一、城市轨道交通列车自动运行仿真系统（论文文献综述）
丁润成[1]（2021）在《CBTC叠加在CTCS-2列控系统下车站能力分析方法研究》文中研究表明在加强建设交通强国背景下,海南结合城市规划,计划在既有线路上加开市域列车,提出了CBTC叠加在CTCS-2制式的技术方案,CBTC叠加后的能力提升效果成为该技术方案是否可行的重要参考依据之一。但CBTC制式下目前采用的能力分析方法不能简单复制应用于高速铁路,需要根据高速铁路混运制式下的线路及作业特征,特别是高速线路上折返作业产生的新问题进行研究,而车站能力是全线能力的主要瓶颈,因此开展CBTC叠加在高速铁路CTCS-2制式下车站能力分析的研究势在必行。本文基于既有高速铁路线路加开市域列车的需求,提出了CBTC叠加在CTCS-2制式下基于闭塞时间模型和列车运行计划周期的车站设计能力分析方法。首先,本文基于仿真需求对线路采用双点拓扑结构进行建模,对高速铁路列车及城市轨道交通列车建立动力学模型及ATP控车模型,并结合CTCS-2、CBTC制式下信号系统工作流程提取相关时间参数,同时考虑运营组织相关需求及特点建立相关数据库,为实现科学准确的定量分析计算提供数据基础。其次,本文提出了适用于不同类型车站的基于闭塞时间和运行计划周期的车站能力分析方法,具体工作如下:（1）提出了分区的定义和划分原则,建立了CBTC和CTCS-2制式下不同类型分区的闭塞时间模型、CBTC叠加在CTCS-2制式下车站不同作业场景的闭塞时间模型;（2）分别对无折返作业车站和折返作业车站建立了列车运行计划周期建模方法:无折返作业车站,结合车站进路占用方案与开行比例,构建算法确定列车运行计划周期;有折返作业车站引入图解法分析,并与开行比例结合确定列车运行计划周期;（3）引入堆模型及Max-plus Automata理论构建能力计算模型;（4）建立冲突检测及调整算法:针对闭塞时间窗无法检测到的可能的时间限制条件冲突进行检测,并建立冲突调整算法。最后,本文以海南东环线作为例,将上述车站能力分析方法应用于该区段典型车站的能力分析,验证了该方法的可行性与有效性。分析结果量化评估了CBTC叠加在CTCS-2制式后海南东环线列车运行能力提升效果,并为折返作业车站折返策略的选择提供了参考,通过现场数据的对比,C2制式下能力分析结果与实际基本吻合。综上,本研究所提出的适用于不同类型车站的基于闭塞时间和列车运行计划周期的车站能力分析方法可以实现科学准确计算车站能力,该方法不仅可以直观看到车站的能力瓶颈分区及各分区时间裕量,而且将为后续车站-区间一体化能力分析以及计划运行图编制提供详细完备的数据基础。
李和壁[2]（2021）在《高速铁路列车群运行仿真系统技术研究》文中进行了进一步梳理针对我国高速铁路成网条件下固定设施跨越式发展与移动装备运行速度高、车型种类多,运营组织复杂、调度指挥难度高之间不平衡的协同难题,为明确高、中速列车共线运行、多类行车闭塞方式和列控方式共存的复杂模式与我国铁路设计规划、运营调度间的接口关系,挖掘铁路线路设计方案与车站拓扑结构对线路通过能力的影响,满足铁路运输组织的理论研究、工程运用对高速铁路网络系统基础设施分析规划的要求,量化列车时刻表适应性并分析突发事件和列车晚点对时刻表与后续行车波动影响,有必要利用相关理论构建关键技术仿真模型,开展我国高速铁路列车群运行仿真技术研究,进而为我国高速铁路路网规划设计、列车运行图调整优化、列控平台测试验证提供科学支撑。作者在阅读研究国内外学者相应研究成果基础上,梳理了列车群行车仿真理论方法,以我国高速铁路运输组织特点为基础,构建了高速铁路列车群运行仿真系统技术理论框架,并综合基础设施数据、动车组数据与列车时刻表数据等仿真基础数据,实现了信号系统模型、相关控车逻辑、列车车站运行模型以及多并发仿真算法,通过调度集中控制系统仿真模块构建CTC功能,从系统架构搭建、基础数据管理、列控系统建模等方面详细论述了列车群行车仿真技术。主要研究内容包含以下6个方面:（1）以实现单一列车在区间运行仿真为目的,对高速动车组不同工况下的受力进行分析研究,构建运动模型底层抽象类,具体化各型号列车牵引制动模式并予以分类,以此为基础构建高速铁路动车组运动模型并进行仿真研究。（2）以实现多列车区间运行追踪仿真为目的,针对高速铁路安全防护超速控车实际场景,建立应用于仿真体系的列控模型,基于此实现列控核心算法,通过模拟紧急制动曲线以及常用制动曲线触发逻辑,结合基础设备模型底层抽象类,开展高速铁路列车群多列车追踪列控模型仿真研究。（3）以实现高速铁路列车群路网仿真运行为目的,利用同异步仿真原理,探究同步异步仿真策略在高速铁路动车组仿真过程中的具体运用逻辑,基于线程池动态管理机制,实现列车群运营周期覆盖、CTCS-2/3信号系统逻辑以及CTC调度集中控制仿真,构建同异步架构下的多并发列车群运行控制仿真模型。（4）以实现高速铁路列车群动态显示仿真为目的,将路网基础设施结构作为底层数据框架,通过路网实际LKJ数据与设计施工数据多种方式存取,以同异步架构下的多并发列车群控制仿真模型为基础,开展高速铁路列车群动态显示仿真技术研究。（5）以计算铁路通过能力为目的,结合既有技术及框架,以真实铁路路网数据为基础,首先分析目标线路列车追踪间隔方案是否可行,进而搭建大型枢纽站通过能力、区段通过能力以及既有线改造需求下车站通过能力的计算场景,设计相关模型及算法,通过高速铁路列车群运行仿真技术验证其有效性。（6）以分析高速铁路晚点传播影响为目的,以真实行车数据为基础,构建服从随机系统事故分布以及CDF累计分布的铁路基础设备疲劳度概率模型,并据此开发设备随机故障模块,建立行车仿真随机干扰集,搭建列车晚点传播模型及场景,通过模拟设备失效分析其对运输秩序的影响程度及波动范围,探究晚点影响传播特性,进而为非正常行车组织方案优选提供手段与支撑。高速铁路列车群运行仿真平台涉及列车运动模型、路网结构搭建、路网里程转换、列车群并行、列车牵引计算、信号系统调优、列控计算、列控参数调整等一系列问题,属于铁路多学科多领域的交叉问题。开展融合多种模型技术的列车群运行仿真研究,不仅可以通过微观运动仿真实现验算制动能力、提高行车密度与通过能力,同时在宏观上进行辅助路网的规划设计,为深层次提高铁路路网运营服务水平提供有力支撑。
刘晓飞[3]（2021）在《城轨列车ATO节能运行优化研究》文中研究表明近年来,我国城市轨道交通高速发展使城市化进程加快带来的环境污染、交通拥堵等问题得到了极大改善。同时随着城市轨道交通线网规模的不断扩大,能耗剧增问题日益突出,如何降低运行系统能耗已经成为目前保持城市轨道交通绿色可持续发展的核心问题之一。在城市轨道交通运行系统的日常能源消耗形式中,其主要能耗构成形式为列车运行牵引力做功所消耗的能量。因此,研究降低列车运行牵引能耗对于减少系统总体能耗与运营成本具有重要的现实研究意义。在城市轨道交通中,列车通过ATO（Automatic Train Operation,列车自动运行）系统的速度自动调整跟踪控制功能,实现列车的无人自动驾驶。ATO系统将优化层生成的目标速度曲线作为参考曲线,通过牵引、制动单元的指令输出,实现列车对目标曲线的贴近跟踪,这一跟踪过程决定了列车实际运行所消耗的具体能耗值。而传统列车节能研究多采用不同算法在各约束条件下,优化列车目标速度曲线,没有综合考虑ATO实际运行中的跟踪控制调整模块,使列车速度控制器实际输出的运行控制指令与目标速度曲线存在偏差,对列车实际运行能耗造成一定影响。