群智能算法在列車運行速度曲線節(jié)能優(yōu)化中的研究.pdf

1、鐵路運輸是我國最重要的交通運輸方式之一，它擔(dān)負(fù)著關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展的重要任務(wù)。隨著鐵路建設(shè)蓬勃發(fā)展，鐵路運輸能源消耗量也呈現(xiàn)總體上升趨勢，其中機(jī)車牽引能耗占鐵路運輸能耗的60％～70％。因此，機(jī)車牽引系統(tǒng)的節(jié)能提效對鐵路運輸節(jié)能具有重大意義。
　　在技術(shù)集群層面，列車運行速度曲線優(yōu)化是提高列車牽弓l系統(tǒng)效率的主要措施之一。本文主要研究了列車節(jié)能運行速度曲線優(yōu)化算法，基于列車運行數(shù)學(xué)模型和列車節(jié)能理論，在MATLAB仿真環(huán)境中對

2、比研究了粒子群算法、改進(jìn)的蟻群算法和粒子群-蟻群混合算法在列車節(jié)能運行速度曲線優(yōu)化中的應(yīng)用，并運用DYNAMIS工具搭建列車運行模型對各算法仿真結(jié)果進(jìn)行檢驗。具體包含以下幾個研究內(nèi)容:
　　(1)根據(jù)列車動力學(xué)、運動學(xué)模型建立基于能量守恒原則的列車牽引系統(tǒng)能耗目標(biāo)函數(shù)及約束條件，通過Hamiltonian函數(shù)，并聯(lián)合Karush-Kuhn-Tucker最優(yōu)化條件與Lagrange算子分析了列車運行模態(tài)轉(zhuǎn)換原則。引入復(fù)雜線路條件下陡

3、上坡和陡下坡概念，針對各階段的特征，分析了在理想狀態(tài)下各階段的優(yōu)化策略，并推導(dǎo)了連續(xù)坡道優(yōu)化操縱方案。
　　(2)通過研究粒子群算法解決列車目標(biāo)速度曲線節(jié)能優(yōu)化問題的可行性，設(shè)計了包括預(yù)處理模塊、查詢矩陣模塊、坡道處理經(jīng)驗引入模塊、粒子群模塊和路徑信息模塊的速度曲線優(yōu)化模型，并創(chuàng)建列車運行速度控制信號對應(yīng)表和平衡目標(biāo)時間與能耗的適應(yīng)度函數(shù)調(diào)整規(guī)則。仿真結(jié)果分析顯示，列車能耗會隨著計劃旅行時間的增加而減小，此算法具有較高的計算精度與

4、計算速度。
　　(3)結(jié)合蟻群算法優(yōu)化速度快的特點，運用列車節(jié)能經(jīng)驗并改進(jìn)信息素調(diào)整方案，建立了基于蟻群算法的列車目標(biāo)速度曲線節(jié)能優(yōu)化模型，并搭建利用啟發(fā)因子平衡列車能耗和運行時間的子模塊。仿真結(jié)果顯示，改進(jìn)后的蟻群算法在計算精度和計算速度上都有提升。
　　(4)根據(jù)仿真結(jié)果顯示的粒子群和蟻群算法優(yōu)缺點，搭建利用蟻群算法解決粒子群算法中參數(shù)自適應(yīng)的混合算法模型，并建立以節(jié)能為目標(biāo)的算法間相互反饋機(jī)制。優(yōu)化結(jié)果顯示，此改進(jìn)進(jìn)一