一种基于事件触发的列车自动调整控制方法技术

本发明专利技术属于城市轨道交通控制技术领域，涉及一种基于事件触发的列车自动调整控制方法，所述方法通过实时在线获取列车信息，针对列车受到干扰，而偏离既定运行时刻表的情况或乘车人数偏差过大的情况，当检测到系统的状态偏差满足一定条件时，触发启动本发明专利技术所述列车自动调整控制方法，并结合已有的列车自动驾驶系统，保障列车在延误下能够正常运行，保证轨道交通系统的效率、准点率和乘车舒适性。与既有基于动态规划和MPC方法的列车调整方法相比，本发明专利技术可以减少约50％的控制量计算次数，节约状态信息传输的带宽。

An Event-triggered Control Method for Train Automatic Adjustment

【技术实现步骤摘要】
一种基于事件触发的列车自动调整控制方法
本专利技术涉及城市轨道交通控制领域。更具体地，涉及一种基于事件触发方式的列车自动调整控制方法。
技术介绍
城市轨道交通是城市公共交通体系的重要组成部分，具有运量大、速度快、准点率高、占地少、污染小等特点，在较好地满足城市大规模出行需求的同时，也符合可持续发展的理念。但是随着我国城市化进程的不断加快，城市轨道交通线路不断增多，旅客数量的急剧增加。特别是在客流高峰时段，列车的实时运行容易受到外部干扰的影响而与预期的运行时刻发生偏差，造成乘客的拥挤，大大降低了列车的运行效率，严重影响乘客乘车的舒适性和准时性。针对此现象，从技术层面考虑城市轨道交通系统中列车的自动调整问题，可提高轨道交通系统的运输效率，对于促进轨道交通可持续发展具有重要的现实意义。目前，基于通信的列车运行控制系统技术在城市轨道交通中广泛应用。尤其是列车自动驾驶系统ATO(AutomaticTrainOperation)的应用，ATO是实现列车自动行驶、精确停车、站台自动化作业、无人折返、列车自动运行调整等功能的列车自动控制系统。针对处理城市地铁列车运行中发生的不确定事件干扰(如列车信号故障、突发事件)，列车自动调整技术已成为城市地铁信号系统的一个核心功能。该技术通过设计不同列车自动调整技术，满足列车自动调整的实时性和精准性。传统的列车自动控制技术主要采用动态规划的方法。但是随着维数的增大，传统的动态规划容易出现维数克死的现象。同时，基于动态规划方法需要提前估计地铁系统列车运行中的各种信息，因而很难满足地铁运行控制的实时性。为了解决上述问题，近年来研究人员研发了模型预测控制(MPC)算法。模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制，它可以有效地处理大规模的优化问题。它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时域开环最优控制问题而获得。过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态，解得的最优控制序列只实施第一个控制作用。但是基于MPC的列车自动调整算法要求在每个控制周期都要实时地获取列车运行状态，不但占用无线通信系统的带宽而且增加了处理器的计算负担。因此，从城市地铁系统列车实际运行状况出发，研究一种基于事件触发的列车自动调整控制方法是非常有必要的。
技术实现思路
为了克服MPC算法的不足，本专利技术公开了一种新的基于事件触发的列车自动调整方法，通过对列车运行状态和客流状态的监控，当列车和客流状态达到一定的阈值时，触发在线调整算法，从而达到减小对于通信资源的消耗，提高算法实时性的目标。为了解决上述问题，本专利技术提出一种基于事件触发的列车自动调整控制方法，包括以下步骤：S1：采集列车实时信息，包括：实际的到发时间、列车上的人数等；S2：根据该列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息(如既定时刻表、列车重量、列车容量等)，判断是否产生了延误；S3：如果列车偏离既定时刻表则使用事件触发的列车自动控制方法进行控制，计算方法步骤包括：S31：给定预测时域和控制时域；S32：根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型，预测得到预测时域的相关信息；S33：以最小化目标函数为优化控制目标，考虑地铁系统自动调整控制中的相关约束条件，在预测时域内建立优化控制模型；S34：判断测量误差是否满足阈值条件，若满足，则采集地铁系统实时状态，通过优化重新计算控制量，并作用于地铁系统；否则使用上一个控制阶段得到的控制量并作用于地铁系统；S4：重复步骤S1-S3，直到控制过程结束。