基于此,本文提出模拟退火概率突跳改进粒子群算法和人群搜索PID控制方法对列车目标速度曲线和ATO跟踪控制策略进行优化,实现城轨列车站间节能运行。具体研究内容如下:（1）首先,对列车ATO系统工作原理、功能和双层控制结构进行深入分析,明确列车运行控制系统中核心ATO子系统与其他子系统之间的紧密联系。通过对列车牵引特性、制动特性、阻力特性及工况转换原则进行分析,建立城轨列车动力学模型。在此基础上,分析列车运行能耗的组成以及主要影响因素,提出城轨列车运行能耗的几种计算方法,为城轨列车节能运行优化提供必要的理论基础。（2）其次,对列车运行过程及运行模式进行分析,提出基于操纵工况的列车节能优化控制策略,将节能优化问题转化为求解列车运行过程中的工况转换速度序列问题,并综合考虑多项约束指标建立列车节能运行控制优化模型。（3）再次,对标准PSO（Particle Swarm Optimization,粒子群算法）进行改进,提出一种PSOCFSA（Particle Swarm Optimization with Constrict Factor of Simulate Anneal,模拟退火压缩因子粒子群算法）对列车节能控制模型求解,优化列车节能运行目标速度曲线,获得ATO优化层最低目标运行能耗。相对于标准PSO算法,改进后的算法引入压缩因子调整控制参数,结合模拟退火机制,有效提高算法全局寻优性能和收敛性能,并验证算法的有效性。（4）最后,针对当前城轨列车自动驾驶运行采用传统PID控制,由于其参数调节繁琐造成列车速度控制的不灵活问题,提出利用SOA（Seeker Optimization Algorithm,人群搜索算法）将其三个参数作为组合寻优量,进行PID参数自整定。并将设计好的SOA-PID改进控制器应用于ATO跟踪控制层,使列车能够精确跟踪节能目标速度曲线,完成站间平稳运行,验证改进后的控制器能够保证良好的跟踪控制效果,减少列车实际运行能耗与目标曲线能耗的差值,有效降低列车运行能耗。
司鑫悦[4]（2021）在《城市轨道交通CBTC系统工程测试序列生成方法研究与实现》文中进行了进一步梳理近年来,城市交通拥堵问题日益突出,城市轨道交通建设被视为有效解决问题途径之一,担任着越来越重要的角色。基于通信的列车运行控制系统（Communication Based Train Control,CBTC）,作为我国现代化城市轨道交通最核心的技术之一,对于提高列车通过能力,保证列车运行安全都起到了重要作用。CBTC系统在投入使用前,必然要进行工程测试,目前各CBTC系统生产厂家在工程测试阶段使用各自的测试方法与标准,业内并没有形成统一的测试流程,测试效率低下,且极易发生重测、漏测的现象,也无法验证测试的可行性,测试阶段极易出现安全问题。因此研究通用的CBTC系统测试序列生成方法,提高测试效率,是有必要的。论文主要研究了一种CBTC系统工程测试阶段测试序列的生成方法,首先依据城市轨道交通互联互通最新标准规范编写了覆盖全部系统需求的测试案例库,然后通过对测试案例库中的全部测试案例进行分析,可将测试案例按照是否涉及车载设备的模式转换分为两部分,并分别对这两部分案例展开串联工作。对于涉及到车载设备模式转换的测试案例,将其转化为求解具有多重弧段的有向图的中国邮路问题,利用Edmonds-Johnson算法进行求解,并结合LINGO工具进行建模与分析,构造有向欧拉图,找出邮递路线的最优解,然后提出一种测试序列优化方法,解决生成的测试序列过长导致的可执行性低的问题,从而得到涉及到车载设备工作模式转换相关功能的测试序列;其余不涉及车载设备工作模式转换的案例,则通过形式化描述的方法,首先将测试线路按照某种规则划分为若干测试区段,然后分析测试案例执行约束条件与测试区段特征量,设计匹配算法,将测试案例与测试区段进行匹配,匹配完成后利用基于列车运行状态一致性的串联算法将测试案例进行串联,并开发测试序列辅助生成工具,生成非模式转换测试序列。以上方法生成的两部分测试序列就构成了全部的CBTC系统工程测试序列,将其在CBTC系统自动测试平台中执行,均可以正确执行,并将本文生成的测试序列与人工编制的测试序列进行对比,结果表明本文生成的测试序列能明显提高CBTC系统工程测试的测试效率,为实现自动测试提供了保障。
侯卓璞[5]（2021）在《面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究》文中进行了进一步梳理城市轨道交通具有安全高效、快捷准点、绿色环保等特点,是现代化公共交通发展的重要方向,近年来得到了快速的发展。随着路网规模的逐渐扩大和乘客出行需求的迅猛增长,城市轨道交通的运营环境日益复杂,运营控制难度日趋增大。列车运行过程中会不可避免地出现由设备、环境、人为等因素导致的随机干扰而产生延误,如果不采取有效措施及时地进行列车运行调整,会导致线路甚至路网运营秩序紊乱、站台乘客滞留等危害。目前轨道交通系统行车调度指挥与列车运行控制采用分层架构,突发情况下主要依赖调度员人工经验进行应急处置,效率不高且难以兼顾全局信息,具有一定的局限性。随着轨道交通系统自动化与智能化水平的提高,打破既有行车调度指挥与列车运行控制的分层架构,实现调度控制一体化成为近年来的研究热点。在此背景下,本文针对城市轨道交通运营中干扰对列车运行和乘客出行的影响,从乘客出行需求、行车调度指挥和列车运行控制三个层面出发,研究面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法。具体来说,本文的研究工作主要有以下四点:1.针对客流高峰时段干扰对列车运行与候车乘客出行的不利影响,提出面向乘客需求的列车运行自动调整方法。考虑站台容纳能力和列车载客容量的限制建立基于容量约束的动态客流模型,对乘客候车、上下车及滞留等状态进行精确刻画。进一步地,考虑乘客上下车过程对列车停站时间的影响,以减小列车延误时间和站台滞留乘客数量为目标,建立基于容量限制的列车运行调整模型,并针对该模型特点设计基于布谷鸟搜索的列车运行调整算法进行求解。仿真算例结果表明所提方法能够在短时间内得到有效的列车运行调整方案,以快速恢复正常行车秩序并满足乘客出行需求。2.结合实际列车自动调整功能并考虑干扰对列车运行能耗的影响,提出基于预置推荐速度曲线的列车运行自动调整方法。考虑列车运行过程中的载重变化,建立基于再生制动能量利用的列车能耗计算模型,基于二元变量建立列车运行等级与预置推荐速度曲线、运行时间及能耗之间的映射关系。采用压缩时分调整策略,以减少列车运行能耗、延误时间和滞留乘客数量为目标建立混合整数非线性规划模型。基于大M法对模型中非线性约束进行线性化重构,将原模型转化为混合整数线性规划模型,并采用数学规划软件CPLEX求解。仿真算例结果表明所提方法能够通过在线选择列车运行等级,短时间内得到列车运行调整与推荐速度曲线选择一体化的方案,使列车尽快恢复原计划运行,并降低滞留乘客数量与列车运行能耗。3.针对客流高峰时段压缩时分调整策略对降低列车延误时间与滞留乘客数量的局限性,提出预置速度曲线下基于组合策略的列车运行自动调整方法。考虑在线选择列车运行等级,采用扣车和压缩时分的组合策略以进一步均衡列车运行间隔。以减少滞留乘客数量和列车运行延误时间为目标,建立基于扣车和压缩时分策略的列车运行调整模型。