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原文传递基于历史运行数据的高速列车智能驾驶控制方法

专利名称：	基于历史运行数据的高速列车智能驾驶控制方法
摘要：	本发明提供了一种基于历史运行数据的高速列车智能控制方法，包括：对列车的运行状态进行属性定义，根据定义的属性对高速列车的历史运行数据进行聚类分析；根据当前列车的运行状态和相似度指标从历史运行数据中找出与当前列车站间运行过程相似的数据集；根据当前列车的驾驶任务信息，将当前列车的未来站间运行过程转化为马尔科夫决策过程；根据加权欧式距离搜索出与当前列车的未来站间运行过程相似度最高的多个历史运行状态；利用蒙特卡洛方法采样得到参考运行轨迹，通过强化学习方法对列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹进行优化，得到列车智能控制策略对列车进行智能控制。本方法可以实现列车的自动驾驶，提高运营服务质量。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	北京交通大学
发明人：	宿帅;唐涛;李开成;刘文韬;阴佳腾
专利状态：	有效
申请日期：	2019-01-16T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-03T00:00:00+0800
申请号：	CN201910038918.8
公开号：	CN109703606A
代理机构：	北京市商泰律师事务所
代理人：	孙洪波
分类号：	B61L27/00(2006.01);B;B61;B61L;B61L27
申请人地址：	100044 北京市海淀区西直门外上园村3号
主权项：	1.一种基于历史运行数据的高速列车智能控制方法，其特征在于，包括：对列车的运行状态进行属性定义，根据定义的属性对高速列车的历史运行数据进行聚类分析；根据当前列车的运行状态和相似度指标从所述历史运行数据中找出与当前列车站间运行过程相似的数据集Ch；根据当前列车的驾驶任务信息，将当前列车的未来站间运行过程转化为马尔科夫决策过程；根据加权欧式距离从所述数据集Ch搜索出与当前列车的未来站间运行过程相似度最高的多个历史运行状态；利用蒙特卡洛方法采样得到当前列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹，通过强化学习方法对所述的列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹进行优化，得到列车智能控制策略；根据所述列车智能控制策略对列车进行智能控制。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的对列车的运行状态进行属性定义，所述的属性包括：列车运行的当前线路信息、车辆特性和实时运行数据。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据定义的属性对高速列车的历史运行数据进行聚类分析，包括：根据定义的属性对所述历史运行数据集中的数据进行提取，并根据K-means方法对历史运行数据分别进行聚类分析，把列车的历史运行数据根据属性的不同划分为不相交的数据类。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据当前列车的运行状态和相似度指标从所述历史运行数据中找出与当前列车站间运行过程相似的数据集Ch，包括，根据下式(1)的欧式距离作为相似度指标从所述历史运行数据中找出与当前列车站间运行过程相似的数据集Ch：其中si和sj分别为当前列车运行数据的特征向量和历史列车运行数据的特征向量，si，z和si，z分别为si和sj的第z维属性，且i≠j，disted(si，sj)值越小，表示两者间的相似度越高。 5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的将当前列车的未来站间运行过程转化为马尔科夫决策过程如下式(2)所示：其中，初始状态为s0，列车运行末状态为sN，(si，ai)为状态-动作对，从任意状态si开始，通过采取动作ai得到下一状态si+1，ai∈A＝{a0，a1，...，ai，...，aN-1}。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的根据加权欧式距离从所述数据集搜索出与当前列车的未来站间运行过程相似度最高的多个历史运行状态，所述的加权欧氏距离如下式(3)所示：其中，λz≥0且∑λz＝1，si为列车未来运行的某一片段，与si相似度最高的K个历史运行片段为λz表示si的第z维属性的权重。 7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述的根据加权欧式距离从所述数据集搜索出与当前列车的未来站间运行过程相似度最高的多个历史运行状态，包括从列车的初始状态s0开始，顺序搜索，直至列车运行末状态sN，得到多条站间运行过程轨迹。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的利用蒙特卡洛方法采样得到当前列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹，通过强化学习方法对所述的列车未来站间运行全过程的参考运行轨迹进行优化，包括根据下述公式(4)对所述的未来运行轨迹进行优化：其中，t∈{0，1，2，...，N-1}，Ri表示在状态si-1下，采取动作ai-1得到的奖赏值，其表达式为：其中，c1和c2为常数项；T表示计划运行时分，为已知项；Ei表示第i个运行片段的牵引能耗，Tp表示列车站间实际运行时间，Ei和Tp均可从历史运行数据中获得；参数σ衡量了列车准点目标于节能目标的相对重要性，σ值越大代表越注重列车准时性。
所属类别：	发明专利