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基于模糊預(yù)測(cè)控制的城軌列車(chē)自動(dòng)駕駛

2018-01-18 06:51:08何坤肖壯朱宇清毛暢海
現(xiàn)代計(jì)算機(jī) 2017年35期
關(guān)鍵詞:優(yōu)化

何坤,肖壯,朱宇清,毛暢海

(西南交通大學(xué)電氣工程學(xué)院,成都 610097)

0 引言

近年來(lái),城市軌道交通的發(fā)展對(duì)于緩解城市快速膨脹的人口壓力和日益嚴(yán)重的交通堵塞問(wèn)題等方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。列車(chē)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)ATO的運(yùn)用對(duì)于城軌列車(chē)的安全運(yùn)行、準(zhǔn)點(diǎn)精確停車(chē)、降低能耗等方面發(fā)揮著重要的作用。

既有的列車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù),一般以全程巡航模式進(jìn)行速度跟蹤控制,巡航的目標(biāo)速度可依據(jù)時(shí)刻表進(jìn)行計(jì)算[1],這種方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單,計(jì)算量小,可在限速約束下實(shí)現(xiàn)列車(chē)的正點(diǎn)運(yùn)行。但是,實(shí)際的城市軌道線路往往存在較多的上下坡道,最大坡度可達(dá)±30‰[2],若仍采用巡航控制,一方面會(huì)使得牽引和制動(dòng)之間切換頻繁,舒適性往往很難保證,另一方面由于缺乏必要的惰行工況,列車(chē)運(yùn)行的節(jié)能性較差。采用模糊預(yù)測(cè)控制,成為協(xié)調(diào)工況切換平緩,保證速度跟蹤性和節(jié)能性等性能間沖突的有效解決方法[3]。

文獻(xiàn)[4]將列車(chē)節(jié)能運(yùn)行優(yōu)化和平穩(wěn)舒適控制進(jìn)行分層考慮,提出了一種基于兩層結(jié)構(gòu)的列車(chē)自動(dòng)駕駛控制架構(gòu)。頂層為基于節(jié)能的全局速度曲線規(guī)劃器,底層為速度跟蹤控制器,前者實(shí)現(xiàn)基于安全、正點(diǎn)約束的節(jié)能優(yōu)化,后者以前者得到的優(yōu)化速度曲線為參考進(jìn)行跟蹤控制,實(shí)現(xiàn)速度跟隨,并確保乘客舒適性和停車(chē)精確性。

本文參考文獻(xiàn)[4]的研究思路,在文獻(xiàn)[5]基礎(chǔ)上,將列車(chē)惰行節(jié)能優(yōu)化曲線作為速度跟蹤控制的輸入,提出了一種基于惰行節(jié)能的城軌列車(chē)多目標(biāo)預(yù)測(cè)控制方法。

1 模糊預(yù)測(cè)控制理論

作為一種非線性的智能控制理論,模糊控制對(duì)于系統(tǒng)模型建立的精確性要求不高,它基于人類(lèi)專(zhuān)家的控制經(jīng)驗(yàn),運(yùn)用模糊推理的方法實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的控制。針對(duì)類(lèi)似于列車(chē)運(yùn)行控制等一些較為復(fù)雜的非線性控制對(duì)象,模糊控制算法體現(xiàn)出其控制性能高,系統(tǒng)魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)[6]。

預(yù)測(cè)式模糊控制的控制規(guī)則一般采用“IF-THEN”的形式,如式(1)所示,可解釋為:若對(duì)當(dāng)前系統(tǒng)施加了一個(gè)控制Ci若干時(shí)間后,可令系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)x為Ai,y為Bi,那么就將Ci輸出給控制對(duì)象[6]。

2 模糊隸屬度函數(shù)

在模糊控制理論中,可通過(guò)定義隸屬度函數(shù)去定量地表達(dá)一個(gè)模糊化的概念。考慮到列車(chē)在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中需要達(dá)到的控制要求,本文分別對(duì)如下六個(gè)控制目標(biāo)建立相應(yīng)的隸屬度函數(shù),即 S、T、P、A、C、E,分別代表安全性(Safety)、追蹤性(Traceability)、準(zhǔn)點(diǎn)性(Punctuality)、停車(chē)精確性(Accuracy)、乘坐舒適性(Comfortability)、節(jié)能性(Energy Consumption)[7]。