提出了基于仿真优化的列车运行调整算法,利用动态客流仿真模型对调整方案进行评估以确定被扣停列车并更新扣车约束条件,通过迭代求解快速得到包含扣停时间、调整后列车运行等级和停站时间的一体化方案。仿真算例结果表明相较于单一的压缩时分策略,采用组合策略的调整方案能进一步减少列车延误时间和站台滞留乘客数量,显着缓解客运压力。4.针对既有行车调度指挥与列车运行控制的分层架构并考虑速度曲线的实时优化,提出基于深度学习和混合搜索的列车调度与控制一体化方法。考虑列车运行调整过程中推荐速度曲线优化的实时性需求,建立列车速度曲线优化模型并采用遗传算法求解以获取带标签的样本数据,并训练卷积神经网络来拟合输入集（列车在各区间的线路条件、运行时间）与输出集（最优曲线对应列车工况转换点及能耗）之间的映射关系。进一步地,以最小化列车运行能耗和延误时间为目标,建立列车运行调整与运行控制一体化模型,提出一种基于混合搜索的列车运行调整算法以求解问题。仿真算例结果表明所提方法能够在短时间内得到列车运行调整与推荐速度优化一体化的方案,所训练的卷积神经网络满足运行调整过程中推荐速度曲线优化的计算精度与速度需求。
朱松巍[6]（2021）在《基于运行等级的列车节能运行图优化》文中研究表明城市轨道交通是一种安全、高速且低碳的公共交通方式,由于运量大,单位乘客能耗在交通方式中处于较低水平。但是随着人口的增长与城市轨道交通的建设,城市轨道交通的总能耗不断提升,因此有必要对城市轨道交通的运行进行节能优化。由于列车在站间运行过程中牵引消耗的能量根据站间运行时间以及列车的运行情况决定,为了降低牵引能耗,一方面可以在列车运行图中为部分车次分配较长的站间运行时间,另一方面可以优化列车在给定运行时间下的运行情况。在实际运营中,列车的站间运行时分取决于列车自动监控系统（Automatic Train Supervision,ATS）中预存的列车运行等级,不同等级对应于不同的站间运行时分与运行曲线。列车自动驾驶（Automatic Train Operation,ATO）系统根据与各运行等级对应的预存列车运行曲线进行列车控制,保证列车运行时间与ATS系统所给定运行等级的运行时间相同。本文首先对ATO系统中预存的列车运行曲线进行节能优化,在此基础上提出一种基于随机运营场景的列车运行等级鲁棒优化方法,并研究基于运行等级选择和再生制动能利用的列车运行图与车底周转计划一体化编制,以实现列车节能运行的目标。本文主要研究工作如下:（1）基于速度距离网络的列车运行曲线优化。根据列车动力学模型建立列车运行曲线优化模型,通过离散化速度与距离,将该模型转换为离散的速度距离网络模型。通过拉格朗日松弛,将原问题转换为最短路径问题,并使用动态规划算法求解。基于列车运行曲线特性,使用网络重构方法降低求解精度对运算时间的需求。基于亦庄线数据测试了不同算法的效果,证明了拉格朗日松弛与网络重构方法的有效性。（2）基于随机运营场景的列车运行等级鲁棒优化。以最小化各场景能耗与停站时间扰动导致的延误为目标,建立了混合整数非线性规划模型以确定各列车运行等级的运行时间。通过引入辅助变量与约束,将混合整数非线性规划模型转换为混合整数线性规划模型,使用优化软件CPLEX实现了混合整数线性规划问题的求解。本文基于亦庄线客流数据生成停站时间扰动场景,同时考虑多个扰动场景进行鲁棒性优化,并通过列车运行调整仿真对比了优化后的运行等级组合与固定时间间隔的运行等级组合在相同停站时间扰动场景下的效果,结果表明优化后的运行等级组合能更有效地降低延误。（3）城市轨道交通列车运行图节能优化。通过开行方案考虑各时间段客流需求,对各车次分配合适的运行等级以实现节能效果,建立混合整数线性规划模型进行列车运行图与车底周转计划一体优化。考虑到列车运行图的规律性,本文提出两种模型扩展以保证平峰期车次选择相同的运行等级。通过亦庄线数据对比了不同模型与实际运行图的效果,结果表明平峰期自由选择运行等级的一体化运行图与车底周转计划优化模型在所有模型中取得了最优的目标函数值。本文在运行图节能优化模型的基础上建立考虑再生制动能利用量的优化模型,并提出分步方法进行求解,仿真结果表明考虑再生制动能的运行图模型较未考虑再生制动能的模型能有效提高再生制动能利用量,且当发车间隔缩短时,再生制动能利用量的提升幅度增大。本文共有图39幅,表16个,引用参考文献65篇。
周林彦[7]（2021）在《面向全自动运行系统的列车实时调整与客流量控制联合优化方法研究》文中提出近年来城市轨道交通飞速发展,已经成为现代大城市中最受欢迎的交通方式。列车运行调整对于保证地铁安全高效的运营具有重大意义。作为列车运行调整过程中最关键的因素之一,站台等待人数与列车动态运行之间存在着耦合关系。激增的客流使得地铁系统的发车间隔越来越小,从而导致列车运行极易受到外界的干扰,继而引发列车晚点,增加站台等待人数;而站台等待人数的增加则会延长列车的停站时间,加剧列车晚点。因此,对列车运行调整与客流量控制进行联合优化具有非常重要的意义。随着全自动运行（Fully automatic operation,FAO）系统的广泛应用,对列车实时调整与客流量控制的自动化程度提出了很高的要求。在列车实时调整优化算法上,现有的列车运行调整大多采用集中式优化算法,具有计算效率低和响应速度慢的缺点,不能满足列车调整实时性的需求。基于此,本文开展列车实时调整与客流量控制的联合优化研究,旨在提高列车到发的准点率、列车的运行水平和服务质量。本论文首先建立了列车实时调整、列车运行曲线动态生成和站台等待人数调整的联合动态模型;其次采用分布式优化算法提高了计算效率;最后利用C#编程设计并实现列车自动监控系统（Automatic Train Supervision,ATS）仿真验证平台,主要对运行图界面、数据库和列车自动排列进路进行设计,验证列车实时调整与客流量控制分布式优化算法在ATS仿真系统的有效性。本论文的研究内容和创新点主要在以下几个方面:（1）考虑列车动态运行和客流之间的耦合关系,建立列车实时调整、列车运行曲线动态生成和站台等待人数调整的联合动态模型;在此基础上,建立列车动态调整优化目标和运营约束条件,利用模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）算法将联合动态模型转换为优化控制模型。（2）本文基于交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）设计列车实时调整与客流量控制分布式优化算法。该算法能够解决具有耦合约束的复杂优化模型,与集中式优化算法相比,有效提高计算效率,保证列车调整的实时性。（3）本文将列车实时调整与客流量控制分布式优化算法在ATS仿真系统中进行验证,实现ATS系统中基于改进A*算法的列车自动排列进路功能和基于ADMM分布式算法的列车实时调整功能。通过列车受到干扰后的实际运行图恢复为计划运行图的效果来验证列车实时调整与客流量控制分布式算法的有效性。
