将仿真结果数据与实际运行数据进行对比分析。结果显示本文设计的ATO优化控制策略对列车运行具有很好的控制效果,实现了对列车的高效控制,同时实现了对各性能指标的优化。