一种基于功率输出的列车自动驾驶控制方法与流程

1.本发明涉及列车自动驾驶控制领域，尤其涉及货运列车的自动驾驶控制。


背景技术：

2.控制算法是列车自动驾驶系统的关键技术之一，直接关系列车自动驾驶安全、平稳、准点、节能目标实现。货运列车由于其载重量大、编组复杂、自由车钩连接、制动力离散等特点，自动驾驶控制具有多样性和复杂性。现有列车自动驾驶控制方法大多针对地铁和高铁动车组，广泛采用的是pid及其改进的经典控制方法，也有研究智能控制算法作为补充。现有列车自动驾驶控制方法基本都采用先计算目标速度曲线，再通过对列车牵引、制动和惰行控制，快速追踪目标速度曲线，达到控制目标。有公开技术显示采用基于车钩力约束的自动驾驶方法，试图保证列车自动驾驶下的平稳安全运行，但采用的也是速度跟随控制方法。
3.现有列车自动驾驶控制方法要求列车具有良好的制动/牵引性能、对自动驾驶控制指令具有良好的响应度和跟随性，同时要求列车轴重低、结构性冲动小、列车制动/牵引系统可实现确定的控制加速度，因此现有列车自动驾驶控制方法适用于动车组，而不适合货运列车。对货运列车来说，现有列车自动驾驶控制方法存在的缺陷包括：(1)容易引起牵引/制动执行机构频繁动作，不能满足货运列车空气制动充风时间、禁止低速缓解等特定限制；(2)容易引起超调控制误差，突破列车自动防护(atp)限制速度，导致超速运行；(3)容易引起列车调速控制与平稳控制相互干扰和耦合，难以实现货运列车平稳运行；(4)无法适应货运列车载重大、编组长、制动/牵引性能差异，无法适应货运列车对线路坡度、曲线、前行列车间隔具有敏感性的特点，难以实现货运列车自动驾驶安全、平稳、准点、节能等多控制目标的平衡和协同。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种基于功率输出的列车自动驾驶控制方法，避免由对目标速度曲线的快速追踪引起的货运列车牵引/制动执行机构频繁动作，避免造成货运列车运行不平稳。
5.本发明提供一种基于功率输出的列车自动驾驶控制方法，以最限制速度曲线(mrsp)为限制，在列车自动驾驶区段设定若干个预期速度点，预期速度是指自动驾驶过程中列车通过线路指定位置的期望速度，将两个相邻预期速度点之间的区段作为一个控制区段，列车在该控制区段起止点的预期速度分别为预期初速度和预期末速度，在该控制区段内，控制列车牵引功率和制动功率的输出以及牵引时间和制动时间的长短，使得列车所受合力所作的功满足列车动能定理表达式，即：使牵引力、制动力、列车运行基本阻力、列车运行附加阻力在该控制区段所作的总功等于列车速度从所述预期初速度变化到所述预期末速度时列车动能的变化量，以保证列车速度在该控制区段的起止点达到所述预期初速度和预期末速度；列车在所述两个相邻预期速度点之间能够形成多条速度变化曲线，所述速度
变化曲线满足列车运行的安全约束条件和平稳约束条件。
6.进一步地，将牵引力所作的功、制动力所作的功、列车运行基本阻力所作的功、列车运行附加阻力所作的功以及列车动能定理表达式分别转换成用列车单位动能em表示，以在列车总重量未知的条件下实现所述控制方法，所述列车单位动能em是指当列车预期末速度与预期初速度的平方差为单位数值时对应的列车动能变化量。
7.本发明的技术优势如下：采用了全新的列车自动驾驶控制方法，在技术方案中建立一种新的控制模型，基于功率输出和能量模型，建立列车牵引力和制动力总功与动能变化量的定量关系，使列车自动驾驶由传统的速度跟随控制，转变为能量均衡控制，不仅更好地满足了货运列车自动驾驶安全、平稳的要求，而且避免货运列车牵引/制动执行机构频繁动作，以及追踪速度曲线引起的超调控制误差，同时为实施列车准点、节能等自动驾驶控制策略提供了坚实的基础。
附图说明
8.为了更清楚地说明本发明实施例，下面将对实施例中所需要使用的图做简单的介绍，显而易见地，下面描述中的图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些图获得其他的图。
9.图1为列车自动驾驶区段预期速度计算与调整示意图；
10.图2为列车自动驾驶功率输出与能量平衡模型示意图。
具体实施方式
11.下面将结合本发明的图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
