一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法技术

本发明专利技术公开了一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其方法首先获取基础数据，然后根据基础数据规划列车停车的速度‑距离参考曲线，求解制动级位，接着规划列车参考停车曲线，形成速度‑距离曲线簇，并按照结算的制动级位控制列车进行停车，当列车运行时间超过制动调整时间时，根据列车实际运行速度‑距离曲线与生成的曲线簇进行快速匹配，并根据匹配结果更新列车参考曲线。本发明专利技术考虑车辆特性偏差、制动系统响应过程偏差、列车重量偏差等不确定性因素导致的列车运行状态偏差，调整列车参考速度曲线，从而提高列车停车精度，通过调整列车参考停车曲线，减少控制器跟踪曲线与参考停车曲线的误差，减少列车控制级位波动，提高乘客乘车舒适度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法
本专利技术涉及列车自动控制、列车自动驾驶领域领域，具体涉及一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法。
技术介绍
随着我国智慧城市化进程的推进，以及互联互通制式的先进信号技术在轨道交通线路的应用，城市轨道交通中针对列车自动运行系统(ATO)系统的运行可靠性、运行效率、旅客舒适度等的标准和规范日益完善。根据《城市轨道交通CBTC信号系统-ATO子系统规范》中对于ATO在站台停车精度的系统指标要求：ATO停车精度范围±0.5m内的概率大于等于99.9998％；精度范围±0.3m内的概率大于等于99.99％。因此信号系统车载ATO如何高效实现精准停车功能成为轨道交通列控系统研究的热点。为了保证列车运行过程中一定的停车精度，列车通常先进行参考速度曲线计算，列车采用不同的自动驾驶控制方法跟踪参考速度曲线以到达精确停车的目的。列车自动驾驶控制方法有PID控制算法，模糊控制算法，自适应控制算法。PID控制算法需要根据控制情况调节算法参数，并且参数确定后不易修改，针对多列车的参数修改工作繁杂，停车精度稳定性较差。模糊控制算法学习能力较强，离线学习有较大优势可以有效调节算法参数，但是算法实时性有所欠缺。自适应控制算法可以对不确定性进行在线修正，较好的解决系统不确定性造成的不利影响，但是当前的自适应算法需要建立适当的精确模型，模型选择对停车精度影响较大。由于列车长时间不间断运行，载客人数不断变化，各个车辆特性存在差异，使得列车精确停车受到较多干扰而存在不确定性。当控制器中的牵引计算模块所用列车模型与实际列车存在偏差时，如果按照参考曲线的理想控制量进行控车，会导致停车出现偏差或者控制级位频繁切换。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提出一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，通过下述技术方案实现：一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，包括如下步骤：S1、获取基础数据；S2、根据基础数据规划列车停车的速度-距离参考曲线，求解制动级位；S3、规划列车参考停车曲线，形成速度-距离曲线簇；S4、根据步骤S2中解算的制动级位控制列车进行停车；S5、当列车运行时间超过制动调整时间时，根据列车实际运行速度-距离曲线与步骤S3中速度-距离曲线簇进行快速匹配；S6、根据匹配结果更新列车参考停车曲线。上述方案的有益效果是，通过调整列车参考停车曲线，减少控制器跟踪曲线与参考停车曲线的误差，减少列车控制级位波动，提高乘客乘车舒适度进一步的，所述基础数据包括列车基础数据、线路基础数据、停车制动时间、制动调整时间、速度允许偏差和列车制动响应时滞，其中所述列车基础数据包括车中和牵引制动特性；所述线路基础数据包括车站公里标、限速、坡度和曲线。上述进一步方案的有益效果是，获得基础数据，便于后续步骤中的计算。进一步，所述步骤S2中列车参考停车曲线的计算方法为：S21、获取列车制动起始点公里标、制动起始点速度和制动终点公里标；S22、根据步骤S21获取的数据，计算列车平均制动减速度；S23、建立列车牵引计算模型，进行列车速度位置解算，并保存列车的停车曲线。上述进一步方案的有益效果是，计算列车参考曲线。进一步，所述步骤S3中规划列车参考停车曲线的方法为：S31、以车重偏差、制动响应时滞偏差、制动特性偏差为自变量，按照给定间隔，穷举偏差组合，具体可表示为：(i＝1，2…N1；j＝1，2…N2；q＝1，2…N3)；其中，为Wp偏差组合，分别为车重偏差、制动响应时滞偏差和制动特性偏差；N1、N2、N3分别为偏差车重偏差、制动响应时滞偏差和制动特性偏差的个数；S32、规划相应的列车参考停车曲线，具体可表示为：其中，Vk为第k条列车制动速度曲线，M为列车质量，F为列车制动力，t为列车制动响应时滞。上述进一步方案的有益效果是，计算出不同偏差组合下的列车参考停车曲线簇。进一步，所述步骤S5中曲线簇进行快速匹配的方法为：S51、根据当前列车位置与速度，精简曲线簇；S52、计算精简后曲线簇中各列车停车参考曲线与实际列车制动速度曲线的重合度；S53、在二次精简后的曲线簇基础上，按照偏差最小原则，选出偏差组合方案加权最小的列车参考制动曲线。上述进一步方案的有益效果是，根据列车实际运行速度曲线，匹配与之最相符的偏差组合列车停车参考曲线。进一步的，所述步骤S51中精简曲线簇的方法为：根据当前列车位置与速度，从曲线簇中排除与当前位置速度差大于速度允许偏差的列车停车参考曲线。进一步，所述曲线的重合度的计算方法包括：S521、按照等间距离散列车制动曲线，具体计算方式为：Vk＝{{Vki}(i＝1，2，3…S)}(k＝1，2，3…N)；其中，Vk为第k条列车制动速度曲线，{Vki}是离散列车制动速度曲线中的各点；S为列车制动速度曲线离散点的个数，N为列车制动速度曲线总数量；S522、计算曲线离散后曲线距离和，具体计算方式为：其中，{V0i}离散列车实际制动速度曲线，Lk为第k条曲线与实际列车制动曲线的距离和；S523、确定距离和满足设定阈值的列车停车参考曲线，对曲线簇进行二次精简。上述进一步方案的有益效果是，提高匹配效率。进一步的，所述曲线重合度的计算方法为：根据曲线的相关系数作为曲线重合度的判断指标，具体包括如下步骤：S521、按照等间距离散列车制动曲线，具体计算方式为：Vk＝{{Vki}(i＝1，2，3…S)}(k＝1，2，3…N)；其中，Vk为第k条列车制动速度曲线，{Vki}是离散列车制动速度曲线中的各点；S为列车制动速度曲线离散点的个数，N为列车制动速度曲线总数量；S522、计算曲线离散后的相关系数，具体计算方式为：其中，Rk为第k条曲线与实际列车制动曲线的相关系数，为离散列车实际制动速度曲线{V0i}的平均值，为离散列车制动速度曲线{Vki}的平均值。进一步的，所述更新列车参考停车曲线的方法为：按照选出的偏差组合方案，以列车当前速度位置为起点，规划更新列车的参考停车曲线。上述进一步方案的有益效果是，更新列车参考停车曲线，提高列车停车精度。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本专利技术实施例的限定。在附图中：图1为本专利技术基于状态辨识的列车快速精确停车方法流程示意图。图2为本专利技术实施例规划列车停车曲线及考虑误差的列车停车曲线示意图。具体实施方式在下文中，可在本专利技术的各种实施例中使用的术语“包括”或“可包括”指示所专利技术的功能、操作或元件的存在，并且不限制一个或更多个功能、操作或元件的增加。此外，如在本专利技术的各种实施例中所使用，术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、获取基础数据；/nS2、根据基础数据规划列车停车的速度-距离参考曲线，求解制动级位；/nS3、规划列车参考停车曲线，形成速度-距离曲线簇；/nS4、根据步骤S2中解算的制动级位控制列车进行停车；/nS5、当列车运行时间超过制动调整时间时，根据列车实际运行速度-距离曲线与步骤S3中速度-距离曲线簇进行快速匹配；/nS6、根据匹配结果更新列车参考停车曲线。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、获取基础数据；
S2、根据基础数据规划列车停车的速度-距离参考曲线，求解制动级位；
S3、规划列车参考停车曲线，形成速度-距离曲线簇；
S4、根据步骤S2中解算的制动级位控制列车进行停车；
S5、当列车运行时间超过制动调整时间时，根据列车实际运行速度-距离曲线与步骤S3中速度-距离曲线簇进行快速匹配；
S6、根据匹配结果更新列车参考停车曲线。


