多维并行遗传算法在列车追踪运行节能优化中的应用

为了研究先行列车与追踪列车在移动闭塞信号系统控制下进行追踪运行时的综合节能优化控制问题,构建了以能耗与运行时间误差为目标的列车节能控制模型.该模型以列车的操纵手柄级位与列车的工况转换点(即操纵手柄级位改变时,列车的位置)为控制变量.在此基础上,提出了静态与动态速度约束条件(即线路的静态速度约束与先行列车的运行状态对其后的追踪列车所产生的动态速度约束),结合外部惩罚函数,利用多维并行遗传算法对该问题进行了求解.求解时,根据GA的进化代数动态的调整交叉与变异概率,提高粗粒度搜索与细粒度搜索的效率.同时,采用了坡道三分法和实数编码法来缩短染色体长度,提高收敛速度.最后,在移动闭塞信号系统列车运行仿真平台上验证了该优化控制算法的正确性与有效性.     

列车运行节能操纵优化方法研究

为降低铁路运营成本,对列车运行受干扰时的节能操纵优化进行了研究.根据问题的数学描述,建立了最优化模型,并采用遗传算法,结合典型子区间优化操纵序列,对问题进行了求解.通过仿真计算,给出了列车运行的速度距离曲线,揭示了列车节能操纵的一些原则,最后将运算结果与其他方法计算出的结果进行了比较.比较结果表明,遗传算法是一个有效的算法,可以很好地应用在列车节能操纵优化的研究中.     

列车节能运行的算法及实施技术研究

根据国内外列车节能研究的最新成果,综合利用既有的节能优化操纵方法,设计了列车节能运行的计算机算法,建立了列车节能运行的模拟系统.同时根据模拟系统的功能要求对不同目标速度及线路改造的情况进行了节能模拟,研究了不同目标速度、不同线路条件下的列车节能效果.结论指出:目标速度由60 km/h降低为50 km/h时,能耗消耗可减少14.4%;对线路进行适当改造可使能耗消耗减少9.2%,运营费支出降低8.9%.     

基于司机操纵模式学习的列车节能自动驾驶研究

基于优秀司机运行记录数据,提出一种基于机器学习技术的列车节能优化驾驶方法架构,利用层次分解的思想结合集成机器学习方法从优秀司机的驾驶日志数据中挖掘出隐藏的优秀司机驾驶模式,分别对速度信息和档位信息进行学习预测,以实现列车节能优化自动驾驶决策,并选用实际铁路线路和机车数据进行了试验验证.试验结果表明,在保证列车安全、准点、平稳等约束条件下,本文列车节能优化驾驶方案相比司机平均水平可节能约7%.     

基于鞍座因素的半挂汽车列车横向稳定性研究

针对轿车操纵稳定性研究方法在汽车列车研究中的局限性,探讨了一种适合于研究汽车列车操纵稳定性的方法和改善措施.根据所建包含鞍座阻尼的半挂汽车列车系统动力学模型,进行了"S"移线工况下汽车列车运行状态的计算机仿真与分析,揭示了挂车相对牵引车侧倾角、横向加速度等运动参数的变化响应,并通过施加鞍座阻尼力矩来改善系统的横向稳定性.研究结果表明阻尼力矩能有效减小系统的横摆振幅和摆振频率,为研究半挂汽车列车操纵稳定性提供了参考和借鉴.     

高速列车空调冷凝风机的变频应用研究

列车在高速运行中表面产生的负压使冷凝风量相继减小.通过数值模拟计算不同车速下冷凝风机入口的平均负压值和冷凝风量,结果表明,高速工况下的负压影响冷凝风机正常运行.选取大容量冷凝风机并采取变频调节方式,建立以冷凝温度为反馈信号的PID控制方式,比较不同车速下定频与变频运行所消耗的功率,得出变频运行冷凝风机在列车低速运行时具有良好的节能效果和一定的变工况适应性,为变频技术在列车冷凝风机上的应用提供了技术依据.     

基于改进QPSO算法的地铁列车节能优化操纵研究

地铁列车的节能优化操纵是降低能耗的重要途径。针对地铁列车在不同工况与线路条件下的运行特点,对其进行动力学分析。参照线路纵断面化简原理对线路进行简化,并根据节能优化原则与列车站间运行的约束条件建立实际路况下的能耗模型。引入改进量子粒子群优化算法,将列车运行速度、加速度等参数进行实数编码,通过迭代寻优与变异操作求解列车站间运行的最低能耗,并获取列车最优运行速度及工况转换点等特征参数。通过南宁地铁一号线某站间线路的实例仿真证明,该方法在保证列车舒适性、安全性与准点停靠的前提下,降低列车运行能耗达9.21%。     