12.现有技术采用的追踪目标速度曲线的控制方法，该方法适用于地铁和高铁动车组，但不适用于货运列车，因为对目标速度曲线的快速追踪会引起货运列车牵引/制动执行机构频繁动作，容易造成货运列车运行不平稳，且牵引/制动执行机构频繁动作也不能满足货运列车空气制动充风时间限制要求。为此，本发明提出一种基于功率输出的列车自动驾驶控制方法，如图1所示，图中点划线轮廓为最限制速度曲线(mrsp)，以该最限制速度曲线为限制，在列车自动驾驶区段设定若干个预期速度点，预期速度是指自动驾驶过程中列车通过线路指定位置的期望速度，图1中的每个预期速度点表示为p(x,v)，其中x表示预期位置，v表示预期速度。货运列车在两站间的运行一般分为出站起步阶段、区间运行阶段、进站停车阶段，本发明将所述列车自动驾驶区段设置在区间运行阶段。
13.预期速度的设定需要符合列车自动驾驶安全、准点和节能的要求，具体为：
14.a)基本预期速度设定：根据最限制速度曲线(mrsp)的限制，并预留一定富余距离和速度值，确定自动驾驶的基本预期速度，如图1中的空心圆圈所示。基本预期速度仅考虑列车安全运行约束，按最高允许速度运行，可获得理想的最短运行时分。
15.b)准点驾驶预期速度设定：在基本预期速度基础上，根据列车运行时分要求，通过调整和/或增加预期速度点p(x,v)，包括位置x和速度v，获得自动驾驶的准点驾驶预期速
度，如图1中的实心圆圈所示。
16.c)节能驾驶预期速度设定：在准点驾驶预期速度基础上，根据节能驾驶策略，通过调整和/或增加预期速度点p(x,v)，获得自动驾驶的节能驾驶预期速度。
17.d)紧追踪驾驶预期速度设定：在已有预期速度基础上，根据前行列车运行情况，通过调整和/或增加预期速度点p(x,v)，获得紧追踪驾驶预期速度，使自动驾驶列车具有更加合理的全程运行速度，避免长时间低速运行、高能耗运行，甚至遇到区间停止信号被迫停车。
18.e)区间或站外停车预期速度设定：在已有预期速度基础上，由于各种原因需要列车区间或站外停车时，通过调整和/或增加预期速度点p(x,v)，实施区间或站外停车，获得区间或站外停车预期速度。
19.预期速度点设置完成后，将两个相邻预期速度点之间的区段作为一个控制区段，如图1中的a、b、c、d区段，根据本发明的一个实施例，a、b、c、d区段是按照基本预期速度划分的。在一个控制区段内，只要保证列车在两个预期速度点位置处达到预期速度即可，至于列车在该控制区段内的速度变化，则根据列车运行的安全约束条件和平稳约束条件来确定，不再采用现有技术中追踪目标速度曲线的方法。因此，在两个相邻预期速度点之间根据所述安全约束条件和平稳约束条件确定的列车速度变化，可以有多种情况，图1中连接两预期速度点之间的直线只起到示意的作用，并不意味着两点之间的速度一定要沿该直线变化，也就是说，两个相邻预期速度点之间可以形成多条速度变化曲线，只要这些曲线能满足所述安全约束条件和平稳约束条件即可，不必再追踪现有技术中事先规划好的一条目标速度曲线，从而避免货运列车牵引/制动执行机构频繁动作，列车运行不够平稳，以及高能耗运行。
20.为保证列车在两个预期速度点位置处达到预期的速度，需要保证列车所受的合力在两个预期速度点之间的控制区段内所作的功qc等于列车动能的变化量δe，
21.即：qc＝δe
ꢀꢀꢀꢀ
(1)
22.公式(1)也称为列车动能定理表达式。
23.列车所受的合力为牵引力、制动力(包括动力制动和空气制动)、基本阻力、附加阻力的矢量和，因此合力所做的功为：
24.qc＝qf+qb+q
w0
+q
wj
ꢀꢀꢀꢀ
(2)
25.其中，qc为合力所做的功；qf为机车牵引输出所做正功；qb为机车和车辆制动输出所作负功；q
w0
为列车运行基本阻力所作负功；q
wj
为列车运行附加阻力所作的功，可以是正功，也可以是负功。以上功的单位均采用kj(千焦)。
26.列车动能变化量为：其中，δe为列车动能变化量(单位：kj)；m为列车总重量(单位：吨)；v1为预期末速度(单位：km/h)；v0为预期初速度(单位：km/h)。
27.列车总重量由机车重量和牵引重量组成，车列编组完成加挂牵引机车后，对应列车总重量即确定。在公式(3)中，v1、v0是已知的(参见图1)，但列车实际总重量m很难获得，不同荷载的列车重量差异大，实际运输作业中无法对列车的重量进行称重，也很难精确计算。因此，为解决列车总重量m未知的问题，以及不同列车总重量m差异的问题，并且建立qc与列车预期速度v的直接关系，定义列车单位动能em：
28.em＝0.0386m
ꢀꢀꢀꢀ
(4)
