應用于重載列車的優化控制方法綜述

摘要：鐵路運營商為了降低運營成本和增加運輸網絡容量，不斷增加重載運輸列車的長度和重量。隨著列車長度和載重的增加，操縱控制列車的難度也增大。重載列車控制的優化目標主要三個，分別為節能、準點、平穩安全。還有一些關于空氣制動系統的約束，主要有制動應用延遲、最低制動應用水平，一些空氣制動系統不具備分段緩解功能。列車最優控制要考慮線路坡道、彎道、限速、信號燈的約束。這些限制降低了減少縱向列車內力和能量使用的靈活性。本文綜述了重載列車所采用的列車控制優化方法。

關鍵詞： 重載列車，用時最短，能耗低，列車沖動小，最優控制方法

引言：為了提高重載列車的運行效率、安全性，需要優化列車運行控制策略。優化后的列車運行控制策略，可以輔助司機控制列車，優化列車運行時刻表，以及應用于列車自動駕駛系統中。在選擇最優重載列車控制算法時，有一些約束考慮。為了防止列車斷鉤，由線路坡道、彎道以及列車控制動作等導致的列車內部縱向力也要限制在車鉤承受力范圍之內。

1 優化控制方法概述

在列車控制及其優化領域的大多數文獻都集中于地鐵客運方面，且重點關注的是在保持既定時間表的同時減少能耗，值得注意的研究成果。一些研究中包括多參數優化，包括乘客的舒適性，多參數優化可應用于列車自動控制器，用于控制地鐵客運服務。在不考慮縱向列車動力學的情況下，貨運列車能量優化研究與客運式列車的能量優化非常相似。

2 能量和時間優化

一些能量優化研究已經拓展到研究運行時間表的變化對能耗的影響，比如中通過改變計劃行程時間來觀察能量使用情況和時間的關系。如果能量使用和時間成本已知的情況下，則可以確定最佳行程時間。對于一趟運行，這種方法很簡單，但當考慮多個列車組時，需要組合各個部分來確定整體能量與時間關系，然后可以找到最優解。能量與時間優化引入了網絡調度的領域。如果將一列火車的行駛時間延長以節省能源，那么這可能會對同一網絡上其他列車的時間表和能源使用產生不利影響。

3 多目標優化

一些研究認為能夠應用于客運列車控制的技術，也適用于重載列車的控制。客運列車注重乘客的移動，同時客運受影響的主要參數有時間、能量、乘客的舒適度和在站臺上的停車位置。一些研究中表明乘客的舒適度受列車縱向加速度影響，同時乘客的舒適度也受列車運行速度的影響，比如高速列車將產生較大的震動、風噪聲，但是還未有研究將速度納入對乘客舒適度影響的研究。在處理列車控制多目標數優化時，文獻中發現了兩個優化方法領域。一種多參數優化方法使用遺傳算法（GAs）來尋找最優的控制策略。第二種多參數優化方法是調節模糊控制器直到得到了最優的列車控制策略。模糊控制器的調整可以通過手動來完成，也可以使用遺傳算法來完成。

3.1遺傳算法

遺傳算法為進化算法的一個子集。目前使用的進化算法主要是進化規劃和進化策略，使用一種相似的遺傳算法來控制短客運列車。遺傳算法使用染色體代表控制變化發生的軌跡距離，僅考慮牽引、惰行、制動三種控制狀態。第一個控制狀態為牽引，第一個控制狀態的轉變是牽引轉惰行，此外控制變化將在“牽引轉惰行”，“惰行轉牽引”之間切換，制動操作是最后的控制狀態。創建了一種被稱為層次遺傳算法（HGA）的方法，其中染色體中的一個附加元素被用來表示要執行的惰行點的數量。HGA方法允許染色體獲得比實際更多的惰行點的信息。這樣做的好處是，惰行點的數量可以改變，而不改變染色體的整體長度。

3.2模糊控制算法

在列車控制優化領域，使用模糊控制的研究多于遺傳算法。模糊邏輯控制器是一種基于規則的結構，算法相對簡單，可以在實時控制器中實現。創建模糊邏輯控制器的兩個關鍵方面是設計控制器的結構和確定所使用的權重，兩者都兼顧，才能設計一個最優的模糊控制器。一種可調整模糊控制器的優化方法可以創建一個計算量低的列車控制器，并且可以在ATO系統中實現。模糊邏輯控制器的缺點是，它們產生了一種在給定情況下平均最佳的控制策略。如果模糊邏輯控制器配置為一條穿越山區和平坦平原的軌道，那么控制器將是兩種配置之間的妥協。

4 總結

遺傳算法需要大量的處理器，無法在列車在線計算及控制應用，而可以用于離線計算最優列車控制操作。機車上的實時優化控制器可以選擇模糊控制器，其所需處理器少。這兩種方法都將提供依賴于特定列車配置和運行線特性的解決方案。如果列車或路線特性發生了變化，則需要重新設計控制器。使用遺傳算法或模糊邏輯控制，可以為重載列車提供最佳或接近最優的列車控制的方法，包括離線和在線實時更新。

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作者簡介：朱保林，1990.4，男，漢族，河南省周口市碩士，初級工程師，機車自動駕駛

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