陈明亮[8]（2021）在《编队运行中基于协同控制的列车安全防护控制方法》文中研究指明由于高速铁路具有安全、快速、便捷、舒适的优势,其运输需求不断增加,运营里程不断增长。与此同时路网也逐渐复杂,瓶颈区段逐渐增多。瓶颈区段的通过能力对路网运输能力的影响至关重要,利用现有的铁路基础设施提升线路的通过能力,是未来高速铁路发展的机遇和挑战。为了应对提升铁路通过能力和运输灵活性的挑战,国内外学者提出列车编队运行（或称“虚拟编组”）的概念,成为轨道交通领域的研究热点。列车编队运行时,通过无线通信可以实现编队内部列车间的信息交互,其控制目标是实现实际追踪间隔与期望追踪间隔趋于一致,编队内列车速度与期望速度趋于一致。列车编队运行期望通过打破传统安全制动距离的限制,进一步缩小列车追踪间隔,提高线路通过能力,但列车碰撞的风险也进一步增加。本文针对列车编队运行安全防护控制问题展开研究,主要集中于列车编队运行所需要的安全制动模型以及安全制动控制方法两个层面,具体的研究内容如下:（1）研究了适用于列车编队内部列车的安全制动模型。基于机理分析和数值分析的方法,描述了编队列车制动的防护机理,构建适用于列车编队运行的安全制动模型。提出了一种基于相对坐标系下的安全限制速差计算方法,该方法为编队列车速度波动划定危险边界。（2）研究了列车编队运行减速控制的运行场景。基于分布式模型预测控制架构,将列车编队减速运行的控制过程转化为有约束的优化控制问题,设计了基于模型预测控制的列车编队减速运行控制算法。通过数值仿真的方法验证了控制算法的有效性,并设计仿真实验讨论了控制器参数对控制器效果的影响。（3）研究了列车编队运行领航列车紧急制动停车的运行场景,提出相对动能的概念对编队列车的碰撞风险进行指标量化。基于集中式模型预测控制架构,以最小化编队内部列车碰撞风险为优化目标,设计了基于模型预测控制的紧急停车安全控制算法。通过数值仿真,与自适应巡航控制算法和最大制动控制算法进行比较,验证了本论文提出的控制算法的有效性,为编队列车紧急制动停车场景提供了一种安全避撞控制方法。（4）基于MATLAB/GUI编程技术设计和开发列车编队运行系统仿真平台,设计典型场景,验证控制算法有效性。
田桦东[9]（2021）在《基于AnyLogic列车追踪运行过程仿真研究》文中认为铁路运输凭借更高的运输能力、更低的运输价格、更高的安全性和稳定性等特点一直是乘客选择出行的最主要方式,在社会发展中的地位和作用至关重要。铁路客货运量的任务随社会需求增长也不断增加,因此保证乘客更加安全的出行、保证货物更高效的运输是铁路运营的重中之重。最有效的举措就是减小列车间追踪运行间隔距离,从而可以让列车以更小的追踪列车间隔时间安全行驶,让列车的运行效率得到了有效地提高。本文基于对现有列车运行闭塞制式的分析,总结现有闭塞制式的特点以及不足之处。对各种闭塞制式追踪列车间隔时间进行定性的对比分析,接着定量的分析列车间最小追踪间隔在撞“硬墙”和撞“软墙”模式的区别。计算撞“软墙”模式相比于撞“硬墙”模式对列车运行效率的提高。基于车-车通信系统的技术支持,借鉴道路交通里的车辆跟驰理论,提出列车间虚拟连挂的概念。对虚拟连挂不同场景下前行列车和追踪列车间的运行情况进行描述和具体的分析,主要包括列车出发、追踪运行、连挂运行、无意解挂和有意解挂五种场景,并且对列车间虚拟连挂过程各个运行场景之间的转换情况进行说明。在对车辆跟驰模型理论分析的基础上,结合虚拟连挂列车运行场景构建了虚拟连挂模式下多场景列车追踪模型。利用Any Logic仿真软件根据列车运行场景和建立的模型对虚拟连挂模式列车的追踪运行过程进行仿真分析。选取合适的参数仿真分析在列车减速度、加速度、列车间追踪间隔距离不同取值的情况下对列车间追踪运行过程产生的影响;并在上述因素相同取值情况下对比移动闭塞制式分析虚拟连挂模式下列车运行效率的提高。
侯禹含[10]（2021）在《有限集切换动力学下的列车队列运行预设性能控制方法》文中指出城市轨道交通系统由于其安全高效、绿色环保等特点成为大中型城市综合交通体系的重要组成部分,先进的列车自动运行智能控制方法是保证其安全平稳和高效运行的重要手段。随着近年来路网规模大量的扩张,列车运行条件越来越复杂化、多样化。在列车运行环境、线路条件等复杂多变的情况下,现有基于经验参数建立的单一环境列车运行模型不能全面的描述列车动力学实际运行状态。同时在带有强非线性的列车运行条件下,如何提高城市轨道交通列车跟踪精准度、减小列车运行间隔又对列车的自动驾驶控制算法提出了更高的要求。本文针对不同运行环境下的系列列车运行非线性问题,设计能够实现精准追踪的列车自动驾驶控制方法,主要展开的研究内容如下:首先,针对提高列车自动运行控制精度,设计了一种低复杂度列车预设性能控制算法。通过设计以状态误差非线性变换为核心误差预设性能控制方法,可以使得列车的位置、速度状态误差在满足一定的与实际场景相符的初值条件下约束在预设性能范围内。在此基础上又提出了扩展后的非线性误差变换的嵌套式类PID预设性能控制算法,通过仿真验证两种方法能够实现列车位置、速度预设性能控制。其次,针对列车不同的已知与未知运行环境变化,建立了一种列车运行有限集切换动力学模型。考虑现有列车动力学建模方法中,力学机理模型的建立多依赖于连续性与光滑性的强假设条件,且假设列车运行在单一环境中,有历史运行数据融合的静态模型往往忽略了复杂环境下列车运行动力学时变与切换特征。本章针对城轨列车实际不同运行环境建立切换动力学模型,提出了一种容忍任意频次切换的非线性切换控制方法。并以地铁亦庄线13站间实际运行数据为仿真案例,最终验证了控制算法对于切换模型的有效性。最后,针对多列车队列追踪运行时引发的牵引制动频繁切换问题,研究非线性零区输入下的多列车队列运行控制方法。考虑列车牵引制动频繁切换现象,本章设计补偿当前运行阻力的非线性零区输入,提出了多列车队列运行双向拓扑结构耦合模型,并设计作用于列车耦合误差的扩展预设性能控制算法,在保证列车追踪距离大于安全间隔的前提下提高了线路使用效率。通过四车队列运行仿真算例验证该控制方法对列车队列运行的稳定控制。图40幅,表5个,参考文献68个。
二、城市轨道交通列车自动运行仿真系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、城市轨道交通列车自动运行仿真系统（论文提纲范文）
（1）CBTC叠加在CTCS-2列控系统下车站能力分析方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 能力定义及分析方法 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 2 CBTC叠加在CTCS-2制式下能力分析概述 |
| 2.1 CTCS-2和CBTC制式系统原理及系统架构 |
| 2.1.1 CTCS-2制式系统原理及系统架构 |
| 2.1.2 CBTC制式系统原理及系统架构 |
| 2.1.3 CBTC叠加在CTCS-2制式下信号系统特点 |
| 2.2 CBTC叠加在CTCS-2制式下车站能力分析方法框架 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 无折返作业车站能力分析 |
| 3.1 车站线路数据建模 |
| 3.1.1 异步仿真基础设施数据模型 |
| 3.1.2 能力分析线路数据模型 |
| 3.2 无折返作业车站闭塞时间模型 |
| 3.2.1 无侧线车站闭塞时间模型 |
| 3.2.2 有侧线车站接车分区闭塞时间模型 |
| 3.2.3 有侧线车站发车分区闭塞时间模型 |
| 3.2.4 CBTC叠加CTCS-2制式下有侧线车站不同作业场景闭塞时间模型 |
| 3.3 基于闭塞时间窗的无折返作业车站运行计划周期 |