29.其中，m为列车总重量(单位：吨)；em为列车单位动能(单位：kj)，其含义是当列车预期末速度与预期初速度的平方差为单位数值时对应的列车动能变化量。
30.列车运行过程中其受到的基本阻力与运行速度相关，附加阻力与线路参数相关，而线路参数是预先可以知道的，运行速度以及运行距离也是列车运行过程中可以实时测得的，因此列车运行过程中可以实时计算基本阻力和附加阻力作的功，但由于列车总重量m未知，因此需要将基本阻力和附加阻力作的功转换成用列车单位动能em来表示。假如可以计算出基本阻力作的负功q
w0
为-xem，附加阻力作的功q
wj
为yem，并且由图1中的预期初速度v0和预期末速度v1可知列车动能变化量δe为则结合公式(1)、(2)可以求出在一个控制区段内牵引力和制动力作功的总和为(a+x-y)em，也就是说，在该控制区段内只要将牵引力和制动力所作的总功控制为(a+x-y)em，就能保证列车在该控制区段的起止点达到预期速度。至于两个相邻预期速度点之间的速度，可根据安全约束条件和平稳约束条件来确定，在控制区段内可以形成多条速度变化曲线。
31.(1)将基本阻力和附加阻力作的功转换成用列车单位动能em表示
32.列车运行阻力包括基本阻力和附加阻力，作用在列车全部重量上的阻力为列车总阻力，平均到列车每kn重力上的阻力为列车单位阻力，因此总的基本阻力与单位基本阻力之间的关系是：
33.w0＝m
·
w0·gꢀꢀꢀꢀ
(5)
34.其中，w0为总的基本阻力(单位：n)；w0为货车运行单位基本阻力(单位：n/kn)；m为列车总重量(单位：吨)；g为重力加速度(单位：m/s2)。
35.货车运行单位基本阻力的计算公式为：w0＝a+bv+cv2ꢀꢀꢀꢀ
(6)
36.其中基本阻力参数a、b、c初始值可通过相关技术规范获得，并在列车自动驾驶过程中，针对本列车的基本阻力参数，进行持续动态优化。由公式(6)可知，不同运行速度下的单位基本阻力不同。
37.如果一个控制区段内列车运行距离为s，则基本阻力所作的负功为：
38.q
w0
＝-∫w0ds＝-m
·g·
∫w0ds
ꢀꢀꢀꢀ
(7)
39.其中，m为列车总重量(单位：吨)；s为列车运行距离(单位：km)；q
w0
为列车运行基本阻力所作负功(单位：kj)，g为重力加速度(单位：m/s2)。
40.对公式(7)进行变换可得到基本阻力作功对列车动能变化的贡献值：
[0041][0042]
其中：
[0043]
列车运行速度值v和距离值s可通过自动驾驶设备中的测速/测距单元测量获得，因此w
0q
在列车运行过程中是可以计算出来的。
[0044]
总的附加阻力与单位附加阻力之间的关系是：wj＝m
·
wj·gꢀꢀꢀꢀ
(10)
[0045]
其中，wj为总的附加阻力(单位：n)；wj为单位附加阻力(单位：n/kn)；m为列车总重量(单位：吨)；g为重力加速度。
[0046]
附加阻力包括坡道附加阻力、曲线附加阻力和隧道附加阻力，列车的单位坡道附加阻力在数值上等于坡道坡度的千分数，也就是说，坡道附加阻力与列车运行速度无关，可以直接用坡度千分数表示计算。通过专门的研究试验，相关技术规范规定，单位曲线附加阻力和单位隧道附加阻力也可以按试验公式，折合成加算坡度千分数表示计算。因此，曲线和隧道的单位附加阻力可以和单位坡道附加阻力合在一起计算，称为单位加算坡道附加阻力，即：在坡道、曲线、隧道同时存在的情况下，所述单位附加阻力wj实际上是单位加算坡道附加阻力(单位：n/kn)，即：
[0047]
wj＝wi+wr+wsꢀꢀꢀꢀ
(11)
[0048]
其中：wi为单位坡道附加阻力(单位：n/kn)，其值等于坡度千分数i；wr为单位曲线附加阻力(单位：n/kn)，其值按试验公式计算；ws为单位隧道附加阻力(单位：n/kn)，其值按试验公式计算。
[0049]
单位加算坡道附加阻力wj所相当的坡度千分数称为加算坡度千分数ij：
[0050]
ij＝wj＝i+ir+isꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0051]
其中：i为坡道的坡度千分数，ir为单位曲线附加阻力折算的坡度千分数，is为单位隧道附加阻力折算的坡度千分数；
[0052]
如果任意一段加算坡道的长度为d，则附加阻力所做的功为：
[0053]qwj
＝-wj·
d＝-m
·
g∑i
jdꢀꢀꢀꢀ
(13)
[0054]
其中：q
wj