在上述方案的基础上，步骤S32根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型的过程如下：S321、模拟交通环境：是列车i离开车站n+1的实际时间，由公式得到，其中：i是列车标号；n是站台标号；是列车i离开车站n的实际时间；是列车i从车站n到车站n+1的实际运行时间；是列车i在车站n+1的实际停站时间；由公式得到列车实际的区间运行时间，其中：是列车i从车站n到车站n+1区间既定运行时间；(其中整体代表一个变量)是对实际的区间运行时间的调整控制量；(其中整体代表一个变量)是列车i从车站n到车站n+1运行中不确定事件造成的延误；由公式得到列车i在车站n+1实际的停站时间，其中：Mn+1是列车在n+1站的最小停站时间；(其中整体代表一个变量)是对实际停站时间的调整控制量；(其中整体代表一个变量)是列车i在站台n+1停站时不确定事件造成的列车延误；δ表示每个乘客上车或下车所造成的延误率，即单个乘客上车或下车所延误的时间，表示在站台n+1上车搭乘列车i的乘客数量，表示列车i上在站台n+1下车乘客的数量；令其中，表示时间调整控制量总和，表示：从车站n出发后到车站n+1出发前，不确定事件造成的列车延误总和，列车i在车站n+1的实际发车时间表示为：S322、模拟乘客流：表示列车i从站台n+1发车时车上乘客的人数，由公式(1)得到，其中：表示列车i从站台n发车时车上乘客的人数，如式(2)所示，如式(3)所示，其中，表示：在列车i到达车站n+1的旅客到达率，即在单位时间内，将乘坐列车i的旅客增长数量；表示列车i上的乘客在车站n+1下车的比率；代表在列车i到达车站n+1时对乘客人数的调整策略，即对数值的增减；S323、建立列车运行时刻和客流调整联合模型：在实际中，考虑到列车离开站台n+1的实际时间受到的影响，进一步表示为式(4)，进一步根据式(4)对进行整理得出式(5)，即解出根据式(1)、(2)、(3)和(5)推导出式(6)，为了实现对于列车运行时刻和客流的联合调整，令得到列车运行时刻和客流调整联合模型，如式(7)所示，其中，表示：从车站n-1出发后到车站n出发前，不确定事件造成的列车延误总和，如式(8)所示，如式(9)所示，S324、对于轨道交通系统来说，列车的目标时刻表和乘客数量分别满足式(10)和式(11)，其中，代表列车i预计离开车站n的时间，代表预计的发车间隔，代表列车i在车站n期望的乘客数量；对于控制算法的设计来说，根据列车离开站台的实际时间和实际乘客数量分别与预计的出站时间和预计的乘客数量之间的偏差计算控制量，为此引入偏差状态如式(12)所示，对于具有I辆车，N个站台的地铁线路，为了便于表示，采用矩阵的表示形式，且用k表示阶段(列车在车站间运行以及在下一车站停车的过程称为一个阶段)，根据式(8)得出式(13)，根据式(9)得出式(14)，根据式(10)得出式(15)，根据式(11)得出式(16)，通过将式(13)减去式(15)得到列车离开站台的实际时间与列车预计出站时间的偏差，通过将式(14)减去式(16)得到实际乘客数量与预计的乘客数量的偏差，联立两个偏差式形成偏差的动态方程，所述地铁列车调整MPC预测控制模型用如式(17)所示的矩阵形式表示，x(k+1)＝Ax(k)+Bu(k)+Cω(k)(17)其中，表示列车离开站台N的实际时间与预计离开站台时间(即预计的出站时间)的偏差，或实际乘客数量与目标乘客数量(即预计的乘客数量)的偏差，u(k)中的元素表示对列车在各站台实际发车时间的调整控制量(即时间调整控制量总和)，以及实际搭乘旅客数量的调整控制量(即对乘客人数的调整策略)；ω(k)中的元素表示对列车运行过本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于事件触发的列车自动调整控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集列车实时信息，包括：实际的到发时间、列车上的人数；S2：根据该列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息，判断是否产生了延误；S3：如果列车偏离既定时刻表则使用事件触发的列车自动控制方法进行控制，计算方法步骤包括：S31：给定预测时域和控制时域；S32：根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型，预测得到预测时域的相关信息；S33：以最小化目标函数为优化控制目标，考虑地铁系统自动调整控制中的相关约束条件，在预测时域内建立优化控制模型；S34：判断测量误差是否满足阈值条件，若满足，则采集地铁系统实时状态，通过优化重新计算控制量，并作用于地铁系统；否则使用上一个控制阶段得到的控制量并作用于地铁系统；S4：重复步骤S1‑S3，直到控制过程结束。