| 3.3.1 构建列车运行计划 |
| 3.3.2 基于列车动力学模型及信号系统控车模型的异步仿真 |
| 3.3.3 基于闭塞时间窗的列车运行计划周期 |
| 3.4 运行计划周期的能力计算模型及冲突检测 |
| 3.4.1 Max-plus Automata理论及堆模型定义 |
| 3.4.2 Max-plus Automata模型在无折返车站能力计算模型应用 |
| 3.4.3 建立无折返车站冲突检测算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 折返作业车站能力分析 |
| 4.1 折返分区划分原则 |
| 4.2 折返作业车站闭塞时间模型 |
| 4.2.1 站后折返区域闭塞时间模型 |
| 4.2.2 折返场景闭塞时间模型 |
| 4.3 基于闭塞时间窗的折返作业车站运行计划周期 |
| 4.3.1 构建包含折返作业的列车运行计划周期 |
| 4.3.2 基于闭塞时间窗的列车运行计划周期 |
| 4.4 折返作业车站能力计算和冲突调整算法 |
| 4.4.1 折返作业车站能力计算 |
| 4.4.2 折返作业车站能力分析调整算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 仿真及实例验证 |
| 5.1 数据准备 |
| 5.1.1 线路 |
| 5.1.2 列车 |
| 5.1.3 信号系统 |
| 5.1.4 运营组织 |
| 5.2 无侧线车站能力分析案例 |
| 5.2.1 长流站分区划分及运行计划周期 |
| 5.2.2 长流站能力分析结果 |
| 5.2.3 长流站采用CBTC叠加后能力提升的效果 |
| 5.3 有侧线车站能力分析案例 |
| 5.3.1 海口东站分区划分及运行计划周期 |
| 5.3.2 海口东站能力分析结果 |
| 5.3.3 海口东站采用CBTC叠加后能力提升效果分析 |
| 5.4 折返作业车站能力分析案例 |
| 5.4.1 美兰站折返分区划分 |
| 5.4.2 美兰站运行计划周期 |
| 5.4.3 美兰站不同折返策略能力分析结果 |
| 5.4.4 美兰站采用CBTC叠加后能力提升效果分析 |
| 5.4.5 美兰站混运制式下不同折返策略能力提升效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要研究结论及创新点 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 变量定义表 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（2）高速铁路列车群运行仿真系统技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 论文资助 |
| 2 国内外研究综述 |
| 2.1 国外研究现状 |
| 2.1.1 仿真系统维度综述 |
| 2.1.2 模型构建维度综述 |
| 2.1.3 设备仿真与扰动调整综述 |
| 2.2 国内研究现状 |
| 2.2.1 列车运行控制维度综述 |
| 2.2.2 调度运营仿真维度综述 |
| 2.3 既有研究借鉴及总结 |
| 2.4 小结 |
| 3 高速铁路列车群运行仿真技术 |
| 3.1 高速铁路动车组运动模型 |
| 3.1.1 动车组受力分析 |
| 3.1.2 动车组运动模型 |
| 3.2 高速铁路动车组列控模型 |
| 3.2.1 动车组ATP列控模型 |
| 3.2.3 动车组ATO列控模型 |
| 3.3 同异步架构下的多并发列车群运行控制模型 |
| 3.3.1 多并发列车集群运行框架 |
| 3.3.2 CTCS-2/3 信号系统逻辑 |
| 3.3.3 多并发列车集群运营周期 |
| 3.3.4 CTC调度集中控制仿真实现 |
| 3.4 高速铁路列车群动态显示仿真技术 |
| 3.4.1 仿真底层基础数据输入 |
| 3.4.2 仿真线程池动态管理机制 |
| 3.4.3 仿真基础路网图构建策略 |
| 3.5 小结 |
| 4 高速铁路列车群运行仿真系统 |
| 4.1 列车群运行仿真架构 |
| 4.1.1 系统整体架构 |
| 4.1.2 数据架构 |
| 4.2 列车群运行仿真基础数据模块 |
| 4.2.1 底层数据输入模块 |
| 4.2.2 路网铺画模块 |
| 4.3 列车群运行仿真动车组模块 |
| 4.3.1 列控配置模块 |
| 4.3.2 动车组配置模块 |
| 4.3.3 列车配置模块 |
| 4.4 列车群运行仿真运营模块 |
| 4.4.1 时刻表模块 |
| 4.4.2 进路编排模块 |
| 4.4.3 计划运行图模块 |
| 4.5 列车群运行仿真输出模块 |
| 4.6 小结 |
| 5 高速铁路列车群运行仿真系统运用实证 |
| 5.1 区段追踪间隔方案可行性分析 |
| 5.1.1 区段追踪间隔方案仿真原理 |
| 5.1.2 可行性分析仿真实现 |
| 5.2 改进Rotor模型的区段通过能力计算仿真应用 |
| 5.2.1 数据处理及Rotor模型 |
| 5.2.2 改进Rotor模型通过能力计算方法 |
| 5.3 高速铁路列车群仿真晚点传播 |
| 5.3.1 正常真实行车数据场景仿真 |
| 5.3.2 突发事件对后行列车产生的影响 |
| 5.3.3 列车群运行晚点传播影响 |
| 5.4 小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 主要研究工作 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）城轨列车ATO节能运行优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车节能目标速度曲线优化研究现状 |
| 1.2.2 列车速度跟踪控制研究现状 |
| 1.3 研究内容和主要工作 |
| 2 列车自动运行系统与运行过程分析 |
| 2.1 列车自动运行系统 |
| 2.1.1 ATO系统工作原理 |
| 2.1.2 ATO系统功能 |
| 2.1.3 ATO系统控制结构 |
| 2.2 列车动力学模型 |
| 2.2.1 列车运行受力分析 |
| 2.2.2 列车牵引特性 |
| 2.2.3 列车制动特性 |
| 2.2.4 列车运行阻力 |
| 2.2.5 列车运行工况 |
| 2.2.6 列车运动学方程 |
| 2.3 列车运行过程分析与计算 |
| 2.4 列车运行能耗分析 |
| 2.4.1 列车运行能耗影响因素 |
| 2.4.2 列车运行能耗计算方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 列车节能优化的运行策略研究 |
| 3.1 列车运行操纵模式 |
| 3.1.1 最节时运行控制模式 |
| 3.1.2 最节能运行控制模式 |
| 3.1.3 混和优化运行控制模式 |
| 3.2 列车运行限速处理策略 |
| 3.3 基于操纵序列的列车节能优化策略 |
| 3.4 列车节能优化数学模型 |
| 3.4.1 运行速度约束 |
| 3.4.2 运行时间约束 |