對(duì)于控制目標(biāo)S、T、P、A選取了高斯型隸屬度函數(shù),函數(shù)表達(dá)式如下:

2.1 安全性(S)

安全性作為城軌列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中最基本的準(zhǔn)則,其他的一切優(yōu)化目標(biāo)都必須建立在行車(chē)安全的基礎(chǔ)上。本文將列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行速度與該路段的安全限速值進(jìn)行比較,從而衡量列車(chē)運(yùn)行的安全性指標(biāo)。例如,有一段安全限速值為65km/h的運(yùn)行區(qū)段,速度的安全裕量為5km/h,若列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行速度與安全限速值有5km/h的裕量,則稱“安全性好(SG)”,否則稱“安全性差(SB)”。對(duì)應(yīng)的安全性隸屬度函數(shù)和圖形如下:

其中VP(NP)是級(jí)位為NP時(shí)列車(chē)的速度,Vs為列車(chē)的安全限速值,Verror為速度的安全裕量值。

圖1 安全性隸屬度函數(shù)

2.2 追蹤性(T)

將生成的優(yōu)化節(jié)能運(yùn)行曲線作為列車(chē)自動(dòng)駕駛的目標(biāo)跟蹤曲線,通過(guò)對(duì)比列車(chē)在施加了不同控制級(jí)位后的下一步長(zhǎng)的預(yù)測(cè)速度與目標(biāo)速度的對(duì)比情況,評(píng)價(jià)列車(chē)追蹤性能的好壞。本文仿真案例中,若假設(shè)列車(chē)運(yùn)行的目標(biāo)速度為60km/h,速度允許最大誤差范圍為±2km/h,如果列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行速度正好等于目標(biāo)速度,則稱“追蹤性很好(TVG)”。如果實(shí)際運(yùn)行速度與目標(biāo)速度的差值在最大允許誤差±2km/h范圍內(nèi),則稱“追蹤性好(TG)”,否則如果偏差較大,則稱“追蹤性差(TB)”。則追蹤性的隸屬度函數(shù)和圖形如下:

其中,VP(NP)是級(jí)位為NP時(shí)的列車(chē)速度,Vt=Vtarget是列車(chē)運(yùn)行的目標(biāo)速度,Ve=Verror是列車(chē)的目標(biāo)速度與實(shí)際走行速度的最大允許誤差。

圖2 追蹤性隸屬度函數(shù)

2.3 準(zhǔn)點(diǎn)性(P)

對(duì)于城軌列車(chē)來(lái)說(shuō),準(zhǔn)點(diǎn)性也是十分重要的一項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于地鐵列車(chē)的運(yùn)行區(qū)間較短,故運(yùn)行時(shí)間的合理誤差通常在幾秒到十幾秒的范圍內(nèi)。設(shè)列車(chē)正點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間為243s,若規(guī)定列車(chē)實(shí)際運(yùn)行時(shí)間和正點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間的誤差在±1s范圍內(nèi),則稱“準(zhǔn)點(diǎn)性很好(PVG)”,若誤差在±5s內(nèi),則稱“準(zhǔn)點(diǎn)性好(PG)”,否則稱“準(zhǔn)點(diǎn)性差(PB)”。則準(zhǔn)點(diǎn)性的隸屬度函數(shù)和圖形如下:

其中Tt=Ttarget為列車(chē)的正點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間,Te=Terror為城軌列車(chē)運(yùn)行時(shí)間誤差允許值,VP(NP)是級(jí)位為NP時(shí)的列車(chē)速度。

2.4 停車(chē)精確性(A)