为附加阻力所作的功(单位：kj)；d为任意一段加算坡道的长度(单位：km)；ij为该段加算坡道的加算坡度千分数；m为列车总重量(单位：吨)；g为重力加速度。
[0055]
当ij的值为正时，表明加算坡道为上坡，附加阻力做负功；当ij的值为负时，表明加算坡道为下坡，附加阻力做正功。
[0056]
对公式(13)进行变换可得到附加阻力作功对列车动能变化的贡献值：
[0057][0058]
其中：
[0059]
线路加算坡度ij和每段加算坡道的长度d等线路参数都是已知的，因此wj在列车运行过程中也是能计算出来的。
[0060]
(2)将牵引力作的功转换成用列车单位动能em表示
[0061]
在列车运行初始阶段可以结合列车加速或进行牵引试验，测量机车牵引电机电功率和列车速度变化值，通过计算机车牵引输出作功转换为多少列车单位动能em，从而确定牵引力作功与列车单位动能em的关系。
[0062]
机车牵引电机电功率(单位：kw)pf＝10-3
ufifꢀꢀꢀꢀ
(16)
[0063]
其中uf为机车牵引电机电压值(单位：v)，if为电流值(单位：a)；
[0064]
机车牵引输出作功(单位：kj)为：qf＝∫pfdtfꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0065]
其中uf、if和牵引输出时间tf(单位：s)，可以通过自动驾驶设备中的综合传感单元测量获得。
[0066]
设定所述列车运行初始阶段的列车加速或牵引试验中列车动能变化量为：
[0067]
[0068]
其中v
1f
、v
0f
分别为末速度和初速度(单位：km/h)，可通过自动驾驶设备中的测速单元测量获得。
[0069]
在所述列车加速或牵引试验中，只对列车施加牵引力，而不施加制动力，因此公式(2)中的qb等于0，由公式(1)和(2)可得：
[0070]
qf＝δe-q
w0-q
wj
ꢀꢀꢀꢀ
(19)
[0071]
将公式(8)、(14)、(18)代入公式(19)可得：
[0072]
qf＝(n+w
0q
+w
jq
)em＝n
′em
ꢀꢀꢀꢀ
(20)
[0073]
所述列车加速或牵引试验过程中的列车运行速度、机车牵引电机电压值、电流值均可测量，且线路条件、运行距离均已知的情况下，公式(20)中的n
′
、qf均可计算得到。如果所述列车加速或牵引试验过程中，机车牵引电机总共作功qf＝k(单位：kj)，则可计算获得列车单位动能换言之，机车牵引电机每作功1kj等效输出的列车单位动能em。可以定义机车牵引力作功与列车单位动能的转换系数f：
[0074][0075]
f值可以通过列车自动驾驶运行持续优化。虽然f值计算时采用机车牵引电机电功率及其作功，没有使用轮周牵引功率及其作功，但由于轮周牵引功率等于牵引电机电功率乘以转换效率η，因此，f值能够反应轮周牵引功率对列车动能的贡献度。
[0076]
(3)将制动力作的功转换成用列车单位动能em表示
[0077]
列车制动一般包括机车动力制动和列车空气制动。
[0078]
机车动力制动是由机车施加的制动力，与机车牵引类似，它利用牵引电机的逆作用，牵引电机由电动机工况转为发电机工况，由反向力矩产生制动力输出，发挥动力制动作用。因此，与机车电机牵引功率测量及动能换算方法类似，通过自动驾驶设备综合传感单元，监测动力制动时的电枢电流i
bd
(单位：a)和电压u
bd
(单位：v)，获得机车动力制动瞬时功率(单位：kw)：
[0079]
p
bd
＝10-3ubdibd
ꢀꢀꢀꢀ
(22)
[0080]
并由此计算动力制动所作负功(单位：kj)：
[0081]qbd
＝-∫p
bd
dt
bd
ꢀꢀꢀꢀ
(23)
[0082]
其中t
bd
(单位：s)为动力制动输出时间。u
bd
、i
bd
、t
bd
均可通过自动驾驶设备中的综合传感单元测量获得。
[0083]
机车动力制动作功q
bd
与电机牵引力作功qf具有逆向等效性，可以直接使用机车牵引力做功与列车单位动能的转换系数f，确定动力制动作功q
bd
与列车单位动能em的关系，即机车动力制动每作功1kj等效减少的列车单位动能em。
[0084]
列车空气制动能够提供主要的列车制动力。由空气制动系统的原理及组成可知，影响列车空气制动力的因素很多，包括制动空走时间、减压量控制、制动机类型、制动系统灵敏度、制动波速、牵引负荷等，但是列车编组确定后，本列车空气制动性能也随之确定。按照机车操作规则确定的初次减压量一般标准50kpa，可以通过列车贯通试验或者专门的制动试验，获得本列车减压量50kpa时空气制动作功与列车单位动能em的关系。