【技术特征摘要】
1.一种基于事件触发的列车自动调整控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集列车实时信息，包括：实际的到发时间、列车上的人数；S2：根据该列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息，判断是否产生了延误；S3：如果列车偏离既定时刻表则使用事件触发的列车自动控制方法进行控制，计算方法步骤包括：S31：给定预测时域和控制时域；S32：根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型，预测得到预测时域的相关信息；S33：以最小化目标函数为优化控制目标，考虑地铁系统自动调整控制中的相关约束条件，在预测时域内建立优化控制模型；S34：判断测量误差是否满足阈值条件，若满足，则采集地铁系统实时状态，通过优化重新计算控制量，并作用于地铁系统；否则使用上一个控制阶段得到的控制量并作用于地铁系统；S4：重复步骤S1-S3，直到控制过程结束。2.如权利要求1所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法，其特征在于：步骤S32根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型的过程如下：S321、模拟交通环境：是列车i离开车站n+1的实际时间，由公式得到，其中：i是列车标号；n是站台标号；是列车i离开车站n的实际时间；是列车i从车站n到车站n+1的实际运行时间；是列车i在车站n+1的实际停站时间；由公式得到列车实际的区间运行时间，其中：是列车i从车站n到车站n+1区间既定运行时间；是对实际的区间运行时间的调整控制量；是列车i从车站n到车站n+1运行中不确定事件造成的延误；由公式得到列车i在车站n+1实际的停站时间，其中：Mn+1是列车在n+1站的最小停站时间；是对实际停站时间的调整控制量；是列车i在站台n+1停站时不确定事件造成的列车延误；δ表示每个乘客上车或下车所造成的延误率，表示在站台n+1上车搭乘列车i的乘客数量，表示列车i上在站台n+1下车乘客的数量；令其中，表示时间调整控制量总和，表示：从车站n出发后到车站n+1出发前，不确定事件造成的列车延误总和，列车i在车站n+1的实际发车时间表示为：S322、模拟乘客流：表示列车i从站台n+1发车时车上乘客的人数，由公式(1)得到，其中：表示列车i从站台n发车时车上乘客的人数，如式(2)所示，如式(3)所示，其中，表示：在列车i到达车站n+1的旅客到达率；表示列车i上的乘客在车站n+1下车的比率；代表在列车i到达车站n+1时对乘客人数的调整策略；S323、建立列车运行时刻和客流调整联合模型：在实际中，考虑到列车离开站台n+1的实际时间受到的影响，进一步表示为式(4)，进一步根据式(4)对进行整理得出式(5)，根据式(1)、(2)、(3)和(5)推导出式(6)，为了实现对于列车运行时刻和客流的联合调整，令得到列车运行时刻和客流调整联合模型，如式(7)所示，其中，表示从车站n-1出发后到车站n出发前，不确定事件造成的列车延误总和；如式(8)所示，如式(9)所示，S324、对于轨道交通系统来说，列车的目标时刻表和目标乘客数量分别满足式(10)和式(11)，其中，代表列车i预计离开车站n的时间，代表预计的发车间隔，代表列车i在车站n期望的乘客数量；根据列车离开站台的实际时间和实际乘客数量分别与预计的出站时间和预计的乘客数量之间的偏差计算控制量，为此引入偏差状态如式(12)所示，对于具有I辆车，N个站台的地铁线路，为了便于表示，采用矩阵的表示形式，且用k表示阶段，根据式(8)得出式(13)，根据式(9)得出式(14)，根据式(10)得出式(15)，根据式(11)得出式(16)，通过将式(13)减去式(15)得到列车离开站台的实际时间与列车预计出站时间的偏差，通过将式(14)减去式(16)得到实...

【专利技术属性】
技术研发人员：李树凯，王悉，杨立兴，高自友，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京,11