兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法技术

本公开的实施例提供了兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法。所述方法包括ATO系统根据ATO目标速度曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令并发送给所述列车；其中，在停车控制过程中，通过迭代自学习，学习所述列车的制动参数；根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，计算列车运行的推荐速度，控制列车按照推荐速度运行。以此方式，可以解决不同代际车辆制动力建立过程延时参数差异造成的ATO控车问题，解决精准停车阶段车速震荡不收敛、停车过标的难题。

【技术实现步骤摘要】
兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法
本公开的实施例一般涉及轨道交通
，并且更具体地，涉及兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法。
技术介绍
ATO(AutomaticTrainOperation,列车自动运行系统)是列车平稳运行，准确、平稳停车的重要保障。ATO辅助ATP(列车自动防护)工作，接收来自ATP的信息，通过牵引/制动线控制列车，使其维持在一个参考速度上运行，并实现准确停车。现有轨道交通中，制动系统(以微机控制直通式电空制动系统为例)的制动指令和制动力施加仍然需要经过电空转换的环节和压缩空气的作用环节，即首先将电信号通过电空阀(EP阀)转换为预控压力信号，再经过中继阀放大流量后，压缩空气才能按指令进入制动缸内，推动制动缸的活塞杆移动，从而带动闸瓦贴靠踏面或闸片贴靠制动盘，最终通过轮轨关系形成制动力。对于老旧车辆，这一制动力的建立过程延时普遍偏高，需要较长时间(1～3s)，不但响应慢，而且控制精度受空气压力、制动缸摩擦阻力、闸瓦性能等因素的影响极大，制动力不稳定、跟随一致性差、线路没有吸能装置。因此，存在过标和欠标的问题。尤其是对于不同代际车辆，无法兼容并实现ATO精确停车。
技术实现思路
根据本公开的实施例，提供了一种兼容不同代际车辆的ATO停车控制方案。在本公开的第一方面，提供了一种兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法。该方法包括：ATO系统根据ATO目标速度曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令并发送给所述列车；其中，在停车控制过程中，通过迭代自学习，学习所述列车的制动参数；根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述目标速度曲线是ATO系统确定多目标决策变量；建立计算目标速度曲线时的目标函数与约束条件；根据所确定的目标函数与约束条件，求解满足条件的目标速度曲线集合；根据不同的侧重点生成的目标速度曲线。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，ATO系统根据ATO目标速度曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令包括：基于双自由度鲁棒PID控制器，根据ATO目标曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在定位停车控制过程中，通过迭代自学习，学习列车的制动参数包括：所述定位停车控制采用距离控制方式，在定位停车点附近进行分阶段制动；根据列车运行动力学模型设计自适应迭代学习控制器，在列车的分阶段制动过程中，学习列车的制动参数。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令还包括：根据列车的响应时间，确定精确停车阶段制动延时的前馈值，提前预定时间输出制动。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据列车的响应时间，确定精确停车阶段制动延时的前馈值包括：根据司机驾驶历史数据确定制动延时的前馈值；或，通过回归预测模型确定制动延时的前馈值。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，通过回归预测模型确定制动延时的前馈值包括：得到影响停车误差的输入变量和表示收敛速度的输出变量参数；所述输入变量为制动延迟；所述输出变量为推荐速度与目标速度的误差；建立输入变量参数得到收敛速度的回归预测模型，回归预测模型包括修正变量；通过多次迭代训练，得到优化的回归预测模型；计算优化的回归预测模型取值为0时的输入变量参数，更新输入变量参数，利用更新的输入变量参数进行控制。如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，在精确停车阶段，当列车车头处于站台轨时，若列车速度和目标速度偏差大于预设阈值时，输出最小制动力；若偏差小于等于预设阈值，输出0.5倍目标制动率的制动力；当列车车头不处于站台轨时，若列车速度和目标速度偏差大于预设阈值时，输出PID控制器计算的牵引力；若偏差小于等于预设阈值，输出惰行。在本公开的第二方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。在本公开的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如根据本公开的第一方面的方法。应当理解，
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本公开的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。附图说明结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：图1示出了根据本公开实施例的兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法的流程图；图2示出了根据本公开实施例的在定位停车控制过程中，通过迭代自学习，学习列车的制动参数的示意图；图3示出了根据本公开实施例的根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令的效果示意图；图4示出了根据本公开实施例的根据列车的响应时间，确定精确停车阶段制动延时的前馈值，提前预定时间输出制动的效果示意图；图5示出了能够实施本公开实施例的示例性电子设备的方框图。具体实施方式为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本公开保护的范围。另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。图1示出了根据本公开实施例的兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法100的流程图。在框110，ATO系统基于PID控制器，根据ATO目标曲线以及列车当前速度，生成所述列车的定位停车控制指令并发送给所述列车；在一些实施例中，ATO系统根据列车当前位置到所述目的地的距离、线路和车辆性能，计算ATO目标曲线；具体地，ATO系统根据列车牵引、制动系统实际构成，停车精度、准点、舒适度和节能等多方面要求，确定多目标决策变量，包括线路固定限速、临时限速、列车最高限、区间运行时间、停车精度、舒适度、能耗等决策变量；建立计算目标速度曲线时的目标函数与约束条件；根据所确定的目标函数与约束条件，求解满足条件的目标速度曲线集合，求解时可以采用目标规划法、遗传算法、粒子群算法等；根据不同的侧重点生成不同的目标速度曲线。在一些实施例中，ATO系统根据目标需求确定多目标决本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法，其特征在于，包括：/nATO系统根据目标速度曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令并发送给所述列车；其中，/n在停车控制过程中，通过迭代自学习，学习所述列车的制动参数；/n根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令。/n

【技术特征摘要】
1.一种兼容不同代际车辆的ATO停车控制方法，其特征在于，包括：
ATO系统根据目标速度曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令并发送给所述列车；其中，
在停车控制过程中，通过迭代自学习，学习所述列车的制动参数；
根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述目标速度曲线是ATO系统确定多目标决策变量；建立计算目标速度曲线时的目标函数与约束条件；根据所确定的目标函数与约束条件，求解满足条件的目标速度曲线集合；根据不同的侧重点生成的目标速度曲线。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，ATO系统根据ATO速度目标曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令包括：
基于双自由度鲁棒PID控制器，根据ATO目标曲线以及列车当前速度，生成所述列车的停车控制指令。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在定位停车控制过程中，通过迭代自学习，学习列车的制动参数包括：
所述定位停车控制采用距离控制方式，在定位停车点附近进行分阶段制动；
根据列车运行动力学模型设计自适应迭代学习控制器，在列车的分阶段制动过程中，学习列车的制动参数。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据学习得到的制动参数及列车速度和目标速度之间的差值，生成列车运行的控制指令还包括：
根据列车的响应时间，确定精确停车阶段制动延时的前馈值，提前预定时间输出制动。
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【专利技术属性】
技术研发人员：沈鹏翔，贾庆东，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11