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原文传递基于动态多目标优化算法的高速列车ATO操纵策略研究

论文题名：	基于动态多目标优化算法的高速列车ATO操纵策略研究
关键词：	动车组列车;ATO操纵策略;多目标优化;追踪运行
摘要：	随着我国高速铁路快速发展，对列车运行过程的准点、节能和舒适等各项指标的要求也随之提高。高速铁路司机驾驶水平依赖操作经验，制约着运营服务水平的进一步提升。高速铁路列车自动驾驶(AutomaticTrainOperation,ATO)系统可基于精确计算得出的操纵策略控制列车运行，代替司机驾驶列车，代表列控系统的发展方向，对高速列车ATO操纵策略的研究具有重要的现实意义。同时，随着发车间隔的缩短，需要根据前行列车位置对追踪列车ATO操纵策略进行调整，使前后车始终保持合理间距。因此，在优化单列车ATO操纵策略的基础上，还应进一步研究追踪运行场景下，追踪列车ATO操纵策略的动态调整方法。论文主要研究内容包括：　　(1)高速列车运行过程建模。分析列车受力情况，建立高速列车多质点运动学模型。基于CRH3C型动车组实际牵引/制动级位，划分列车运行工况，考虑实际驾驶过程中，牵引/制动级位之间需逐级切换的特点，建立工况转换规则，并使用工况转换点描述列车运行过程中的一次级位切换过程。在建模列车运行过程时，考虑列车强制惰行通过分相区对速度的影响。将列车站间运行过程划分为3个阶段，各阶段操纵策略用一组变量表示，进而将完整运行过程的ATO操纵策略表示为一个操纵序列。　　(2)单列车ATO操纵策略优化。针对单列车站间运行过程ATO操纵策略优化问题，分析ATO系统工作原理。基于实际运营需求，确定ATO操纵策略的准点性、节能性和舒适度优化目标，建立ATO操纵策略的多目标优化模型。采用MOPSO-CR(Multi-objectiveParticleSwarmOptimization-ComprehensiveRanking)算法和改进NSGA-Ⅱ(NondominatedSortingGeneticAlgorithmⅡ)算法进行求解，详细分析优化流程。针对优化结果中最优解选择问题，基于模糊隶属度函数，设计最优操纵策略筛选方法。基于京沈高铁黑山北至阜新站线路数据，分别采用MOPSO-CR算法和改进NSGA-Ⅱ算法求解ATO操纵策略，并与基本NSGA-Ⅱ算法的优化结果作对比。实验结果表明，无论线路是否存在临时限速，本文所选算法的优化结果均优于基本NSGA-Ⅱ算法，MOPSO-CR算法优化效果最理想。　　(3)追踪运行ATO操纵策略优化。针对移动闭塞条件下，前后列车追踪间距短，追踪列车运行状态受前行列车影响的特点，研究追踪列车ATO操纵策略动态优化问题。结合移动闭塞特点，根据追踪列车实时运行速度，计算最小追踪间距和追踪间距标准。在单列车ATO操纵策略多目标优化问题的基础上，基于最小追踪间距设计追踪运行安全性约束，基于追踪间距标准设计追踪间距优化目标，构建追踪列车ATO操纵策略的动态多目标优化模型。设计追踪间距偏差率和追踪间距保持度指标，评价追踪间距保持状态。采用基于预测的动态MOPSO-CR算法，动态优化并调整追踪列车ATO操纵策略，详细分析优化流程。基于京沈高铁沈阳西至黑山北站线路数据进行仿真优化。实验结果表明，采用动态优化方法对追踪列车ATO操纵策略进行调整后，可以控制前后列车保持较为理想的追踪间距，追踪列车运行过程的准点性、节能性和舒适度不易受到前行列车运行状态的严重影响。
作者：	李天骥
专业：	交通运输工程
导师：	武晓春;许平川
授予学位：	硕士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2022