基于列车动力学模型的控车方法、装置及设备制造方法及图纸

本公开的实施例提供了一种基于列车动力学模型的控车方法、装置及设备。所述方法包括：采集并解析目标列车的运行日志文件，获得目标列车的运行数据和环境数据；根据目标列车运行数据和环境数据生成目标列车的动力学模型；将拟控车指令输入动力学模型中，进行模型推演，获得与拟控车指令对应的预测速度；对模型推演获得的预测速度及目标列车的运行目标速度进行误差比例计算，根据计算结果生成并输出建议控车指令。以此方式，可以辅助列车的控制系统生成控车指令，为精准控车提供了智能辅助。为精准控车提供了智能辅助。为精准控车提供了智能辅助。

【技术实现步骤摘要】
基于列车动力学模型的控车方法、装置及设备


[0001]本公开涉及轨道交通
，尤其涉及基于列车动力学模型的控车方法、装置及设备。

技术介绍

[0002]自动列车驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统是赋予地铁自动驾驶能力的核心保证，负责完成对列车的启动、牵引和制动等动作的控制。ATO系统的关键功能是“列车速度控制”，列车运行控制方法的优劣，直接影响到列车的准时性、乘客舒适度、能耗和停车精度。因此理论研究和工程实际中，寻找更有效的列车自动运行控制方法成为一个重要方向。
[0003]现有的ATO系统中常常采用PID控制器，其控制算法是基于偏差在过去、现在和将来做出调节量估计的一种简单而有效的控制算法。但在真实情况下，由于列车和轨道的物理磨损等原因，列车的真实性能情况与输入给ATO系统的信息会存在一定的偏差，进而导致控制指令不精确，运行结束后列车的实际速度曲线与运行前的推荐速度曲线存在差距。这时，运行的能耗、乘客舒适度等评价指标都无法达到期望。
[0004]随着交通多源大数据的逐渐积累和人工智能技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于列车动力学模型的控车方法，其特征在于，所述方法包括：采集并解析目标列车的运行日志文件，获得所述目标列车的运行数据和环境数据；根据所述目标列车运行数据和环境数据生成所述目标列车的动力学模型；将拟控车指令输入所述动力学模型中，进行模型推演，获得与所述拟控车指令对应的预测速度；对所述模型推演获得的所述预测速度及所述目标列车的运行目标速度进行误差比例计算，根据计算结果生成并输出建议控车指令。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标列车运行数据和环境数据构建所述目标列车的动力学模型，包括：根据所述目标列车的运行数据和环境数据确定所述目标列车在对应时刻的列车速度、ATO输出的模拟量、牵引状态、制动状态、保持制动和当前轨道坡度的数据，将每一时刻的列车速度、ATO输出的模拟量、牵引状态、制动状态、保持制动和当前轨道坡度的数据作为样本，并将样本对应时刻的所述目标列车在M周期后的真实速度值作为训练标签；根据每一样本及其对应的标签生成训练集；确定模型的评价指标，采用训练集进行模型训练，生成针对于所述目标列车的个性化动力学模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述模型的评价指标包括：平均绝对误差MAE、均方根误差RMSE、决定系数r2、平均绝对百分比误差MAPE。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行模型推演，包括：将所述拟控车指令输入所述动力学模型中，采取迭代预测法进行逐级迭代，直至预设迭代周期结束，获得与所述拟控车指令对应的预测速度。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述误差比例计算，包括：根据所述预测速度与所述运行目标速度的差异，利用速度差与级位差之间的对应关系，求解级位误差。6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙铭，付哲，
申请(专利权)人：交控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：