| 3.4.3 舒适性约束 |
| 3.4.4 精准停车约束 |
| 3.4.5 列车节能控制数学模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于PSOCFSA算法的列车节能目标速度曲线优化 |
| 4.1 列车节能目标速度曲线优化问题描述 |
| 4.2 引入压缩因子的粒子群优化算法 |
| 4.2.1 粒子群算法基本原理 |
| 4.2.2 带压缩因子的粒子群算法 |
| 4.2.3 带压缩因子粒子群算法的基本步骤 |
| 4.3 模拟退火优化算法 |
| 4.3.1 模拟退火算法基本原理 |
| 4.3.2 模拟退火算法基本步骤 |
| 4.4 基于PSOCFSA算法的列车节能目标速度曲线优化 |
| 4.4.1 PSOCFSA算法优化思想 |
| 4.4.2 PSOCFSA算法的性能测试 |
| 4.4.3 PSOCFSA算法在列车节能运行优化中的应用 |
| 4.4.4 仿真验证与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于SOA-PID算法的列车ATO跟踪控制 |
| 5.1 列车运行速度跟踪控制问题描述 |
| 5.2 PID控制基础理论 |
| 5.2.1 PID控制基本原理 |
| 5.2.2 PID的离散化处理 |
| 5.3 人群搜索优化算法 |
| 5.3.1 人群搜索算法基本原理 |
| 5.3.2 人群搜索算法基本步骤 |
| 5.4 基于SOA-PID算法的列车ATO速度控制器设计优化 |
| 5.4.1 SOA-PID算法优化思想 |
| 5.4.2 SOA-PID算法的性能测试 |
| 5.4.3 SOA-PID算法在列车ATO速度控制器中的应用 |
| 5.4.4 仿真验证与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（4）城市轨道交通CBTC系统工程测试序列生成方法研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 CBTC系统简介 |
| 1.2.1 城市轨道交通信号系统 |
| 1.2.2 CBTC系统的发展 |
| 1.2.3 CBTC系统的特点 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.4 论文主要工作 |
| 2 CBTC系统工程测试序列生成方案制定 |
| 2.1 CBTC系统工程测试内容 |
| 2.1.1 工程数据测试 |
| 2.1.2 模式等级转换测试 |
| 2.1.3 系统功能测试 |
| 2.1.4 故障功能测试 |
| 2.1.5 接口测试 |
| 2.2 测试序列生成方法的选取 |
| 2.2.1 基于系统状态的形式化建模方法 |
| 2.2.2 基于经验的人工编排测试序列方法 |
| 2.3 CBTC系统工程测试序列生成方法 |
| 2.3.1 测试案例的设计 |
| 2.3.2 CBTC系统工程测试序列生成方法的基本框架 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 模式等级转换测试序列生成及优化 |
| 3.1 优化方法设计 |
| 3.1.1 中国邮路问题介绍 |
| 3.1.2 问题描述与转换 |
| 3.2 算法设计 |
| 3.2.1 Edmonds-Johnson算法描述 |
| 3.2.2 改进的Edmonds-Johnson算法 |
| 3.3 算法实现过程 |
| 3.3.1 平衡图判定 |
| 3.3.2 构造容量网络 |
| 3.3.3 求解最小费用最大流 |
| 3.3.4 欧拉寻迹 |
| 3.4 测试序列生成 |
| 3.5 测试序列二次优化 |
| 3.6 测试序列可执行性验证 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 基于形式化描述的测试序列生成方法研究与实现 |
| 4.1 研究方法设计 |
| 4.1.1 划分线路测试区段 |
| 4.1.2 分析测试案例执行约束条件 |
| 4.1.3 分析测试区段特征量 |
| 4.1.4 匹配测试区段与测试案例 |
| 4.1.5 串联测试案例 |
| 4.2 测试序列辅助生成软件 |
| 4.2.1 匹配算法设计 |
| 4.2.2 串联算法设计 |
| 4.3 基于形式化描述的测试序列生成方法结果分析 |
| 4.3.1 准备线路数据 |
| 4.3.2 准备测试案例数据 |
| 4.3.3 生成测试序列 |
| 4.3.4 测试序列生成结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略语 |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 列车调度与控制一体化中的基本概念和问题 |
| 2.1 列车速度曲线 |
| 2.2 列车运行图 |
| 2.3 列车运行调整 |
| 2.4 符号与记号 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 面向乘客需求的列车运行自动调整方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 考虑列车与站台容量限制的列车运行调整模型 |
| 3.3 基于布谷鸟搜索的列车运行调整算法 |
| 3.4 仿真算例 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于预置推荐速度曲线的列车运行自动调整方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 考虑区间运行等级选择的列车运行调整模型 |
| 4.3 基于大M法的模型线性化重构与求解 |
| 4.4 仿真算例 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 预置速度曲线下基于组合策略的列车运行自动调整方法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 考虑扣车与压缩时分策略的列车运行调整模型 |
| 5.3 基于仿真优化的列车运行调整算法 |
| 5.4 仿真算例 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 基于深度学习和混合搜索的列车调度与控制一体化方法 |
| 6.1 问题描述 |
| 6.2 基于卷积神经网络的列车速度曲线特征学习 |
| 6.3 列车运行调整与运行控制一体化模型 |
| 6.4 基于混合搜索的列车运行调整算法 |
| 6.5 仿真算例 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读博士学位期间所取得的成果 |
| 学位论文数据集 |
（6）基于运行等级的列车节能运行图优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市轨道交通列车运行曲线优化 |
| 1.2.2 列车运行图与车底周转计划编制 |
