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移动自动闭塞的列车追踪控制优化研究
| 论文题名： | 移动自动闭塞的列车追踪控制优化研究 |
| 关键词： | 移动自动闭塞;列车追踪控制;虚拟距离;优化模型 |
| 摘要： | 随着3C(Computer Communication Control,计算机、通信、控制)技术的发展，实现移动自动闭塞的条件变得越来越成熟。区别于其他的自动闭塞，移动自动闭塞以前行列车尾部为追踪目标点，行车间隔短，运行效率高，对追踪运行的影响很大。而目前的追踪控制方法更侧重于防护安全，不能够满足高水平的控制需要。因此，有必要结合移动自动闭塞的条件对追踪控制问题进行深入研究。 首先，在介绍移动自动闭塞原理的基础上，详细分析列车追踪运行，指出追踪控制安全有余、预测不足的缺陷，而该缺陷有可能导致不必要的紧急制动。为验证该问题，区分不同运行环境，对追踪运行前后列车的空间间隔进行仿真分析。仿真结果证明低速运行环境下的追踪控制一般不需紧急制动，而高速运行环境下的追踪控制确实存在采取不必要紧急制动的可能性。 其次，针对追踪控制中的不必要紧急制动问题，利用运行信息计算虚拟距离，并利用其进行安全防护。当列车间距越来越小时，虚拟距离小于实际距离。因此，在实际距离不能够满足安全需要制动距离的危险状态之前，追踪列车会先进入虚拟距离不能够满足安全需要制动距离的紧急状态。分析列车进入紧急状态和危险状态的情形，并结合列车追踪运行的特性，确定在紧急状态时间点调整工况的办法。通过仿真示例说明虚拟距离法避免追踪控制中不必要紧急制动的有效性。 最后，仅能避免不必要紧急制动的追踪控制并不能够满足要求，需要进一步优化。优化的基本思路是利用智能算法求解优化模型，再利用虚拟距离法调整求得的追踪控制方案消除不必要紧急制动。利用隔离小生境技术改进基本粒子群算法，作为求解算法。结合追踪运行特性以及运行指标，建立列车追踪控制优化模型。将改进粒子群算法应用在追踪控制优化模型的求解中，提出列车追踪控制改进粒子群算法。得到追踪控制优化方案后，利用虚拟距离法进行检测、调整。调整后的追踪控制方案不仅综合考虑各项运行指标而且能够避免不必要的紧急制动。 |
| 作者： | 田志鹏 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 米根锁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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