[0085]
空气制动过程列车动能变化量为：其中v
0b
、v
1b
为贯通试验或专门制动试验的初速度和末速度(单位：km/h)，可通过自动驾驶设备的测速/测距单元测量获得。
[0086]
由于在列车贯通试验或者所述专门的制动试验中，列车牵引力为零，列车制动仅采用空气制动，因此公式(2)可改写为：
[0087]
qc＝q
bc
+q
w0
+q
wj
ꢀꢀꢀꢀ
(25)
[0088]
其中q
bc
为空气制动所作负功(单位：kj)。根据列车动能定理表达式qc＝δe，可得：
[0089][0090]
将公式(8)、(14)代入上式(26)可以得到：
[0091][0092]
已知贯通试验或专门的制动试验中列车空气制动开始时间和结束时间，可知空气制动力作功时间为t
′
bc
(单位：s)，计算获得在常用50kpa减压情况下，以本列车单位动能表示的空气制动功率(单位：kw)：
[0093][0094]
令称为列车空气制动功率换算系数，得：
[0095]
p
bc
＝bcemꢀꢀꢀꢀ
(29)
[0096]
考虑到列车空气制动闸瓦产生的制动力与闸瓦摩擦系数有关，闸瓦摩擦系数与列车速度v有关，而上述列车空气制动功率p
bc
一般是在特定贯通试验或制动试验速度(如：40km/h)下获得的，在其它列车运行速度制动过程中，需要对贯通试验或制动试验获得的p
bc
值进行修正，实际使用的空气制动功率为：
[0097]
p
bc
＝λ
cbcem
ꢀꢀꢀꢀ
(30)
[0098]
其中λc为修正系数，与空气制动过程中列车运行速度有关，λc可通过计算或者在线测试获得。
[0099]
(4)将列车动能定理表达式转换成用列车单位动能em表示
[0100]
在一个控制区段的列车预期初速度v0和预期末速度v1已知的情况下，可以将列车动能变化量δe用列车单位动能em表示：
[0101][0102]
其中，a称为控制区段内单位动能目标值。
[0103]
将公式(8)、(14)、(17)、(23)、(30)、(21)代入公式(2)可得到：
[0104][0105]
将公式(31)、(32)代入公式(1)可得：
[0106]f·
(∫pfdt
f-∫p
bd
dt
bd
)+λ
cbc
t
bc-w
0q-w
jq
＝a
ꢀꢀꢀꢀ
(33)
[0107]
至此，列车动能定理表达式即公式(1)已经转换成用列车单位动能em表示，这使得在列车总重量m未知的情况下，在一个控制区段内，根据预期初速度和预期末速度控制列车的牵引力和制动力所作的总功成为可能。如前文所述，w
0q
、w
jq
在列车运行过程中均可计算出来，在已知预期初速度和预期末速度的条件下，控制区段内单位动能目标值a也已知，f、bc、λc可以分别通过牵引试验、贯通试验、在线测试获得，因此通过控制{uf，if，tf}、{u
bd
，i
bd
，t
bd
，t
bc
}即可使列车在该控制区段内牵引力和制动力所作的总功满足需求。
[0108]
对于一个控制区段，在牵引力和制动力所作的总功满足需求的前提下，具体如何在该控制区段内分配牵引力、动力制动、空气制动所作的功，换言之，在两相邻预期速度点之间(例如图2的p(x0,v0)与p(x1,v1)两点之间)列车速度如何变化以满足安全约束条件和平稳约束条件，按照如下策略进行：
[0109]
1)对于预期末速度v1大于预期初速度v0的提速控制区段，列车自动驾驶系统首先施加第一次牵引，输出牵引等级，并同步测量牵引电机电功率，计算第一次牵引累计所作的功q
f1
，直至q
f1
达到aem，即f
·
∫pfdtf达到该控制区段内单位动能目标值a，结束第一次牵引，然后惰行。对于列车在第一次牵引和随后的惰行过程中基本阻力耗能q
w0
(q
w0
＝-w
0qem
)和附加阻力耗能q
wj
(q
wj
＝-w
jqem
)，可在该控制区段末段通过施加第二次牵引(第二次牵引累计所作的功为q
f2
)进行补偿(如图2所示)。
[0110]
2)对于预期末速度v1小于预期初速度v0的降速控制区段，采用先惰行再制动的控制策略，列车自动驾驶系统首先确定动力制动和空气制动组合策略，再预计制动所需要的时间，并根据v1、v0和制动所需要的时间计算预期最大常用制动距离，该控制区段的总距离减去预期最大常用制动距离为惰行距离，根据该控制区段内单位动能目标值a，控制制动功率的输出以及制动时间，对于列车在惰行和制动过程中基本阻力耗能和附加阻力耗能，在该控制区段末端通过减小制动距离进行补偿。
