[发明专利]一种列车制动曲线分段方法、系统及列车控制方法

说明书

本发明提供一种列车制动曲线分段方法、系统及列车控制方法，其中列车制动曲线分段方法包括：获取列车制动曲线的制动性能参数；确定制动曲线分段优化模型，所述制动曲线分段优化模型采用基于粒子群算法的优化模型；基于所述制动性能参数，通过所述制动曲线分段优化模型确定所述列车制动曲线的分段参数。本发明提供的列车制动曲线分段方法，为列车制动曲线分段点的选取提供了一种快速的近似最优解决方案，可以用于实现任意车型、任意制动曲线、任意段数的列车制动曲线最优分段，具有很好的应用价值。

技术领域

本发明属于轨道交通领域，特别涉及一种列车制动曲线分段方法、系统及列车控制方法。

背景技术

列车运行控制系统（简称列控系统）是保障列车安全运行，提高运输效率的重要行车装备，由车载设备和地面设备组成。列车自动防护系统（Automatic Train Protection，简称ATP）是列控系统的车载设备，其根据地面设备提供的线路数据、临时限速等信息，基于列车制动性能参数生成制动距离曲线。

车载系统计算列车距离曲线时，为简化计算量、提运算效率，通常对具有密集的列车制动性能参数点的列车制动曲线进行分段近似处理，即对密集的制动性能参数进行分段，现有制动曲线分段方案采用直接分段的方法，将减速度分为3~6段，这种分段方式无理论支撑，非最优分段。由于，不同类型的列车制动曲线差别较大，没有统一的列车制动曲线分段方法，因此如何进行列车制动曲线分段，使得制动距离曲线及相关制动模式曲线具有良好性能且计算高效是车载系统中的一个难题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种列车制动曲线分段方法，包括：

获取列车制动曲线的制动性能参数；

确定制动曲线分段优化模型，所述制动曲线分段优化模型采用基于粒子群算法的优化模型；

基于所述制动性能参数，通过所述制动曲线分段优化模型确定所述列车制动曲线的分段参数。

进一步地，确定制动曲线分段优化模型包括：

设置粒子群参数包括列车制动曲线的速度分段点；

设置目标函数为粒子对应的最大制动距离最小。

进一步地，通过所述制动曲线分段优化模型确定所述列车制动曲线的分段参数包括：

基于所述制动性能参数初始化粒子群，设置所述粒子群的每个粒子对应多个速度分段点，每个分段点对应制动性能参数中的一个速度。

进一步地，基于所述制动性能参数初始化粒子群包括：

用N-1个速度分段点将所述制动曲线划分为N段；

设置N段的制动曲线分段参数组成N-1维空间；

设置空间中分布M个参数粒子；

其中，第m个粒子的位置x_m和速度v_m可分别表示为

（3）

（4）

其中，0nN，0m≤M，x_mn表示第m个粒子的第n个速度分段点；v_mn表示第m个粒子的第n个速度分段点的移动速度。

进一步地，通过所述制动曲线分段优化模型确定所述列车制动曲线的分段参数包括：

根据每段的最高速度和最小减速度反向计算粒子对应的最大制动距离。

进一步地，根据每段的最高速度和最小减速度反向计算粒子对应的最大制动距离包括：