100%低地板轻轨车的ATO精准停车控制

陈 逸，田 元，史 莉

（通号城市轨道交通技术有限公司，北京 100070）

1 概述

随着我国智慧城市化进程的推进，以及自主化FAO 全自动驾驶与互联互通制式的先进信号技术在轨道交通线路的应用，城市轨道交通中针对列车自动运行系统（ATO）系统的运行可靠性、运行效率、旅客舒适度等的标准和规范日益完善。

根据《城市轨道交通CBTC 信号系统-ATO子系统规范》中对于ATO 在站台停车精度的系统指标要求：ATO 停车精度范围±0.5 m 内的概率大于等于99.999 8%；精度范围±0.3 m 内的概率大于等于99.99%。因此信号系统车载ATO 如何高效实现精准停车功能成为轨道交通列控系统研究的热点。

ATO 精准停车是一个综合性问题，车辆制动性能直接关系着ATO 的精准停车的实现。100%低地板轻轨车辆车下安装空间十分受限，尤其是转向架部分，需要更小的制动盘，因此无论在车辆制动性能还是ATO 控制效果都与轨道交通地铁上常用的A、B 型车具有明显差异，致使车载ATO 控制100%低地板轻轨列车实现精准停车功能具有一定的难度。

在A T O 控制车辆在站台精准停车的过程中，车辆的速度逐渐减小，电制动的制动力逐渐衰减，此时低地板轻轨车辆的制动系统会逐步增加一定的液压制动以保证车辆停止的过程，此过程是电制动和液压制动切换的混合制动过程，混合制动阶段结束后，根据部分100% 低地板车辆的性能，液压制动力以固定的制动级别进行施加。针对低地板轻轨车辆制动电制动、混合制动、液压制动3 个阶段的A T O 协同配合控制策略，决定了ATO 精准停车功能的实现。

2 100%低地板轻轨车辆的ATO精准停车控制策略

2.1 ATO的控车策略

基于模糊PID 控制算法的ATO精准停车控制策略是ATO 系统实现自动驾驶和精确停车的重要部分， ATO 系统通过连续实现列车速度的自动控制和调整功能，包括牵引、惰行、制动控制，ATO 实时计算当前目标点位置，当前偏移量等，并给出可靠的控车输出，从而实现控制列车自动驾驶及精确停车功能。

A T O 的精准停车控制策略整体流程如图1 所示。

图1 ATO的精准停车控制策略整体流程图Fig.1 Overall flow chart of ATO precise parking control strategy

2.2 基于低地板车辆的ATO控车策略的优化

通过对比分析国内外各种100%低地板轻轨列车可以看出，制动系统的功能优劣主要取决于电制动的性能和与液压制动的配合，制动系统中电制动和液压制动采用分别控制的方式实现制动功能，车辆将电制动系统分别通过网络和硬线发送至各个车辆的制动电子单元，制动电子单元通过读取相应的信号，确定各个动车的电制动是否正常，即就制动系统控制而言，各个单车的电制动只存在100%电制动和无电制动2 种情况，制动电子单元之间无数据的交互，车辆依据等粘着利用的原则，在某辆车丢失电制动的情况下，通过施加液压制动进行补充。

上述100%低地板轻轨车辆的制动系统特性决定了电制动和液压制动切换阶段的混合制动过程，车辆在低速情况下进行电制动退出与空气制动补偿的过程并非如图2 所示地铁常用的A、B 型车的混合制动中减速度应恒定不变的过程，即100%低地板车无法实现在混合制动过程中，液压制动对电制动进行制动力的连续补偿，同时液压制动力以固定的制动级别进行施加，因此低地板车辆无法保证制动减速度的连续，制动系统的制动力大小无法按照ATO 系统控车输出指令执行，呈现为失控状态。

图2 地铁常用A、B型车混合制动过程制动力示意图Fig.2 Schematic diagram for braking force of composite braking process for Type A and B commonly used in subway