[0111]
3)对于预期末速度v1等于预期初速度v0的等速控制区段，列车先采取惰行的控制策略，当列车实际速度与预期末速度差值超过设定阈值时，通过牵引或制动功率输出，并控制牵引或制动时间，对该控制区段内基本阻力耗能和附加阻力耗能进行补偿，实现等速控制。
[0112]
4)对于长大坡道区段，附加阻力耗能将成为影响速度控制的重要因素，可以在长大坡道起止位置专门设置预期初速度v0和预期末速度v1，即将长大坡道设定为一个专门的控制区段，根据坡道加算坡度和长度计算w
jq
，再由列车自动驾驶系统根据预期初速度v0和预期末速度v1之间的关系，实施提速、降速或等速控制，满足列车动能定理表达式。
[0113]
由上述技术方案可看出，本发明基于功率输出和能量模型，建立列车牵引力和制动力总功与动能变化量的定量关系，使列车自动驾驶由传统的速度跟随控制，转变为能量
均衡控制，不仅更好地满足了货运列车自动驾驶安全、平稳的要求，而且避免货运列车牵引/制动执行机构频繁动作，以及追踪速度曲线引起的超调控制误差，同时为自动驾驶列车实施列车准点、节能等进一步优化控制策略提供了坚实的基础。
[0114]
上述实施例是提供给熟悉本领域的人员来实现或使用本发明的，熟悉本领域的人员可在不脱离本发明的发明构思的情况下，对上述实施例做出种种修改或变化，这些修改或变化均落入本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种基于功率输出的列车自动驾驶控制方法，所述方法以最限制速度曲线(mrsp)为限制，在列车自动驾驶区段设定若干个预期速度点，将两个相邻预期速度点之间的区段作为一个控制区段，列车在该控制区段起止点的预期速度分别为预期初速度和预期末速度，在该控制区段内，控制列车牵引功率和制动功率的输出以及牵引时间和制动时间的长短，使得列车所受合力所作的功满足列车动能定理表达式，以保证列车速度在该控制区段的起止点达到所述预期初速度和预期末速度；所述列车动能定理表达式，即：使牵引力、制动力、列车运行基本阻力、列车运行附加阻力在该控制区段所作的总功等于列车速度从所述预期初速度变化到所述预期末速度时列车动能的变化量，所述预期速度是指自动驾驶过程中列车通过线路指定位置的期望速度；所述列车自动驾驶区段设置在区间运行阶段；列车在所述两个相邻预期速度点之间能够形成多条速度变化曲线，所述速度变化曲线满足列车运行的安全约束条件和平稳约束条件。2.根据权利要求1所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述预期速度的设定包括：a)基本预期速度设定：根据所述最限制速度曲线(mrsp)的限制，并预留一定富余距离和速度值，确定自动驾驶的基本预期速度，基本预期速度仅考虑列车安全运行约束，按最高允许速度运行，能够获得理想的最短运行时分；b)准点驾驶预期速度设定：在基本预期速度基础上，根据列车运行时分要求，通过调整和/或增加预期速度点，获得自动驾驶的准点驾驶预期速度；c)节能驾驶预期速度设定：在准点驾驶预期速度基础上，根据节能驾驶策略，通过调整和/或增加预期速度点，获得自动驾驶的节能驾驶预期速度；d)紧追踪驾驶预期速度设定：在已有预期速度基础上，根据前行列车运行情况，通过调整和/或增加预期速度点，获得紧追踪驾驶预期速度，使自动驾驶列车具有更加合理的全程运行速度，避免列车长时间低速运行、高能耗运行，甚至遇到区间停止信号被迫停车；e)区间或站外停车预期速度设定：在已有预期速度基础上，由于各种原因需要列车区间或站外停车时，通过调整和/或增加预期速度点，实施区间或站外停车，获得区间或站外停车预期速度。3.根据权利要求1所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述方法将牵引力所作的功、制动力所作的功、列车运行基本阻力所作的功、列车运行附加阻力所作的功以及列车动能定理表达式分别转换成用列车单位动能e
m
表示，以在列车总重量未知的条件下实现所述控制方法，所述列车单位动能e
m
是指当列车预期末速度与预期初速度的平方差为单位数值时对应的列车动能变化量。4.根据权利要求3所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述将列车运行基本阻力所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：q