| 1.3 研究内容与论文结构 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 列车自动驾驶 |
| 2.2 城市轨道交通列车运行图编制 |
| 2.3 优化算法理论基础 |
| 2.3.1 多目标优化 |
| 2.3.2 混合整数线性规划 |
| 2.3.3 拉格朗日松弛 |
| 2.3.4 动态规划算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于速度距离网络的列车运行曲线优化 |
| 3.1 列车运行曲线优化问题 |
| 3.2 模型建立 |
| 3.2.1 列车动力学模型 |
| 3.2.2 速度距离网络模型 |
| 3.3 算法实现 |
| 3.3.1 基于拉格朗日松弛的动态规划算法 |
| 3.3.2 速度距离网络重构 |
| 3.4 案例分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于随机场景的列车运行等级鲁棒优化 |
| 4.1 列车运行等级鲁棒优化问题 |
| 4.2 模型建立 |
| 4.3 混合整数线性规划算法实现 |
| 4.4 案例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于运行等级的列车节能运行图优化 |
| 5.1 不考虑再生制动的列车节能运行图优化 |
| 5.1.1 基于运行等级的列车节能运行图优化问题 |
| 5.1.2 基于运行等级的节能运行图模型 |
| 5.1.3 基于运行等级的节能运行图模型扩展 |
| 5.1.4 混合整数线性规划算法实现 |
| 5.1.5 案例分析 |
| 5.2 考虑再生制动能的节能运行图优化 |
| 5.2.1 考虑再生制动能的节能运行图优化问题 |
| 5.2.2 考虑再生制动能的节能运行图模型 |
| 5.2.3 算法实现 |
| 5.2.4 案例分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 研究结论与成果 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（7）面向全自动运行系统的列车实时调整与客流量控制联合优化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 列车运行调整方法 |
| 1.2.2 列车运行调整求解算法 |
| 1.2.3 分布式优化算法 |
| 1.2.4 研究现状小结 |
| 1.3 论文主要内容和结构安排 |
| 2 面向FAO系统的列车运行调整与自动排列进路概述 |
| 2.1 全自动运行系统概述 |
| 2.2 列车运行调整概述 |
| 2.2.1 列车运行调整与客流量控制 |
| 2.2.2 列车运行曲线生成的方法概述 |
| 2.2.3 列车自动监控系统的功能与结构 |
| 2.3 列车自动排列进路搜索算法 |
| 2.3.1 路径搜索算法 |
| 2.3.2 A*算法 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 列车实时调整与客流量控制的动态模型 |
| 3.1 列车外部干扰因素 |
| 3.2 列车实时调整与客流量控制模型 |
| 3.2.1 列车实时调整步骤 |
| 3.2.2 列车实时调整与列车运行曲线的动态生成 |
| 3.2.3 乘客客流量动态模型 |
| 3.3 目标函数和约束条件 |
| 3.3.1 目标函数的确立 |
| 3.3.2 列车运行的约束条件 |
| 3.4 模型预测控制算法 |
| 3.4.1 模型预测控制算法原理 |
| 3.4.2 基于MPC的列车实时调整算法设计 |
| 3.5 非线性模型转化为线性模型的解决方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 列车实时调整与客流量控制的分布式优化算法 |
| 4.1 列车实时调整的分布式架构 |
| 4.2 分布式算法 |
| 4.2.1 对偶上升法 |
| 4.2.2 增广拉格朗日乘子法 |
| 4.2.3 交替方向乘子法 |
| 4.2.4 全局变量一致性优化 |
| 4.3 列车实时调整与客流量控制分布式模型 |
| 4.3.1 全局变量一致性优化模型 |
| 4.3.2 分布式优化算法设计 |
| 4.3.3 分布式优化算法的步骤 |
| 4.4 列车实时调整与客流量控制分布式模型的仿真与分析 |
| 4.4.1 求解环境 |
| 4.4.2 模型求解复杂度 |
| 4.4.3 分布式优化算法的仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 列车实时调整与客流量控制的分布式算法在ATS系统仿真与验证 |
| 5.1 开发环境介绍 |
| 5.2 列车运行图界面设计 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 MYSQL数据库 |
| 5.3.2 数据库编辑 |
| 5.4 ATS系统接口设计 |
| 5.4.1 CBTC系统接口通信 |
| 5.4.2 ATS-ATP接口设计 |
| 5.4.3 ATS-ATO接口设计 |
| 5.5 列车自动排列进路设计 |
| 5.5.1 改进的A*算法 |
| 5.5.2 列车自动排列进路的功能实现 |
| 5.6 ATS系统仿真与算法验证 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 图索引 |
| 表索引 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间的主要研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）编队运行中基于协同控制的列车安全防护控制方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 安全制动模型 |
| 1.2.2 协同编队运行控制方法 |
| 1.2.3 研究现状小结 |
| 1.3 研究内容及结构 |
| 2 列车编队运行速度防护 |
| 2.1 列车超速防护系统 |
| 2.2 列车安全制动模型 |
| 2.2.1 移动闭塞下经典列车安全制动模型 |
| 2.2.2 编队列车运行速度防护 |
| 2.3 数值仿真分析 |
| 2.3.1 基于相对坐标系的限制速差数值仿真 |
| 2.3.2 与移动闭塞下经典安全制动模型的对比 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 编队列车安全减速控制方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 问题建模 |
| 3.2.1 列车动力学建模 |
| 3.2.2 模型预测控制原理 |
| 3.3 模型预测控制器设计 |
| 3.3.1 预测模型和约束条件 |
| 3.3.2 控制器设计 |
| 3.4 数值仿真分析 |