2.根据权利要求1所述的一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，所述基础数据包括列车基础数据、线路基础数据、停车制动时间、制动调整时间、速度允许偏差和列车制动响应时滞，其中所述列车基础数据包括车重和牵引制动特性；所述线路基础数据包括车站公里标、限速、坡度和列车参考停车曲线。


3.根据权利要求2所述的一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，所述步骤S2中列车停车的速度-距离参考曲线的计算方法为：
S21、获取列车制动起始点公里标、制动起始点速度和制动终点公里标；
S22、根据步骤S21获取的数据，计算列车平均制动减速度；
S23、建立列车牵引计算模型，进行列车速度位置解算，并保存列车的停车曲线。


4.根据权利要求3所述的一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，所述步骤S3中规划列车参考停车曲线的方法为：
S31、以车重偏差、制动响应时滞偏差、制动特性偏差为自变量，按照给定间隔，穷举偏差组合，具体表示为：






其中，Wp为偏差组合，分别为车重偏差、制动响应时滞偏差和制动特性偏差；N1、N2、N3分别为偏差车重偏差、制动响应时滞偏差和制动特性偏差的个数；p和q为索引值；
S32、规划与穷举偏差组合中相应的列车参考停车曲线簇，具体表示为：



其中，Vk为第k条列车制动速度曲线，M为列车质量，F为列车制动力，t为列车制动响应时滞。


5.根据权利要求4所述的一种基于状态辨识的列车快速精确停车方法，其特征在于，所述步骤S5中速度-距离曲线簇进行快速匹配的方法为：
S51、根据当前列车位置与速度，精简曲线簇；
S52、计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯晓云，郭佑星，方倩，孙鹏飞，王青元，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川;51