對(duì)于地鐵列車(chē)站點(diǎn)停車(chē)來(lái)說(shuō),因?yàn)樵S多站臺(tái)都安裝有安全屏蔽門(mén)等設(shè)施,故對(duì)于地鐵列車(chē)的停車(chē)精確性有十分高的要求。如果列車(chē)的停車(chē)位置在目標(biāo)停車(chē)位置的±5cm范圍內(nèi),則“停車(chē)精確性很好(AVG)”,若停在了目標(biāo)位置的±25cm范圍內(nèi),則稱“停車(chē)精確性好(AG)”,否則稱“停車(chē)精確性差(AB)”。則相應(yīng)的停車(chē)精確性隸屬度函數(shù)表示如下:

圖3 準(zhǔn)點(diǎn)性隸屬度函數(shù)

其中,St=Starget為列車(chē)的目標(biāo)停車(chē)位置,Se=Serror為城軌列車(chē)停車(chē)精度的誤差允許值,VP(NP)是級(jí)位為NP時(shí)列車(chē)的速度。下圖是精確停車(chē)位置為4120m對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)曲線:

圖4 停車(chē)精確性隸屬度函數(shù)

2.5 乘坐舒適性(C)

旅客乘坐的舒適性可以從列車(chē)加速度的大小、加速度變化的頻率和幅度來(lái)衡量。因此本文通過(guò)城軌列車(chē)的牽引或制動(dòng)級(jí)位的變化情況來(lái)反映列車(chē)加速度的變化情況,從而衡量乘坐舒適性的性能指標(biāo)。因此,本文以兩次牽引或制動(dòng)級(jí)位變動(dòng)的間隔時(shí)間t和級(jí)位差Nchange作為衡量旅客乘坐舒適度的評(píng)價(jià)指標(biāo),若間隔時(shí)間長(zhǎng),級(jí)位差小,則稱“舒適度好(CG)”,反之為“舒適度不好(CB)”。本文設(shè)定舒適性指標(biāo)的隸屬函數(shù)為式(7):

圖5 乘坐舒適性隸屬度函數(shù)

2.6 節(jié)能性(E)

列車(chē)在運(yùn)行過(guò)程中,牽引能耗占列車(chē)總能耗的很大一部分,通過(guò)合理的惰行來(lái)消耗列車(chē)運(yùn)行富裕時(shí)間,可以很好的達(dá)到降低能耗的作用。本文通過(guò)惰行優(yōu)化節(jié)能算法對(duì)列車(chē)運(yùn)行曲線進(jìn)行優(yōu)化處理,生成的最優(yōu)運(yùn)行速度曲線可作為ATO系統(tǒng)自動(dòng)駕駛列車(chē)的參考目標(biāo)曲線。只要通過(guò)模糊預(yù)測(cè)控制算法使列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行曲線較好的跟蹤優(yōu)化曲線,便能達(dá)到列車(chē)運(yùn)行節(jié)能的目的。因此本文規(guī)定:在下一個(gè)步長(zhǎng)范圍內(nèi),若預(yù)測(cè)的最優(yōu)級(jí)位N=0,即惰行,則“節(jié)能性好(EG)”,否則為“節(jié)能性差(EB)”。

3 列車(chē)人工駕駛策略

優(yōu)秀的列車(chē)司機(jī)在實(shí)際駕駛列車(chē)過(guò)程中,會(huì)綜合考慮諸如安全性,準(zhǔn)點(diǎn)性,乘車(chē)舒適性等指標(biāo),結(jié)合豐富的駕駛經(jīng)驗(yàn),適當(dāng)?shù)恼{(diào)整列車(chē)的牽引力和制動(dòng)力,使列車(chē)平穩(wěn)、有效的運(yùn)行。

將優(yōu)秀司機(jī)的操縱經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成列車(chē)操縱的三大人工控制策略:恒速運(yùn)行控制階段(CSC),目標(biāo)速度為設(shè)定恒速的階段;自動(dòng)停車(chē)控制階段(TASC),通過(guò)調(diào)節(jié)列車(chē)的速度使其停靠在指定的目標(biāo)位置處;惰行節(jié)能準(zhǔn)點(diǎn)控制階段(CC),通過(guò)將列車(chē)實(shí)際運(yùn)行時(shí)間與準(zhǔn)點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間相比較,控制列車(chē)進(jìn)入惰行工況的時(shí)間,進(jìn)入惰行工況后,列車(chē)保持惰行直至惰行階段結(jié)束,以此達(dá)到降低能耗的目的。

