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论文研究-基于遗传算法的高速列车ATO追溯目标曲线优化.pdf 评分:

对于高速列车在运行过程中因为运行环境造成能耗、舒适、准时和准确停车等指标的不同,运用遗传算法对列车运行的节能性曲线和多目标运行曲线优化,结合列车牵引计算方程和选定的线路约束条件仿真得到列车ATO所要追溯的目标曲线。结果表明:通过遗传算法优化工况转换点使得列车运行中的惰行比例增加,可以实现列车节能运行,与节能性目标相比,多目标可以较好地保证列车运行中的舒适性,准时性和准确停车等关键性指标。
孟建军,银铭,祁文哲,等:基于遗传算法的高速列车ATO追溯目标曲线优化 2016,52(21)249 T-T (7) 开始 列车运行时问就是将每个时问步长内的运行时问 确定编码方式、适应度函数 加起来,结合上式,列车准时运行模型为 K,=∑(2(s+1-s)+-)a]-7 (8) 根据初始条件进行科辟初始化 变异 对于准时运行指标,K为列车在两站间规定的运 计算当前种群各个物种 行时间,列车的实际运行时间与规定的运行时间误差不 的适应度 交叉 超过5% 1.2.4准确停乍模型 一是法一 选择 准确停车模型就是列车在整个运行过程屮走行的 是 距离与列车从运行起点到停车点之间的距离差,准确停 结束 车模犁可表示为 图2遗传算法流程图 K=S-S 算中能达到或接近于最优解的优劣程度。高速列车运 式中,kz为停车精度误差衡量指标;S2为列车的实际行过程的仿真优化是一个多H标优化问题,本文对于列 行驶距离;S为两个车站问的距离。 车运行过程的优化适应度函数,主要从能耗、舒适度、准 结合以上分析,以节约能耗舒适性准时和准确停时和准确停车来考虑。将式(5)、(6)、(7)、(8)代入式 车等为多目标优化问题模型为: (10),可得到适应度两数 minE, Ks,K,Kyi (10) 对于多目标优化问题,本文将通过加权法转化为单 f:=w,ma, s,+1-s)+w22ai+1-a, +w3Sz-s+ 目标问题求解,出下式表示 f-W,E+woKs+W3K+w4kz (11) 式中,n1,2,v3,表示权重系数,满足条件1+式中,s和a1表示第个工况的位置和加速度,得到 2+w3+w1=1,也必须满足式(2)所需的条件。 和a1后,通过下式求得v1和s1 a、(t 13 2列车运行过程的遗传算法求解 列车的自动运行过程是一个多目标优化问题,目 前,遗传算法已经被广泛川于交通运输领域的多H标优 实例仿真分析与比较 化问题:与精确寻找收敛结果的数学模型不同,遗传算 法不能找到完美的结果,但需要花费的计算量相对少, 3.1列车运行控制策略分析 列车在固定线路上运行时,由于线路纵向的复杂 并山能高效地找到最优值附近的结果4 性,当使用不同的运行控制策略时,得到的结果也是不 21遗传算法计算的基本步骤 同的。需要在不同的控制策略屮寻找到一种优秀的控 首先设定种样大小、变异和交叉概率,确定编码方制策略使列车按照该控制策略运行,以达到满意的结果。 式,并根据初始条件进行种群初始化。其次,计算群体 列车在各相位之问进行转换时处于安全及牵引限 中各个个体的适应度,检聋是否达到终止条件,否则,将制,需要满足:起始相位必须是牵引工况,停车相位必须 挑选优秀的子代个体进行返回迭代计算,直到完成所需是制动工况;引工况和制动工况之间必须存在惰行工 进化代数或达到收敛条件。遗传算法的流程如图2。 况;当列车进入某个运行相位时,需要将这一状态保持 22编码和初始种群的生成 段时间,以保证工况转换时列车运行的平稳性 编码是应用遗传算法时要解决的首要问题,本文在 列车运行阶段可以分为三个阶段:列4启动与加速 用传算法编码时,采用实数对列车运行的工况转换点阶段,列车启动中以启动牵引力和启动阻力的合力牵引 进行编码。群体規模大小的选择很重要,群体规模太大列车,加速过程中以综合τ况所允许的最大加速度运 会使适应度评估次数增加,计算量很大,效率很低。在行,根据限速区间的长度不同,造成启动过程屮的能耗 本文中,选择染色体大小为30-50的种群来完成编码的也不同;中间运行过程,中间运行过程的速度不同主要 初始化过程。 