本文针对100%低地板列车性能混合制动期间的失控时间长，以及液压制动阶段的制动级位为不分级的制动性能机制，ATO 系统制定了针对100%低地板列车的精准停车控制策略，如图3 所示，将常规的ATO 控车逻辑（整个停车阶段使用连续闭环PID 负反馈控制策略）进行修改，引入分段式模糊PID 控制算法，将整个停车阶段划分为3 个阶段，分别为：电制动参与的速度连续跟随阶段、混合制动参与的速度分段控制阶段、液压制动参与的一把闸阶段，通过给定速度（命令速度）与反馈速度（列车当前速度）作为输入，通过有限状态机FSM 制定了不同阶段的控制策略协调配合，ATO输出不同的控制列车级位，从而有效的控制列车以平滑的停车曲线，精准的停稳停准在站台的停车点位置。最终实现基于低地板轻轨车辆的ATO 精准停车功能。

图3 ATO的控制策略优化结构图Fig.3 Structure chart of ATO control strategy optimization

ATO 运用有限状态机FSM 制定ATO 系统的精确停车阶段的控车策略如下。

1）停车点减速状态机：基于车辆在高速阶段制动性能相对稳定，制动效果好的特点，满足更新停车点信息的事件后，进入进站停车停车点减速逻辑，在停车点减速状态机运用模糊PID 的控制算法，调整列车位置和速度，使ATO 的停车过程为一个稳定地跟踪一条恒定制动率的制动曲线的过程，当满足列车速度小于TV(cm/s)或列车估计位置大于停车点前TS(cm)的事件条件后，状态机执行动作，进入电制动阶段状态机。

2）电制动阶段状态机：完成对于列车位置和速度的微调，保证进入混合制动阶段的时候能够有效的避免因车辆性能的制动力失控导致的列车速度异常，当满足列车估计位置达到停车点前ADJ(cm)的事件后，进入混合制动阶段状态机。

3）混合制动阶段状态机：ATO 控制策略中的混合制动状态机内主要的动作是利用分段的速度控制算法，制定不同的列车速度与输出级位对应策略，同时引入惰行级位的输出，有效的将速度稳定在一个能够安全度过混合制动期间列车性能失控的设定阈值，防止因混合制动阶段，电制动和液压制动的综合效果失控导致的ATO 输出级位错乱问题。当满足列车估计位置超过停车点前STOP_S 的事件后，进入液压制动状态机。

4）液压制动状态机：该状态机为液压制动输出恒定制动力的过程，因液压制动的制动力是不分级的制动机制，不响应ATO 输出级位，因此ATO 的控制策略就是输出最后一把闸级位，控制列车快速且精准停车，因上述几个阶段状态机，已经将列车的速度和位置调节到了一个稳定的数值，符合固定减速度的条件，列车能够精准的停在站台停车点。当满足正常停车且零速周期达到配置值的事件后，进入停车状态机。

5）停车状态机：该状态机为列车已经停准停稳在站台的停车点，完成了ATO 精准停车的功能实现。

针对100%低地板列车的ATO 精准停车阶段运用有限状态机FSM 的状态迁移，如图4 所示。

图4 ATO停车阶段有限状态机FSM的状态迁移图Fig.4 State transition diagram of finite-state machine FSM in ATO parking phase

3 控制策略的应用及分析

通过将城市轨道交通领域100%低地板轻轨车辆的ATO 精准停车控制策略应用于长春快轨北湖线一期工程，经过现场调试、算法适应性修改、参数反复寻优等工作，得出车载ATO 精准停车阶段运用分段式模糊PID 控制算法和有限状态机FSM的各状态机迁移事件和条件参数如图5 所示。

图5 ATO精准停车阶段运用有限状态机FSM的参数Fig.5 Parameters for finite-state machine FSM used in ATO precise parking phase

通过现场ATO 精准停车测试的数据分析，ATO 停车精度满足在停车误差范围±0.5 m 内的概率大于等于99.999 8%。具体停车误差和实际列车运行曲线如图6、7 所示。

图6 应用在长春北湖线的ATO停车误差Fig.6 ATO parking error used in North Lake Line in Changchun

图7 实际列车运行曲线Fig.7 Actual train operation curve

4 结论

针对100%低地板轻轨车辆混合制动阶段失控以及液压制动不分级的制动机制引起的ATO 停车精度差的问题，本文以100%低地板轻轨车辆为研究对象，运用分段式模糊PID 控制算法和有限状态机FSM 的控制策略，高效的实现了100%低地板轻轨车辆的ATO 精准停车功能，并在实际轨道交通线路中进行了应用和验证，对列控ATO 系统的研究以及城市轨道交通的发展和具有重要作用。