[发明专利]基于LSTM的仿真系统车辆动力学模型速度预测方法

说明书

本发明实施例提供一种基于LSTM的仿真系统车辆动力学模型速度预测方法，基于现场采集到的实际列车运行记录数据，使得仿真车辆动力学模型在全功能仿真测试平台中更好地模拟现场车辆的实际运行效果，基于此数据源训练基于时间序列的车辆速度预测模型，能够将现场真实的隐含模式蕴含在模型之内，隐含模式是指车辆自身的一些性能参数，并可以用来优化车辆动力学模型，如增加雨雪模式的功能，LSTM模型的应用使得原本难以采用但又对实际运行速度输出的重要影响的因子以关注，可以将诸如车重、实际线路曲率以及满载率等特征引入进仿真系统；克服了传统模型没有把历史数据引入计算的问题。

技术领域

本发明实施例涉及轨道交通仿真技术领域，更具体地，涉及一种基于LSTM的仿真系统车辆动力学模型速度预测方法和装置。

背景技术

室内全功能仿真测试平台中，仿真系统的车辆动力学模型主要模拟列车的牵引制动特性，根据车辆的运行特征和参数(如车辆牵引力及制动力信息)计算列车运行的加速度和速度，同时对列车运行的里程进行计算和累积。由于仿真系统对速度和位置的变化是敏感的，因此需要仿真系统的车辆动力学模型能够实时地响应并输出预测的速度及位置信息。

传统仿真系统的车辆动力学模型的速度更新过程将依据系统设计时事先提供的实际车辆动力特性参数(列车阻力、摩擦系数等)来计算。考虑各种不同的条件(坡度、紧急制动、载重、牵引力/制动力不足等)来计算实时的仿真环境中速度的输出。模型中会集成一些经验公式的计算过程，并通常会将一些通用的平均车辆特征参数引入计算过程。

现有技术全功能仿真测试平台中，仿真系统的车辆动力学模型输出的速度会遇到如下的一些问题，没有考虑车重、实际线路曲率等信息，车辆加减速使用分段经验公式，与真实存在差异，列车阻力使用经验公式，VOBC(Vehicle On-Board Controller，车载控制器)输出牵引制动，动力学立即响应，与真实列车响应时间存在差异。为了获取能更好的与现场实际速度变化更接近的实时速度变化输出，基于预先设定好的包含经验参数的传统仿真系统的车辆动力学模型有其自身的限制，与列车现场实际运行过程中得到的速度输出有一定的差距。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种基于LSTM的仿真系统车辆动力学模型速度预测方法和装置。

第一方面，本发明实施例提供一种基于LSTM的仿真系统车辆动力学模型速度预测方法，包括：

获取现场的真实车辆日志记录，基于线路和车型对所述真实车辆日志记录进行分类；

提取现有仿真系统中车辆动力学模型的输入特征集与真实车辆日志记录中记录一致的运行状态特征，所述输入特征集单独记载的与车辆速度相关的运行状态特征，以及所述真实车辆日志记录单独记载的与车辆速度相关的运行状态特征；

基于所述运行状态特征构建时间序列记录，所述时间序列记录中每条记录包括所述运行状态特征对应的特征值以及当前时刻的瞬时车辆速度；将不同线路和车型分类下的所述时间序列记录作为样本进行长短期记忆网络LSTM训练，得到对应的LSTM速度预测模型；

基于所述LSTM速度预测模型进行仿真系统车辆动力学模型速度预测。

可选的，所述现有仿真系统中车辆动力学模型的输入特征集与真实车辆日志记录中记录一致的运行状态特征包括牵引状态、制动状态、ATO模拟量输出，当前坡度，牵引力。

可选的，获取现场的真实车辆日志记录后，还包括：

对真实车辆日志记录进行清洗，即基于相邻上一条真实车辆日志记录中的特征值替代当前真实车辆日志记录中对应的丢失或不合法特征值。

可选的，提取现有仿真动力学模型的输入特征集与真实车辆日志记录中记录一致的运行状态特征，具体包括：