是由中间线路各区段的限速不同造成的,从高限速区进 23适应度的计算 入低限速区时可以山牵引工况转入惰性工况或者是制 在遗传算法屮用适应度来度量各个个体在优化计动工况,由目前位置到低限速区的位置进行估算,之后 016,52(21) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 判断选择惰行换是制动工况;列车减速与停车阶段,列左右,趋于稳定。适应度值降低的过程,即优化后列车 车经过惰行一段后,由返算法判断制动停车。 能耗逐渐降低,如图4屮的蓝线所示,列车运行优化后 3.2列车运行环境的数据处理 的工况转换点的序列为201-7.9207-8.0028-99429 列车自动运行速度曲线的优化由列车本身结构参1251,优化后列车的惰行运行比例逐渐增大,并且在整 数和所运行的线路决定,本文选取的CRH某型高速列个运行过程中接近于牵引-惰行-制动的趋势。 车基本参数、计算公式和线路参数如下 200 牵引力计算公式(y的单位:kmh) /176-0.36,0<v125 150 (15) 12650/v,≥125 基本阻力计算公式: 100 =8.63+0.7295+0.00112v2 随机选取的5个个体运行过程 适应庋值降低的过程 遗传算法适应度曲线如图3所示。 200 距离/km 图4速度-距离曲线 坐180 3.3.2列车运行多标仿真结果分析 160 在列车运行过程中,如果在节能的基础上保证列车 的舒适、准时和准确停车,就有更契合实际情况的性 140 能。在列车运行的多目标表上,节能、舒适、准时和准确 120 停车的权重分为0.80.10.050.05,相对节能性运行的权 100 进化代数 重可以记为1A000,为保证舒适性,选取不同的牵引力 图3遗传算法适应度曲线 系数或制动力系数可获得不同的牵引力或制动力,使加 速度在牵引工况制动工况和工况转换时的变化率尽可 制动力计算公式(y的单位:kmh): 能得小。仿真中取迭代时间步长为1s,即使列车速度 144,0<1≤70 44-0.06(v-70),v≥70 (17)在150kmh时,列车在1s内运行了41.7m,精度依然是 线路基本参数如表1所示 足够的。仿真的速度-距离出线、加速度距离曲线和时 时-距离曲线如图5、图6和图7所示。在多目标优化的 表1线路基本参数 过程中,能耗的权重为0.8,依然较高,即在能耗(即速 坡道km坡道千分数 度-距离曲线和距离轴所包围的面积为机槭能耗)变化 0~10 较小的情况下,如图5所示,可以看出,列车启动过程和 5--10 10 10~15 制动过程屮速度变化率较小,结合图6和图7可以得出, 15~16 刘车达到第一个相同的T况转换点,多目标需要更长的 时间,但加速度的变化相对较小,舒适性较好;在制动过 33ATO追溯目标曲线的计算机仿真 程中,从图6中的红色线加速度距离曲线可以看出,列 为了验证遗传算法对于列车运行速度优化的可行车在制动和惰行工况间有三次切换,列车加速度变化率 性和有效性,根据前面的列车基本参数线路条件和遗 传算法计算流程,本文采用 MATLAB进行仿真实验。 节能性曲线 多日标曲线 3.3.1列车运行节能性仿真结果分析 150 在列车节能性运行过程中,首先保证列车以最大牽 限速路段 引力启动,最大制动力制动。用遗传算法求解时,在列 车停车过程中使用返算法米保证列车自动停车,种群规 模为35,进化代数为150,交叉概率为0.4,变异慨率为 0.2。编码是在2~15之间随机生成5个排序实数,作为 列车运行的工况转换点,随机选取的5个个体运行过程 如图4中的黑色线表示。在遗传算法计算过程中,适应 距离km 度从210左右逐渐降低,经过85代左右,适应度在125 图5速度距离曲线 孟建军,银铭,祁文哲,等:基于遗传算法的高速列车ATO追溯目标曲线优化 2016,52(21)251 较大,而从蓝色线可以看出列车的制动点会提前,制动往复运行,可以提供大量的数据,通过离线优化,为列车 吋问增长,但加速度比较平缓,舒适性铰好。如图7.列ATO速度控制器提供更优秀的目标曲线,就可以节省在 车总的运行时问分别为560s和590s左右,即列车运行线控制优化时长。 时间增加535%,与规定的5%相差很小。