自动控制在地铁自动驾驶控制系统中的运用思路阐述

刘风雷

摘要：时代的进步和发展使得地铁自动驾驶控制受到了越来越多的关注，本文简要阐述了自动控制的内涵与应用原理，并分别从车速自动驾驶控制、精准停车控制以及自动驾驶控制系统的质量指标等方面，分析了自动控制在地铁自动驾驶控制系统中的运用思路，以此来提高地铁自动驾驶控制系统的使用性能，推动自动驾驶技术的发展。

关键词：自动控制;地铁自动驾驶;控制系统

一、地铁自动驾驶控制系统概述

自动控制指的是借助控制装置让被控制对象在无人参与的情况下按照预先设定的规律变化或运行的过程。随着科学技术的不断发展，自动化控制在各个行业得到了广泛的应用，城市轨道交通行业也不例外。地铁自动驾驶控制系统可以摆脱人为控制，可以实现自主运行，同时还可以实时掌握列车的多元化信息，为了确保自动驾驶的安全性与平稳性，需要进一步提高自动控制系统的质量水平。

可以将控制系统划分成闭环控制系统、开环控制系统和复合控制系统几大类，在这些控制系统当中，开环控制系统的结构较为简单，它的成本比较小，但是被控量的精度受被控对象参数与控制器参数的稳定性影响较大，没有办法自行修正。闭环系统能够自动将内部特性参数的变化以及内部干扰等进行纠正，它的控制精度非常高，然而负反馈必须要有与之匹配的参数。

在地铁自动驾驶控制系统当中，可以利用自动控制系统的自适应控制功能，实时监控系统的运行情况，中央控制单元能够自主辨别和分析监控系统的测量参数，之后结合预先设定状态判断和调整控制器的参数或结构，让它更好地适应环境变化，从始至终保持最佳的性能指标。

二、自动控制在地铁自动驾驶控制系统中的运用分析

（一）车速自动驾驶控制

在地铁列车行驶环节中，根据地铁列车的运行速度、运行计划、运行线路和运行的目标速度等信息，利用自动驾驶控制系统的车载设备分析列车要实现的目标车速的制动力与牵引力的数值，按照地铁列车的需求向列车的控制系统以及牵引系统发布相应的指令，将指令传达到执行器中，实现列车的减速和加速。

在地铁自动驾驶控制系统当中，车载ATO是非常关键的组成部分，它主要由硬件和软件组成，车载ATO能够接收ATP模块中收集到的列车的运行速度、线路限速、目标速度和线路允许速度等一系列信息，自动化地计算地铁实时所需的制动力与牵引力的大小，之后向地铁列车的执行机构发布控制指令，该原理的流程如下图所示：

图1：车载ATO的自动控制示意图

通过使用地铁自动驾驶控制系统能够精准地控制地铁列车，保证地铁列车的驾驶处在最好的运行状态下。地铁列车运行期间，自动驾驶控制系统可以合理控制运行的速度，将大幅提高列车的运行效率，不仅如此，还能够减少能源方面的消耗。在地铁列车的实际运行期间，按照施加的牵引力和制动力的大小，把地铁列车的运行速度控制在适宜的范围内。通过对地铁自动驾驶时的速度和距离曲线进行分析可以发现。在地铁列车自动驾驶控制中，行进的速度会在非常小的区间内来回变化，使用惰行状态能够提升地铁列车的运行效率，能源消耗比较少，同时还有助于提高乘客的舒适程度，合理选择最优的惰行点可以避免地铁列车频繁地切換制动状态与牵引状态。

（二）精准停车控制

在地铁自动驾驶环节中，精准停车在很大程度上影响着列车的运行安全与运行效率。要想实现精准停车控制的目标，需要引入地铁车载系统、牵引系统以及制动系统，让这些系统相互协调与配合。列车的监控系统负责收集列车的行驶的速度数据，与此同时，可以将收集到的数据传递至自动驾驶的车载模块，车载模块对地铁列车的位置与车速情况作出分析，进而达到精准停车的目标。实现列车的精准停车，可以为地铁站台与安全门的设置提供便利，为乘客提供更加安全、便捷的乘车与候车环境。

（三）自动驾驶控制系统的质量指标

当地铁自动驾驶控制系统遭到干扰之后，被控量容易形成信号波动，控制系统信号输入与输出可以体现出控制性能的好坏，我们在评价自动驾驶控制系统质量时，通常从3个方面展开分析，具体包括系统的稳定性、高效性和精准性。

稳定性可以确保自动驾驶控制系统的平稳运转，高效性指的是被控量对控制量反应的快慢，准确性体现着自动驾驶控制系统被控量能够实现的控制精度。这些质量控制指标可以通过合理选用系统元件、精心调整参数等而实现。稳定性、高效性和精准性这三个指标是相互制约的，所以在控制系统当中，尤其是稳定性指标，在地铁自动驾驶控制期间，需要充分利用自动驾驶控制系统，实现不同的控制性能，在提高地铁列车运行效率的同时，提升地铁运行的安全性与舒适性。由此可见，自动控制系统的参数在地铁自动驾驶系统的运行中发挥着非常重要的价值。

结束语：

综上所述，随着科学技术的不断发展，地铁自动驾驶技术将越来越成熟，在这个过程中，自动控制发挥着非常重要的作用。为了提高地铁自动驾驶系统的稳定性、安全性和精准性，应当科学地选择控制系统元件，合理设置各种参数，为乘客提供更为舒适的地铁乘车环境，满足乘客的乘车需求，持续优化地铁自动驾驶系统的性能，从而为地铁的安全运营提供坚实的保障。

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