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基于遗传算法和模糊专家系统的列车优化控制
| 论文题名： | 基于遗传算法和模糊专家系统的列车优化控制 |
| 关键词： | 列车优化操纵;列车辅助驾驶;模糊专家系统;遗传算法 |
| 摘要： | 随着我国高速铁路的发展，列车运行速度和运输密度不断提高，以及单司机乘务员制度的实行和运行区间的加大，传统的人工驾驶方式已难以满足驾驶要求。在此背景下，开发智能高效的列车辅助驾驶系统显得尤为重要。列车辅助驾驶系统利用了先进的计算机技术对运行过程进行模拟计算和预测仿真，获得了合理、优化的操纵方案。运行结果显示，此辅助驾驶系统不仅可以在线指导司机安全行车，还可以有效地提高乘客的舒适度和节约能耗。研究开发列车辅助驾驶系统是当前人工驾驶强有力的支持，也是我国铁路向列车自动驾驶发展的必然需求。 本文通过对列车优化操纵方法的研究确定了基本操纵策略和评判函数，构建了模糊专家系统对列车操纵进行在线指导，并通过离线遗传算法对列车操纵序列进行再优化，在实践应用中取得了良好的效果。主要研究内容如下：(1)在前人工作的基础上分别从节能、准点和舒适度三个方面对列车操纵策略进行了阐述和分析，针对复杂的列车操纵过程给出了自己的见解，分别提出了实用而计算简便的相关评价函数。 (2)通过对列车运行状态的分析，提出了在线模糊专家系统的解决方案。根据优秀司机经验建立了专家知识库和规则库，确立了系统输入输出变量，构建了专家系统推理机，在基于离散事件触发的模式下建立了专家系统推理机制。 (3)对列车优化操纵问题建模，提出“关键点”的概念并以“关键点”控制表的方式描述列车站与站之间运行的操纵策略。首先把列车操纵中所有“关键点”作为染色体进行编码，然后对于列车操纵问题提出了基于遗传算法的全局优化方法。通过比较遗传优化前和优化后的操纵结果可以看出，遗传算法优化结果更能满足列车能耗，准点和舒适度这三个要求。 (4)综合本文所提出的在线模糊专家系统，设计并实现了一个功能完善的列车辅助驾驶系统。该系统在模拟器上得到了试运行，结果显示，它能有效的指导司机驾驶列车，基本达到列车辅助驾驶的要求。 本文的研究成果为实现列车自动驾驶莫定了基础，对我国早日实现具有自主知识产权的列车自动驾驶系统具有重要的现实意义。 |
| 作者： | 何庆 |
| 专业： | 电力电子与电力传动 |
| 导师： | 冯晓云 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2006 |
| 正文语种： | 中文 |
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