在列车停车 过程中,虽然采用返算法停车,但由于列车制动过程中参茅文献 的非线性因素,列车停钅位置分别为16.0003km和[11石红国高速列车节能操纵与控制优化的理论与方法研究[ 16.0066km,虽然多目标停车点距离目标点相差6.6m 交通物流,2013(2):18-2 左右,但对高速列车来说,停车精度是可以接受的。 [2 Sekine sApplication of fuzzy neural network control to automatic train operation and tuning of its control 0.5 节能性曲线 rules[c]//Proceedings of 1995 IEEE International Con 0. 多目标曲线 0 ference on Fuzzy Systcms, 199 0 [31 Chang C. S, Sim S SOptimising train movements through coast control using genetic algorithms. IEEE Proc-Electric Applications,1997,144(1):65-73 -0.1 [4]武妍,施鸿宝.基于神经网络的地铁列车运行过程的集成 县-0.2 型智能控制[J铁道学报,2000.22(3):10-15. 5]李立基于可拓学的列车自动驾驶算法研究及仿真[J铁路 0.5 计算机应用,2013,22(5):1-4 距离m 6]杨罡,刘明光,喻乐高速列午运行过程的非线性预测控制[ 图6加速度距离曲线 铁道学报,2013.35(8):16-21. [7 Zhao Ning, Roberts C, Hillmansen S et al.A multiple 600 节能性耗时 train trajectory optimization to minimize energy con- 00 多目标耗时 sumption and dclay[].IEEE Transactions on Intelligent 400 Transportation Systems, 2014, 12(4): 1-10 8]石红国列车运行过程仿真及优化研究[D]成都:西南交通 巴300 大学,2006 200 [9]石红国,郭寒英列车运行仿真模型的多目标改进遗传算 法[J铁道运输与经济,208,30(4):79-82 00 [10] Liu Wci, Li Qunzha, Tang Bin Encrgy saving train for urban railway train with multi-population genetic algo 距离/km rithm ieee 2009 International Forum on Informa- 图7时间-距离曲线 tion technolo d applications. 200 []张友鹏,高凡,赵斌基于灰色系统理论高速列车ATO速 结论 度控制器研究[J计算机T程与应用,2014,50(10) 高速列车运行是一个工况复杂的非线性过程,不同 253-259 工况转换对列车的运行性能有着不同的影响。运用遗[12]王轶基于迭代学习控制的几类列车自动控制研究[D北 京:北京交通大学,2010 传算法可以求出比较优秀的T况转换点;通过提高惰行 比例可以实现列车运行节能控制;对多目标和节能性的13]徐立基」遗传算法的ATO速度曲线优化[D成都:西南 交通大学,2013 求解可以看出列车在多目标列车优化中可以实现列车141雷英杰,张善文 MATLAB遗传算法T具箱及应用M西 运行节能、舒适、准时和准确停车等关键性指标。 安:西安电子科技大学出版社,2014 在列车安全和列车运行过程中响应时间的实时性15]毛保华列车运行计算与设计[M北京:人民交通出版社 非常重要,所以遺传算法不适合在线优化,但列车每天 2008.

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2019-09-10 上传 大小:586KB
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