[发明专利]一种基于驾驶经验和在线学习的城轨列车智能控制方法

权利要求书

1.一种基于驾驶经验和在线学习的城市轨道交通列车智能控制方法，其特征在于，该控制方法包括如下步骤：

1)列车运行时，每隔Δt的时间间隔，确定列车当前位置s和当前速度v信息，以及线路的限速(S_{1_b},S_{2_b}LS；V_{l_1},V_{l_2}L 0)，期望运行时间T和列车停车区间S_p，判断如果s≥S_p，转向步骤5，进入停车阶段，否则，转向步骤2；

2)判断列车当前所处的限速区间，即S_k-1≤s≤S_k，k表示列车当前所处的限速区间，对应的限速大小为V_k；

3)根据专家知识库得到列车当前的工况，再根据限速情况和列车当前速度，计算各限速区段的最短运行时间并将剩余运行时间按比例分配到各个限速区段中，进而得出当前限速区段内的剩余运行时间；再根据推理机对列车当前的运行信息推理出列车此后是否加速、减速或者惰行；

4)对列车智能驾驶控制器进行在线学习，得到该控制器输出值；

5)对列车运行线路布置应答器，并根据应答器提供的位置信息调整所述控制器输出值。

2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶经验和在线学习的城市轨道交通列车智能控制方法，其特征在于，所述步骤3中列车当前运行信息包括当前速度、当前位置、当前限速和当前剩余运行时间。

3.根据权利要求1所述的一种基于驾驶经验和在线学习的城市轨道交通列车智能控制方法，其特征在于，所述步骤3中据推理机对列车当前的运行信息推理出列车此后是否加速、减速或者惰行具体包括：

当列车前方没有下降的限速和无需停车时，列车的工况只能是加速或者惰行，此时再计算时间精度估算值其中T_a为时间精度估算值，T_e为时间估算值，T_c为当前限速区段内的剩余运行时间，通过比较时间精度值和速度值就可推理出加速或惰行工况：若T_a>T_a°且则加速，其中T_a°为设定的最大时间精度误差，加速度的大小为a＝a_c+Δa_max，其中a为下一步的控制器初始输出，a_c为前一步控制器输出，Δa_max为加速度变化的最大值Δa_max＝0.2；否则惰行，惰行时控制器最终输出为a＝0；

当列车前方有下降的限速时，根据ATP曲线生成方法，在一定的距离阈量内进行减速以防止超过限速，距离阈量值为其中V_{l_next}为下一区段限速值，γ为速度系数即期望减速到下一个限速的百分比，以防止超过限速，γ＝0.9，v为当前的速度，a_set为设置的参考减速度，值的大小应满足舒适度要求，不能过大a_set＝-0.5m/s²，当列车运行进入到距离阈量范围内后，按照设定的减速度进行减速即控制器初始输出为a＝a_set＝-0.5m/s²。