应用于重载列车的优化控制方法综述

摘要：铁路运营商为了降低运营成本和增加运输网络容量，不断增加重载运输列车的长度和重量。随着列车长度和载重的增加，操纵控制列车的难度也增大。重载列车控制的优化目标主要三个，分别为节能、准点、平稳安全。还有一些关于空气制动系统的约束，主要有制动应用延迟、最低制动应用水平，一些空气制动系统不具备分段缓解功能。列车最优控制要考虑线路坡道、弯道、限速、信号灯的约束。这些限制降低了减少纵向列车内力和能量使用的灵活性。本文综述了重载列车所采用的列车控制优化方法。

关键词： 重载列车，用时最短，能耗低，列车冲动小，最优控制方法

引言：为了提高重载列车的运行效率、安全性，需要优化列车运行控制策略。优化后的列车运行控制策略，可以辅助司机控制列车，优化列车运行时刻表，以及应用于列车自动驾驶系统中。在选择最优重载列车控制算法时，有一些约束考虑。为了防止列车断钩，由线路坡道、弯道以及列车控制动作等导致的列车内部纵向力也要限制在车钩承受力范围之内。

1 优化控制方法概述

在列车控制及其优化领域的大多数文献都集中于地铁客运方面，且重点关注的是在保持既定时间表的同时减少能耗，值得注意的研究成果。一些研究中包括多参数优化，包括乘客的舒适性，多参数优化可应用于列车自动控制器，用于控制地铁客运服务。在不考虑纵向列车动力学的情况下，货运列车能量优化研究与客運式列车的能量优化非常相似。

2 能量和时间优化

一些能量优化研究已经拓展到研究运行时间表的变化对能耗的影响，比如中通过改变计划行程时间来观察能量使用情况和时间的关系。如果能量使用和时间成本已知的情况下，则可以确定最佳行程时间。对于一趟运行，这种方法很简单，但当考虑多个列车组时，需要组合各个部分来确定整体能量与时间关系，然后可以找到最优解。能量与时间优化引入了网络调度的领域。如果将一列火车的行驶时间延长以节省能源，那么这可能会对同一网络上其他列车的时间表和能源使用产生不利影响。

3 多目标优化

一些研究认为能够应用于客运列车控制的技术，也适用于重载列车的控制。客运列车注重乘客的移动，同时客运受影响的主要参数有时间、能量、乘客的舒适度和在站台上的停车位置。一些研究中表明乘客的舒适度受列车纵向加速度影响，同时乘客的舒适度也受列车运行速度的影响，比如高速列车将产生较大的震动、风噪声，但是还未有研究将速度纳入对乘客舒适度影响的研究。在处理列车控制多目标数优化时，文献中发现了两个优化方法领域。一种多参数优化方法使用遗传算法（GAs）来寻找最优的控制策略。第二种多参数优化方法是调节模糊控制器直到得到了最优的列车控制策略。模糊控制器的调整可以通过手动来完成，也可以使用遗传算法来完成。

3.1遗传算法

遗传算法为进化算法的一个子集。目前使用的进化算法主要是进化规划和进化策略，使用一种相似的遗传算法来控制短客运列车。遗传算法使用染色体代表控制变化发生的轨迹距离，仅考虑牵引、惰行、制动三种控制状态。第一个控制状态为牵引，第一个控制状态的转变是牵引转惰行，此外控制变化将在“牵引转惰行”，“惰行转牵引”之间切换，制动操作是最后的控制状态。创建了一种被称为层次遗传算法（HGA）的方法，其中染色体中的一个附加元素被用来表示要执行的惰行点的数量。HGA方法允许染色体获得比实际更多的惰行点的信息。这样做的好处是，惰行点的数量可以改变，而不改变染色体的整体长度。

3.2模糊控制算法

在列车控制优化领域，使用模糊控制的研究多于遗传算法。模糊逻辑控制器是一种基于规则的结构，算法相对简单，可以在实时控制器中实现。创建模糊逻辑控制器的两个关键方面是设计控制器的结构和确定所使用的权重，两者都兼顾，才能设计一个最优的模糊控制器。一种可调整模糊控制器的优化方法可以创建一个计算量低的列车控制器，并且可以在ATO系统中实现。模糊逻辑控制器的缺点是，它们产生了一种在给定情况下平均最佳的控制策略。如果模糊逻辑控制器配置为一条穿越山区和平坦平原的轨道，那么控制器将是两种配置之间的妥协。

4 总结

遗传算法需要大量的处理器，无法在列车在线计算及控制应用，而可以用于离线计算最优列车控制操作。机车上的实时优化控制器可以选择模糊控制器，其所需处理器少。这两种方法都将提供依赖于特定列车配置和运行线特性的解决方案。如果列车或路线特性发生了变化，则需要重新设计控制器。使用遗传算法或模糊逻辑控制，可以为重载列车提供最佳或接近最优的列车控制的方法，包括离线和在线实时更新。

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作者简介：朱保林，1990.4，男，汉族，河南省周口市硕士，初级工程师，机车自动驾驶

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