城市軌道交通列車運(yùn)行多目標(biāo)優(yōu)化及智能控制方法研究.pdf

1、近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，城市化進(jìn)度加快，城市的規(guī)模急劇擴(kuò)大，城市人口數(shù)量急速增加，現(xiàn)有的城市交通已經(jīng)無法滿足城市發(fā)展的要求。減輕城市交通壓力，提高城市交通能力，軌道交通發(fā)揮相當(dāng)重要的作用。在此背景下，人們對列車自動駕駛(ATO)系統(tǒng)進(jìn)行了廣泛的研究。列車自動駕駛系統(tǒng)能夠使軌道交通運(yùn)行效率更高，確保列車運(yùn)行安全，高效的列車自動駕駛系統(tǒng)對緩解城市交通壓力有著非常重要的意義。
　　本文討論了列車自動駕駛系統(tǒng)具有的功能、列車駕駛策略

2、，分析列車運(yùn)行的相關(guān)參數(shù)，建立列車自動駕駛多目標(biāo)優(yōu)化模型。對列車自動駕駛策略進(jìn)行優(yōu)化，使列車在安全運(yùn)行的條件下，準(zhǔn)點(diǎn)、停車精確、舒適和節(jié)能的指標(biāo)均實(shí)現(xiàn)較優(yōu)效果。列車運(yùn)行過程是一種復(fù)雜的非線性過程，傳統(tǒng)的控制方法難以取得較好的優(yōu)化效果。故本文采用智能算法優(yōu)化，對列車自動駕駛系統(tǒng)建立仿真模型及智能算法進(jìn)行研究，實(shí)現(xiàn)列車運(yùn)行過程的安全、舒適、節(jié)能、準(zhǔn)點(diǎn)和停車精確的目標(biāo)。論文主要研究內(nèi)容有以下幾點(diǎn):
　　(1)通過對列車自動駕駛系統(tǒng)具有的

3、功能進(jìn)行分析，概括自動駕駛系統(tǒng)的駕駛原則和優(yōu)化策略，分析ATO系統(tǒng)需要優(yōu)化的性能指標(biāo)和列車動力學(xué)模型，在此基礎(chǔ)上創(chuàng)建列車運(yùn)行各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)學(xué)模型。
　　(2)提出粒子群(PSO)和改進(jìn)布谷鳥搜索(CS)相結(jié)合的混合算法，即PSO-ICS算法。建立列車運(yùn)行多目標(biāo)優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，采用加權(quán)求和的方式將多目標(biāo)優(yōu)化問題簡化為單目標(biāo)優(yōu)化問題。分別使用PSO算法、CS算法，PSO-CS算法和PSO-ICS算法優(yōu)化自動駕駛運(yùn)行曲線，通過仿真實(shí)驗(yàn)對比能夠

4、發(fā)現(xiàn)，這四種方法中，PSO-ICS算法收斂最快，性能最好。
　　(3)提出多種群分層聯(lián)合優(yōu)化算法對列車運(yùn)行曲線優(yōu)化。采用多種群分層結(jié)構(gòu)將PSO算法和CS算法結(jié)合起來，種群之間使用信息交換機(jī)制，使用外部檔案保存Pareto最優(yōu)解集并指導(dǎo)整個(gè)種群進(jìn)化。對小種群的數(shù)量進(jìn)行討論并分析算法的時(shí)間復(fù)雜度，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證聯(lián)合優(yōu)化算法具有較優(yōu)的收斂性和多樣性。
　　(4)使用混沌策略和擁擠熵對多種群分層聯(lián)合優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn)，并通過仿真實(shí)驗(yàn)檢查