基于啟發(fā)式智能搜索的貨運(yùn)列車節(jié)能優(yōu)化研究.pdf

1、分類號(hào)： U268.6 密 級(jí)：U D C： 學(xué) 號(hào)： 67 2 0 1 5 0 1 9 3碩 士 學(xué) 位 論 文論 文 題 目：基于啟發(fā)式智能搜索的貨運(yùn)列車節(jié)能優(yōu)化研究學(xué) 位 類 別： 工程碩士作 者 姓 名： 羅云鳳學(xué) 科、專 業(yè)： 控制工程研 究 方 向： 列車優(yōu)化控制指 導(dǎo) 教 師： 楊杰 副教授2018 年 6 月 1 日江西理工大學(xué)碩士學(xué)位論文 摘要I摘 要隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展， 以及環(huán)境污染問題的日益嚴(yán)峻， 能源消耗愈加

2、備受矚目。如今全球能源緊缺，而軌道交通行業(yè)作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展中能耗大戶，它的節(jié)能問題受到國內(nèi)外研究者廣泛關(guān)注。同一列車在規(guī)定運(yùn)行時(shí)分到達(dá)既定站點(diǎn)有著無數(shù)種駕駛策略，而不同的駕駛策略所消耗的能耗量也各不相同， 列車節(jié)能優(yōu)化的宗旨就是在眾多駕駛策略中找到能耗最小、最可行的一種。首先，本文在列車牛頓力學(xué)、運(yùn)動(dòng)學(xué)模型的基礎(chǔ)上；基于列車能耗目標(biāo)函數(shù)；以運(yùn)行限速、加速度、停車精度以及行車時(shí)間等為約束條件；然后，對(duì)列車手柄位進(jìn)行實(shí)數(shù)編碼；設(shè)計(jì)了四階式節(jié)能策

3、略進(jìn)行啟發(fā)優(yōu)化，以此來實(shí)現(xiàn)列車節(jié)能牽引優(yōu)化的研究。其次，本文采用粒子群算法對(duì)貨運(yùn)列車運(yùn)行進(jìn)行優(yōu)化。在對(duì)粒子群算法的概念、基本原理、 算法流程進(jìn)行簡要介紹的基礎(chǔ)上， 對(duì)粒子群算法進(jìn)行了優(yōu)化算法設(shè)計(jì)。 在 Matlab仿真環(huán)境下對(duì)算法進(jìn)行仿真，結(jié)果顯示，粒子群算法容易過早收斂且不能穩(wěn)定保證優(yōu)化效果。最后，針對(duì)列車節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化問題的具體行業(yè)特點(diǎn)和工程應(yīng)用實(shí)際需求，采用手柄位實(shí)數(shù)編碼方式展開算法設(shè)計(jì)；基于啟發(fā)式遺傳算法的四階式列車節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化策

4、略，篩選出初始種群并確定種群大?。灰阅芎闹笜?biāo)構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，并加入時(shí)間誤差、速度誤差、位移誤差、舒適度誤差罰函數(shù)；選擇基于本優(yōu)化問題的染色體選擇、交叉、變異方案，以及算法的停止準(zhǔn)則。由仿真結(jié)果可以知道，加入四階式節(jié)能策略的啟發(fā)式遺傳算法，提高了收斂速度，列車能耗降低 4.35%。經(jīng)過仿真驗(yàn)證，與粒子群算法結(jié)果做對(duì)比，證明了啟發(fā)式遺傳算法優(yōu)化效果更好一些。本文主要提出了基于啟發(fā)式遺傳算法的四階式列車節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化策略，來保證整個(gè)尋優(yōu)過程的快速