一种基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法技术

本发明专利技术提供了一种基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法，其特征在于，双层模式曲线中的上层模式曲线进行给定路线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习，下层模式曲线进行各个区段内对机车运行速度模式曲线的学习。再利用从优秀司机操纵数据中提取的模式曲线来求解机车优化操纵序列。本发明专利技术的方法避免了对全局进行搜索，提升了算法效率，降低了计算复杂度。随着对越来越多的数据加入学习使用和对数据更加细致的筛选处理，本发明专利技术计算方法能更加逼近一个更优解，可重复利用性高，能够在不同线路上多次运行，不需要更改算法本身的策略。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及，属于机车车辆控制
。
技术介绍
机车优化操纵，是指在保证机车准点、安全行驶的前提下，研究在既定的列车构造环境和运营条件下的优化操纵问题，合理安排机车的档位序列，达到节能的优化效果。该类研究按技术方法也可划分为两类，即基于动力学原理的节能理论研究和基于专家系统的节能运行仿真实验研究。理论研究方面，众多学者通过构建列车运行过程及能耗模型，应用多种优化算法如自适应计算过程与遗传算法相结合，或依据最大值原理采用解析法进行求解。南澳大学SCG研究所的Benjamin等(1989)针对离散型控制模式的机车操纵实际情况，提出了用能耗模型描述列车节能运行控制问题，假定每一控制级位对应一个单位能耗常数(惰行和制动控制的单位能耗为零)，且能耗和功率成正比，同时假定在列车最后制动之前有一个惰行阶段，该模型求解较为复杂，程家兴、Howlett等学者近年来致力于算法设计与模型求解Howlett等学者(1993)提出将列车优化操纵问题表示为有限约束条件下的工况变换点优化问题，并研究了在平直坡道列车速度控制上下限和制动初速的计算与优化控制问题。Howlett等(1996)研究了分段常数坡度模型，连续变化坡度模型(1997)以及带限速的分段常数坡度模型(1999)。程家兴等(1999，2002)、程锦松等(1999)分别应用模拟退火算法与动态罚函数法、自适应计算过程与遗传算法相结合、调整转换速度的二维牛顿迭代方法、龙格-库塔法与欧拉法及遗传算法、并行遗传算法等方法求解列车节能控制的模型。Xuan(2006)在其博士论文中根据线路坡道组合情况，从理论角度探讨了列车优化操纵的必要条件，重点分析了大起伏坡道条件下的列车优化操纵策略，并采用无味卡尔曼滤波(UKF)方法对列车运行阻力方程进行了参数标定。Howlett等(2009)采用新的局部寻优方法求解了长大起伏坡道下的列车节能运行控制工况转换关键点，为长大货物列车的在线操纵优化提供了指导。上述研究大多采用了数值求解的方法，主要侧重理论研究，对列车操纵优化做了较全面的定性和定量分析，诸多先进优化算法在数值求解中都得到了应用，但是因其变量较多、变量搜索空间较大，用于计算机车优化操纵序列的优化算法需要对全局进行搜索，搜索时间长，搜索结果具有不确定性，在复杂运行环境下列车控制实时优化的应用中很难得到实现。
技术实现思路
本专利技术的专利技术目的是提供一种简单，高效的基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法，能够实现机车的实时优化操纵。本专利技术具体的技术方案是，其特征在于，双层模式曲线中的上层模式曲线进行给定路线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习，以获得任一区段机车运行时间百分比与机车质量、机车运行总时间、该区段的坡道类型、该区段的长度和该区段的加算坡度之间的函数关系，下层模式曲线进行各个区段内对机车运行速度模式曲线的学习，以获得区段内各个分段点的速度与上层模式曲线得到的该区段时间分配的百分比，该区段的长度、该区段的加算坡度，机车质量和机车运行总时间之间的函数关系，包括以下步骤:I)采集给定线路机车运行数据和线路数据，运行数据指的是在该线路上驾驶机车的优秀司机的行驶数据，并根据加算坡度的大小和机车运行情况对给定线路进行分段，2)按线路分段得到的区段从采集的运行数据中分别提取上层运行数据和下层运行数据，即全局运行数据和区段运行数据，全局运行数据包括机车质量M、运行总时间T、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α，区段运行数据包括机车质量Μ、运行总时间Τ、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α，优秀司机驾驶机车在区段中运行的速度曲线，3)进行给定线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习设a 为机车运行的线路分段中任一个区段时间分配的百分比，该区段的长度为LKS、加算坡度为GKS，运行的机车质量为M，线路内机车运行的总时间T，则设本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法，其特征在于，双层模式曲线中的上层模式曲线进行给定路线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习，以获得任一区段机车运行时间百分比与机车质量、机车运行总时间、该区段的坡道类型、该区段的长度和该区段的加算坡度之间的函数关系，下层模式曲线进行各个区段内对机车运行速度模式曲线的学习，以获得区段内各个分段点的速度与上层模式曲线得到的该区段时间分配的百分比，该区段的长度、该区段的加算坡度，机车质量和机车运行总时间之间的函数关系，包括以下步骤： 1)采集多条线路机车运行数据和线路数据，运行数据指的是在该线路上驾驶机车的优秀司机的行驶数据，并根据加算坡度的大小和机车运行情况对给定线路进行分段， 