w0
＝-w
0q
e
m
，其中q
w0
为列车运行基本阻力所作负功，单位kj；其中g为重力加速度，单位m/s2；w0为货运列车运行单位基本阻力，
单位n/kn；s为列车运行距离，单位km；w0＝a+bv+cv2，其中基本阻力参数a、b、c初始值可通过相关技术规范获得，并在列车自动驾驶过程中，针对本列车的基本阻力参数，进行持续动态优化；v为列车运行速度，单位km/h；e
m
＝0.0386m，其中m为列车总重量，单位吨；e
m
为列车单位动能，单位kj；其中列车运行距离s、列车运行速度v通过自动驾驶设备中的测距、测速单元测量获得。5.根据权利要求4所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述将列车运行附加阻力所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：q
wj
＝-w
jq
e
m
，其中q
wj
为附加阻力所作的功，单位kj；其中d为任意一段加算坡道的长度，单位km；i
j
为该段加算坡道的加算坡度千分数；当i
j
的值为正时，表明加算坡道为上坡，附加阻力做负功；当i
j
的值为负时，表明加算坡道为下坡，附加阻力做正功；i
j
和d均为已知的线路参数。6.根据权利要求5所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述将牵引力所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：在列车运行初始阶段结合列车加速或进行牵引试验，测量机车电机牵引功率和列车速度变化值，通过计算机车牵引输出作功转换为多少列车单位动能e
m
，从而确定牵引力作功与列车单位动能e
m
的关系：q
f
＝(n+w
0q
+w
jq
)e
m
＝n
′
e
m
，其中q
f
为牵引力所作的功，单位kj；q
f
＝∫p
f
dt
f
，其中p
f
为机车牵引电机电功率，单位kw；t
f
为牵引输出时间，单位s；p
f
＝10-3
u
f
i
f
，其中u
f
为机车牵引电机电压值，单位v；i
f
为电流值，单位a；u
f
、i
f
、t
f
均通过自动驾驶设备中的综合传感单元测量获得；其中δe为所述列车运行初始阶段的列车加速或牵引试验中列车动能变化量，单位kj；v
1f
、v
0f
分别为末速度和初速度，单位km/h，通过自动驾驶设备中的测速单元测量获得；所述列车加速或牵引试验过程中的列车运行速度、机车牵引电机电压值、电流值均可测量，且线路条件、运行距离均已知的情况下，n
′
、q
f
均可计算得到，当所述列车加速或牵引试验过程中机车牵引电机总共作功q
f
＝k时，机车牵引电机每作功1kj等效输出的列车单位动能e
m
，令f为机车牵引力作功与列车单位动能的转换系数。7.根据权利要求6所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：列车制动一般包括机车动力制动和列车空气制动；所述将制动力所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，包括将机车动力制动所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：q
bd
＝-∫p
bd
dt
bd
，其中q
bd
为动力制动所作负功，单位kj；p
bd
为机车动力制动瞬时功率，单位kw；t
bd
为动力制动输出时间，单位s；p
bd
＝10-3
u
bd
i
bd
，其中i
bd
为动力制动时的电枢电流，单位a；u
bd
为动力制动时的电枢电压，单位v；
u
bd
、i
bd
、t
bd
均通过自动驾驶设备中的综合传感单元测量获得；机车动力制动作功q
bd
与电机牵引力作功q
f
具有逆向等效性，直接使用机车牵引力做功与列车单位动能的转换系数f，确定动力制动作功q
bd
与列车单位动能e
m
的关系，即机车动力制动每作功1kj等效减少的列车单位动能e
m