节能坡与编组方案影响下的地铁列车运行能耗分析

地铁列车在运行过程中,能耗受线路条件以及运营组织方案影响较大。为了更准确地模拟线路运营条件与列车运行能耗之间的关系,在列车运行计算的基础上,分析列车在运行过程中的特点,设计牵引-惰行-制动的站间运行模式下的列车仿真模型,研究列车节能坡设计以及编组方案对列车运行能耗的影响。该模型主要由列车受力分析、站间操纵策略设计以及能耗计算3个部分组成,并在Visual studio平台上设计不同的线路条件及编组方案进行仿真实验,分析其对列车运行能耗的影响规律以及能耗的变化特点。研究发现,采取合理的节能坡设计以及编组方案有利于降低列车运行能耗。     

城际列车的概念及其开行条件

城际列车是在世界铁路客运发展趋势的宏观背景下 ,结合我国铁路客运改革的需要 ,推出的更能适应市场、满足经济和社会发展的旅客列车新品种 .分析了国内外城际列车运行状况 ,并根据我国铁路客运现状 ,提出了城际列车的概念 ,着重分析了城际列车的开行在区域范围、运输能力以及车底设备 (包括车门数量及宽度、车底板高度等 )方面的条件 ,探讨了城际列车在运行距离、列对密度、旅行速度以及服务质量方面的要求 .最后 ,指出了城际列车的发展需要经历 2个时期 (即既有线运行时期和未来客运专线运行时期 )、5个阶段 (起步阶段、初级阶段、中级阶段、高级阶段以及理想阶段 ) .从而为优化沪宁杭城际列车既有运行方案奠定了理论基础     

密集发车条件下列车束缓冲时间确定方法的研究

基于列车束列车运行图缓冲时间相关规律的研究 ,推导出用于计算密集发车条件下列车束缓冲时间和高峰时段不至于恶化列车运行质量条件下可以放行的列车数的理论公式 ,并根据该公式所反映的函数关系式给出了借助计算机解决这一问题的实际算例 .     

列车模拟驾驶系统中列车的运行控制仿真与实现

以改进的多质点动力学模型为基础,构建了列车动力学模型,控制列车运行,同时为满足工程分析的需求,加入了改进的混合运行控制策略,优化列车运行。通过对不同列车控制策略进行分析对比,并建立HX3DB型列车实体仿真模型对多质点动力学模型下的列车运行控制策略进行分析验证。结果表明模拟列车运行速度变化平稳,没有明显的速度跳变,所采用改进的混合控制策略节能效果良好,经济适用性高,满足铁路培训和工程分析的要求。     

多目标列车节能调度模型及模糊优化算法

在保证行车安全、满足乘客需求的基础上,以节能为目标的列车调度模型及算法得到了广泛研究与应用。伴随着欧盟制定了全球首个碳排放交易体系,碳排放指标交易费用受到越来越多的重视,并逐步成为列车运营成本的重要组成部分。本文建立了以能耗成本、碳排放成本、列车运行时间为优化目标的单线列车调度模型,并采用多目标模糊优化算法进行求解。算例以一条铁路线路为研究对象,在Lingo下对算例进行求解分析,结果表明了多目标模糊优化算法具有很好的优化能力,并能达到节能减排的效果。     

具有固定运行时分的列车运行控制系统研究

探讨了列车运行模拟系统的总体结构,针对给定运行时分条件下列车运行的算法,构造了在节时、节能、定时条件下列车运行模拟系统,结合案例给出了列车运行的模拟结果,结果表明定时算法的误差在30 s以内.     

基于再生制动能利用的发车间隔优化模型

本文基于单车节能操纵,以降低全线总能耗为目标,建立了发车间隔节能优化模型。该模型在现有区间运行时分的基础上,考虑单列车节能及其在不同站间的运行速度曲线,得到列车区间牵引能耗,通过重叠时间确定有效利用的再生制动能,并且将多车总能耗最低转化为求解全线能耗最低问题。以全线能耗最低为目标,采用遗传算法,寻求最优发车间隔。仿真案例验证了优化发车间隔的节能效果。     

列车动力学模型的研究

研究了列车动力学计算模型的建立方法 ,给出了列车系统状态矩阵的构成及其计算方法 ,采用Simulink仿真工具 ,建立了多车编组的垂向和横向列车模型 .分别对列车的垂向和横向列车动力学进行了实例计算 ,说明了在高速动车组中采用列车计算模型分析车间悬挂的作用的必要性和有效性 .     

列车超速防护系统实验室仿真系统的研究

在实验室内构造一个仿真系统,用以代替铁路现场进行模拟仿真实验,以验证列车超速防护系统能否达到确保列车安全运行的功能.文章对仿真系统模型进行了分析,介绍了该系统的硬件,软件的组成及功能,并对整个仿真模拟过程给出了较为详细的阐述.     

遗传算法在列车节能优化中的应用

为降低铁路运营成本，文章针对列车运行能源消耗问题进行了研究。建立列车节能控制模型，将列车节能控制这一典型的最优控制问题转化为最优化问题。同时提出坡道三分法的机车手柄位变化原则。并应用遗传算法求解该非线性规划问题。最后应用Matlab软件仿真验证了所提方法的有效性。