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城轨列车自动驾驶算法的设计与实现
| 论文题名： | 城轨列车自动驾驶算法的设计与实现 |
| 关键词： | 城市轨道交通列车;自动驾驶;ATO系统;节能优化;模糊预测控制;Vxworks操作系统 |
| 摘要： | 近年来，城市轨道交通列车的发展对于改善城市污染，减少交通堵塞等方面发挥着越来越重要的作用。自动驾驶系统ATO在城轨列车方面的应用能有效地保证列车运行的安全性和舒适性，在自动调整列车运行速度、车站精确准点停车和降低能耗等方面具有比人工驾驶更突显的优势。列车运行速度曲线作为城轨列车ATO系统实现自动驾驶的重要依据，因此对于运行速度曲线的节能优化将进一步提升列车的运行效率，减少列车运行能耗。在ATO系统中，对优化的列车运行速度曲线进行在线的跟踪与控制，是实现列车自动驾驶技术的关键所在。本文在此背景下进行了如下工作: 首先，对于城轨列车的受力情况和动力学模型进行了研究，同时针对列车的动态运行进行了分析，在不同的工况下讨论了列车所受到的合力和相应的运行特点，总结了列车在区间运行过程中主要的能耗构成，并且归纳了几项减少列车运行能耗的措施。 其次，对于列车运行速度曲线的节能优化进行了分析与研究。当列车以区间最大能力运行时，可得到列车区间运行的最短时间，进而可得到用于节能优化处理的富余时间。在此基础上，介绍了基于惰行和改变恒速巡航速度的两种优化算法。通过采用实际的列车参数和线路数据，在满足同一正点运行时间的约束下，验证与比较两种优化算法的可行性与节能效果。 然后，对于模糊控制理论进行了简要的介绍，在总结了城轨列车的人工驾驶策略的基础上，采用模糊预测控制算法，对列车自动驾驶的六个优化控制目标:准点性、安全性、节能性、乘坐舒适性、停车精确性、速度跟随性，分别建立了对应的模糊隶属度函数，定量的描述这些优化控制目标，同时结合人工驾驶策略，制定了城轨列车自动驾驶的模糊预测控制规则。在满足准点、精确停车等控制目标的情况下，通过Matlab仿真实现了该控制算法对节能优化目标曲线的有效跟踪，验证了此多目标模糊预测控制算法的正确性和可行性。 最后，基于Vxworks嵌入式实时操作系统，具体分析了硬件开发平台以及上位机的功能与设计，从数据结构和系统执行过程两方面讨论算法的移植。然后将优化算法和跟踪控制算法成功地移植到以Vxworks为平台的嵌入式系统，最终通过仿真验证了算法在Vxworks平台上运行的正确性和实时性。 |
| 作者： | 何坤 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 宋文胜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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