2)按线路分段得到的区段从采集的运行数据中分别提取上层运行数据和下层运行数据，即全局运行数据和区段运行数据， 全局运行数据包括机车质量M、运行总时间T、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α， 区段运行数据包括机车质量M、运行总时间T、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α，优秀司机驾驶机车在区段中运行的速度曲线， 3)进行给定线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习 设α区段为机车运行的线路分段中任一个区段时间分配的百分比，该区段的长度为L区段、加算坡度为G区段，运行的机车质量为M，线路内机车运行的总时间T，则设 对步骤2)中得到的上层运行数据按上式(I)进行多元非线性回归，将得到的拟合曲线与优秀司机驾驶机车的数据的区段时间分配的百分比的平均值进行比较，以拟合效果最佳的曲线的i的取值及此时系数βi1，βi2，βi3，βi4，βi0的取值确定该区段机车运行时间分配的百分比曲线，最终得到全路段机车运行时间分配模式曲线， 4)对各区段内机车运行速度分配模式曲线学习 将给定线路中的任一个区段分为p等分，设V区段k为该区段中第k个等分点的机车运行速度，1≤k≤p，入坡初始速度为V区段0，入坡初始速度指的是进入该区段时的速度，设α区段为机车运行的该区段时间分配的百分比，该区段的长度为L区段、加算坡度为G区段，运行的机车质量为M，线路内机车运行的总时间T，则有， 对步骤2)中得到的下层运行数据按上式(II)进行多元非线性回归，将得到的拟合曲线与优秀司机驾驶机车的数据的平均值进行比较，以拟合效果最佳的曲线的j的取值及此时系数ρj1，ρj2，ρj3，ρj4，ρj5，ρj6，ρj7，ρj0的取值确定区段中一个等分段机车运行的速度模式曲线，同样能够得到每一个等分段的速度模式曲线，将各等分段的速度模式曲线之间用平滑曲线 连接，最终得到区段的速度模式曲线， 5)对需进行优化的线路，按以下步骤进行处理， 5.1)优化线路是步骤1)中采集到的线路数据的子集，利用步骤1)中获得的线路数据，我们可以依据加算坡度的大小对线路进行分段； 5.2)对需要优化的线路进行分段后，得到分段后的区段坡道长度和区段的加算坡度，以及机车运行总时间、机车质量和机车进入需要优化的线路的初始速度一起作为已知条件，利用步骤3)得到的全路段机车运行时间分配模式曲线获得各区段的的时间分配比例， 5.3)利用步骤4)得到的区段的速度模式曲线获得第一等分段的优化速度曲线，然后将第一等分段的优化速度曲线中的出段速度作为第二等分段的初始速度，依次计算出整条需要优化的线路的速度曲线， 6)利用步骤5)得到的各区段的时间分配比例和各区段内的速度曲线计算机车的档位操作序列。...

【技术特征摘要】
1.一种基于双层模式曲线的机车优化操纵序列计算方法，其特征在于，双层模式曲线中的上层模式曲线进行给定路线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习，以获得任一区段机车运行时间百分比与机车质量、机车运行总时间、该区段的坡道类型、该区段的长度和该区段的加算坡度之间的函数关系，下层模式曲线进行各个区段内对机车运行速度模式曲线的学习，以获得区段内各个分段点的速度与上层模式曲线得到的该区段时间分配的百分t匕，该区段的长度、该区段的加算坡度，机车质量和机车运行总时间之间的函数关系，包括以下步骤: 1)采集多条线路机车运行数据和线路数据，运行数据指的是在该线路上驾驶机车的优秀司机的行驶数据，并根据加算坡度的大小和机车运行情况对给定线路进行分段， 2)按线路分段得到的区段从采集的运行数据中分别提取上层运行数据和下层运行数据，即全局运行数据和区段运行数据， 全局运行数据包括机车质量M、运行总时间T、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α， 区段运行数据包括机车质量Μ、运行总时间Τ、区段的坡道类型S、区段的长度L、区段的加算坡度G、优秀司机驾驶机车在区段中运行的时间占运行总时间T的百分比α，优秀司机驾驶机车在区段中 运行的速度曲线， 3)进行给定线路全路段机车运行时间分配模式曲线学习 设a 为机车运行的线路分段中任一个区段时间分配的百分比，该区段的长度为Lgg、加算坡度为GKS，运行的机车质量为M，线路内机车运行的总时间T，则设?I j = Σ=ι(β?ο + Pi1M2if1+ β?2Τ2?+1++ Pi4G^)……(I) 对步骤2)中得到的上层运行数据按上式(I)进行多元非线性回归，将得到的拟合曲线与优秀司机驾驶机车的数据的区段时间分配的百分比的平均值进行比较，以拟合效果最佳的曲线的i的取值及此时系数β η，β i2，β i3，β i4，β i0的取值确定该区段机车运行时间分配的百分比曲线，最终得到全路段机车运行时间分配模式曲线， 4)对各区段内机车运行速度分配模式曲线学习 将给定线路中的任一个区段分为P等分，设Vggik为该区段中第k个等分点的机车运行速度，l^k^p,入坡初始速度为V KSo,入坡初始速度指的是进入该区段时的速度,设α为机车运行的该区段时间分配的百分比，该区段的长度为LKS、加算坡度为GKS，运行的机车质量为M,线路内机车运行的总时间T，则有，v\<\:i k = Sj=i(PjO + P；ik2y+1 ++ Pya+ Pj^^0 + P)sM々/+1 + Pj6T^ + Pj7a^……(II) 对步骤2)中得到的下层运行数据按上式(II)进行多元非线性回归，将得到的拟合曲线与优秀司机驾驶机车的数据的平均值进行比较，以拟合效果最佳的曲线的j的取值及此时系数Pj1, ...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晋，赵曦滨，杜方宇，陈欣洁，陈昕玥，
申请(专利权)人：北京清软英泰信息技术有限公司，清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11