虚拟重联条件下地铁列车追踪运行性能衡量

虚拟重联是一种使列车以编队方式在轨道上追踪运行的技术,从而提高城市轨道交通运营的灵活性和提升线路的通过能力.本文围绕虚拟重联运行仿真和性能衡量,探讨了虚拟重联技术需要的安全制动模型,针对车站瓶颈区域提出了虚拟重联模型和车站追踪改进模型.通过数值计算和计算机仿真建模的方法,对提出的模型进行了仿真验算,结果表明:车站追踪改进模型与相对移动闭塞通过能力相当,虚拟重联模型通过能力最大;系统受到初始延误后,虚拟重联模型的延误恢复能力最强.     

北京地铁亦庄线列车节能驾驶研究

降低列车牵引能耗是减少城市轨道交通系统耗能的重要途径之一,单列车的牵引能耗由列车在站间的驾驶策略决定,因此,本文以北京市地铁亦庄线为例,介绍了地铁列车的节能驾驶研究.首先调研并收集了亦庄线线路、运营、车辆、供电、能耗等数据,掌握了亦庄线整体节能背景.然后结合地铁运营的特点,给出了北京地铁亦庄线能耗评估的3个指标.并以蚁群算法为核心,开发了列车驾驶的仿真系统,该仿真系统以收集到的亦庄线实际运行数据为输入,离线优化列车自动运行(Automatic Train Operation,ATO)的推荐速度曲线和控制策略.最终将优化后的ATO控制策略在亦庄线进行夜间实验,结果显示,优化后的列车ATO控制策略可以减少单车运行能耗5.67%.     

基于MPC的混合动力汽车能量管理策略

混合动力汽车（Hybrid Electric Vehicle, HEV）通常由两种或两种以上动力源共同驱动,通过控制算法协调各动力源的动力分配,以改善整车性能,提高车辆燃油经济性.以目标结构的混联式HEV作为研究对象,采用“黑盒”建模方法,结合参数识别、车辆动力学和动力传动系统的物理模型以及实际测试数据,评估输入变量对被控混联式HEV的影响以及存在的工作模式等.同时,提出了一种两层的模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的能量管理策略.上层控制器利用车路协同信息（Vehicle-to-everything, V2X）,包括道路速度限制、车辆跟车约束、交叉口信号状态,以及停车线位置,计算车辆的参考运行状态,并将这些信息提供给下层控制器.下层控制器通过MPC计算各部件力矩和制动力,以优化HEV的运行过程.matlab/Simulink仿真结果表明,电池荷电状态（State of Charge, SOC）消耗量降低了5%,验证了该方法的可行性和有效性.     

列车追踪运行仿真系统的研究与实现

列车追踪运行仿真系统将不同闭塞制式下的追踪列车间隔算法应用到cBTc仿真系统中,并在该系统平台上,分别模拟了不同闭塞制式（固定闭塞、准移动闭塞、移动闭塞）下列车追踪运行.对最小追踪列车间隔时间进行了验算,得出了3种闭塞制式下最小追踪列车间隔时间的计算结果.仿真结果表明固定闭塞的最小追踪列车间隔时间最大,准移动闭塞次之,移动闭塞最小.