。8.根据权利要求7所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述将制动力所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，还包括将列车空气制动所作的功转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：在列车贯通试验或者专门的制动试验中初次减压量50kpa，空气制动过程列车动能变化量其中v
0b
、v
1b
为贯通试验或专门制动试验的初速度和末速度，单位km/h，通过自动驾驶设备的测速单元测量获得；q
bc
＝-(m-w
0q-w
jq
)e
m
＝-m
′
e
m
，其中q
bc
为空气制动所作负功，单位kj；在常用50kpa减压情况下空气制动功率其中p
bc
为常用50kpa减压情况下空气制动功率，单位kw；t
′
bc
为试验中空气制动力作功时间，单位s；令b
c
为列车空气制动功率换算系数，其是在特定贯通试验或制动试验速度下获得的，在其它列车运行速度制动过程中，需要对b
c
进行修正，修正系数为λ
c
，与空气制动过程中列车运行速度有关，λ
c
通过计算或者在线测试获得。9.根据权利要求8所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：所述将列车动能定理表达式转换成用列车单位动能e
m
表示，具体为：其中v0、v1分别为一个控制区段的列车预期初速度和预期末速度，单位km/h；a为控制区段内单位动能目标值；q
c
＝[f
·
∫p
f
dt
f-f
·
∫p
bd
dt
bd
+λ
c
b
c
t
bc-w
0q-w
jq
]e
m
，其中q
c
为合力所作的功，单位kj；t
bc
为空气制动力作功时间，单位s；由q
c
＝δe，可得f
·
(∫p
f
dt
f-∫p
bd
dt
bd
)+λ
c
b
c
t
bc-w
0q-w
jq
＝a。10.根据权利要求9所述的列车自动驾驶控制方法，其特征在于：在两相邻预期速度点之间形成速度变化曲线以满足安全约束条件和平稳约束条件，按照如下策略进行：1)对于预期末速度v1大于预期初速度v0的提速控制区段，列车自动驾驶系统首先施加第一次牵引，输出牵引等级，并同步测量牵引电机电功率，计算第一次牵引累计所作的功，直至f
·
∫p
f
dt
f
达到该控制区段内单位动能目标值a，结束第一次牵引，然后惰行，对于列车在第一次牵引和随后的惰行过程中基本阻力耗能和附加阻力耗能，在该控制区段末段通过施加第二次牵引进行补偿；2)对于预期末速度v1小于预期初速度v0的降速控制区段，采用先惰行再制动的控制策略，列车自动驾驶系统首先确定动力制动和空气制动组合策略，再预计制动所需要的时间，并根据v1、v0和制动所需要的时间计算预期最大常用制动距离，该控制区段的总距离减去所述预期最大常用制动距离为惰行距离，根据该控制区段内单位动能目标值a，控制制动功率的输出以及制动时间，对于列车在惰行和制动过程中基本阻力耗能和附加阻力耗能，在该
控制区段末端通过减小制动距离进行补偿；3)对于预期末速度v1等于预期初速度v0的等速控制区段，列车先采取惰行的控制策略，当列车实际速度与预期末速度差值超过设定阈值时，通过牵引或制动功率输出，并控制牵引或制动时间，对该控制区段内基本阻力耗能和附加阻力耗能进行补偿，实现等速控制；4)对于长大坡道区段，附加阻力耗能将成为影响速度控制的重要因素，在长大坡道起止位置专门设置预期初速度v0和预期末速度v1，即将长大坡道设定为一个专门的控制区段，根据坡道加算坡度和长度计算w
jq
，再由列车自动驾驶系统根据预期初速度v0和预期末速度v1之间的关系，实施提速、降速或等速控制，满足列车动能定理表达式。

技术总结
本发明的基于功率输出的列车自动驾驶控制方法，以最限制速度曲线(MRSP)为限制，在列车自动驾驶区段设定若干个预期速度点，将两个相邻预期速度点之间的区段作为一个控制区段，在该控制区段内，控制列车牵引功率和制动功率的输出以及牵引时间和制动时间的长短，使得列车所受合力所作的功满足列车动能定理表达式，以保证列车速度在该控制区段的起止点达到所述预期初速度和预期末速度。本发明的技术优势：采用了全新的列车自动驾驶控制方法，建立一种新的控制模型，基于功率输出和能量模型，建立列车牵引力和制动力总功与动能变化量的定量关系，使列车自动驾驶由传统的速度跟随控制，转变为能量均衡控制。转变为能量均衡控制。转变为能量均衡控制。


技术研发人员：陈锋华 丁小汀
受保护的技术使用者：北京交大思诺科技股份有限公司
技术研发日：2022.09.09
技术公布日：2023/5/23