| 3.4.1 仿真参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 编队列车紧急停车安全控制方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 基于模型预测的避撞控制算法 |
| 4.2.1 列车避撞评价指标 |
| 4.2.3 模型预测控制器设计 |
| 4.3 数值仿真分析 |
| 4.3.1 仿真参数设置 |
| 4.3.2 仿真结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 列车编队运行安全防护方法仿真验证 |
| 5.1 仿真平台设计与开发 |
| 5.1.1 仿真平台架构及流程图 |
| 5.1.2 仿真平台功能及界面展示 |
| 5.2 仿真场景验证 |
| 5.2.1 编队列车减速场景 |
| 5.2.2 编队列车紧急停车场景 |
| 5.2.3 编队列车混合运行场景 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 工作总结与未来展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于AnyLogic列车追踪运行过程仿真研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 移动闭塞制式研究现状 |
| 1.2.2 列车追踪模型研究现状 |
| 1.2.3 AnyLogic仿真软件应用研究现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 不同闭塞制式下追踪列车间隔时间分析 |
| 2.1 固定闭塞制式研究 |
| 2.1.1 固定闭塞的分类 |
| 2.1.2 固定闭塞的特点 |
| 2.2 移动闭塞制式研究 |
| 2.2.1 移动闭塞系统原理 |
| 2.2.3 移动闭塞运行模式分类 |
| 2.2.4 移动闭塞的特点 |
| 2.3 追踪列车间隔时间计算原理分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 列车间虚拟连挂模式研究分析 |
| 3.1 车-车通信系统分析 |
| 3.1.1 系统原理 |
| 3.1.2 系统结构及功能 |
| 3.2 虚拟连挂列车运行场景分析 |
| 3.2.1 列车出发场景 |
| 3.2.2 追踪运行场景 |
| 3.2.3 连挂运行场景 |
| 3.2.4 无意解挂场景 |
| 3.2.5 有意解挂场景 |
| 3.2.6 运行场景间的转换 |
| 3.3 虚拟连挂模式的特点 |
| 3.4 列车间最小追踪间隔分析 |
| 3.4.1 撞“硬墙”模式追踪间隔分析 |
| 3.4.2 撞“软墙”模式追踪间隔分析 |
| 3.4.3 两种模式对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 虚拟连挂模式多场景列车追踪模型 |
| 4.1 车辆跟驰模型理论研究 |
| 4.2 多场景列车追踪模型 |
| 4.2.1 建模分析 |
| 4.2.2 列车受力分析 |
| 4.2.3 模型建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 列车间虚拟连挂过程仿真研究 |
| 5.1 虚拟连挂流程分析 |
| 5.2 AnyLogic轨道库仿真建模 |
| 5.3 虚拟连挂过程仿真分析 |
| 5.3.1 仿真参数选取及流程设计 |
| 5.3.2 多种取值情况仿真对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）有限集切换动力学下的列车队列运行预设性能控制方法（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 多列车队列运行控制 |
| 1.2.2 切换动力学模型 |
| 1.2.3 输入非线性控制 |
| 1.3 论文主要框架 |
| 2 理论基础知识 |
| 2.1 城市轨道交通列车运行控制系统 |
| 2.2 列车动力学 |
| 2.3 反步控制 |
| 2.4 其他引理 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 预设性能下的列车运行控制方法 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 预设性能下的列车运行控制 |
| 3.2.1 预设性能函数设计规则与误差非线性映射转换 |
| 3.2.2 预设性能控制 |
| 3.2.3 嵌套式类PID预设性能控制 |
| 3.3 仿真与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 有限集切换动力学下的列车运行控制方法 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 有限集切换动力学下的列车运行控制 |
| 4.1.1 列车切换动力学建模 |
| 4.1.2 控制器设计与切换系统稳定性分析 |
| 4.3 仿真与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 输入非线性与有限切换的列车队列稳定控制方法 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 输入非线性与有限切换的列车队列稳定控制 |
| 5.2.1 非线性输入设计 |
| 5.2.2 追踪间隔与双向耦合模型 |
| 5.2.3 控制器设计与稳定性分析 |
| 5.3 仿真与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
四、城市轨道交通列车自动运行仿真系统（论文参考文献）
- [1]CBTC叠加在CTCS-2列控系统下车站能力分析方法研究[D]. 丁润成. 北京交通大学, 2021(02)
- [2]高速铁路列车群运行仿真系统技术研究[D]. 李和壁. 中国铁道科学研究院, 2021
- [3]城轨列车ATO节能运行优化研究[D]. 刘晓飞. 兰州交通大学, 2021(02)
- [4]城市轨道交通CBTC系统工程测试序列生成方法研究与实现[D]. 司鑫悦. 兰州交通大学, 2021(02)
- [5]面向调度控制一体化的列车运行自动调整方法研究[D]. 侯卓璞. 北京交通大学, 2021
- [6]基于运行等级的列车节能运行图优化[D]. 朱松巍. 北京交通大学, 2021(02)
- [7]面向全自动运行系统的列车实时调整与客流量控制联合优化方法研究[D]. 周林彦. 北京交通大学, 2021
- [8]编队运行中基于协同控制的列车安全防护控制方法[D]. 陈明亮. 北京交通大学, 2021(02)
- [9]基于AnyLogic列车追踪运行过程仿真研究[D]. 田桦东. 北京交通大学, 2021(02)
- [10]有限集切换动力学下的列车队列运行预设性能控制方法[D]. 侯禹含. 北京交通大学, 2021(02)
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