3.1 定速巡航控制(CSC)

列車(chē)從起車(chē)到勻速運(yùn)行的過(guò)程中,以乘車(chē)舒適性與追蹤性為主要控制目標(biāo),逐級(jí)的增大牽引級(jí)位,使列車(chē)能按照已知的優(yōu)化曲線平穩(wěn)、快速的到達(dá)恒速運(yùn)行。如果在列車(chē)的運(yùn)行前方有低限速區(qū)段,列車(chē)將在通過(guò)該限速點(diǎn)之前達(dá)到目標(biāo)速度,避免超速。列車(chē)人工駕駛的恒速控制階段操縱經(jīng)驗(yàn)如下:

CSC-1如果列車(chē)的運(yùn)行速度超過(guò)安全限速,則采用最大能力制動(dòng)。

CSC-2如果列車(chē)運(yùn)行的速度遠(yuǎn)低于線路的限速,則需適當(dāng)增加牽引級(jí)位。

CSC-3如果列車(chē)保持當(dāng)前的牽引級(jí)位會(huì)使得列車(chē)的實(shí)際速度與目標(biāo)速度的偏差過(guò)大,則應(yīng)該在適當(dāng)范圍內(nèi)改變牽引或制動(dòng)級(jí)位,使實(shí)際運(yùn)行速度能更好的追蹤目標(biāo)優(yōu)化速度,同時(shí)級(jí)位變化的頻率也應(yīng)當(dāng)適當(dāng)考慮。

CSC-4如果列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行速度在事先確定的允許速度范圍內(nèi),則控制級(jí)位保持不變。

3.2 自動(dòng)停車(chē)控制(TASC)

在列車(chē)接近停車(chē)點(diǎn)之前的某段距離,設(shè)置有表示列車(chē)距離前方目標(biāo)停車(chē)位置距離的列車(chē)自動(dòng)停車(chē)位置光標(biāo)B。司機(jī)將會(huì)根據(jù)對(duì)光標(biāo)B的觀測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)列車(chē)的停車(chē)控制,在此過(guò)程中將主要考慮停車(chē)的精度和乘坐的舒適度。列車(chē)人工駕駛的自動(dòng)停車(chē)控制階段操縱經(jīng)驗(yàn)如下:

TASC-1:列車(chē)運(yùn)行在TASC區(qū)域內(nèi),若使列車(chē)保持當(dāng)前的控制級(jí)位不變,列車(chē)可以很好的停靠在預(yù)先設(shè)定的停車(chē)允許誤差范圍內(nèi),則控制級(jí)位保持不變。

TASC-2:在列車(chē)靠近TASC區(qū)域時(shí),先施加輕微的制動(dòng),使列車(chē)緩慢減速,然后再逐級(jí)增大制動(dòng),以減小對(duì)旅客乘坐舒適性的影響。

TASC-3:在TASC區(qū)域運(yùn)行,若列車(chē)以當(dāng)前的級(jí)位會(huì)使列車(chē)停車(chē)位置不當(dāng),則需要在一定的范圍內(nèi)變化制動(dòng)級(jí)位以使列車(chē)正確停車(chē),同時(shí)要注意換擋之間的時(shí)間間隔,以保證乘坐舒適性。

3.3 惰行節(jié)能準(zhǔn)點(diǎn)控制(CC)

本文基于由惰行優(yōu)化算法生成的節(jié)能優(yōu)化曲線,通過(guò)模糊預(yù)測(cè)控制算法實(shí)現(xiàn)列車(chē)的自動(dòng)駕駛功能。惰行運(yùn)行區(qū)段可使列車(chē)減少因制動(dòng)而導(dǎo)致的列車(chē)動(dòng)能的損失,降低列車(chē)的運(yùn)行能耗,因此,列車(chē)人工駕駛的惰行控制階段的操縱經(jīng)驗(yàn)如下:

CC-1:根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)曲線,列車(chē)在進(jìn)入惰行起始點(diǎn)前一段距離的位置時(shí),如果列車(chē)實(shí)際運(yùn)行時(shí)間與優(yōu)化曲線的準(zhǔn)點(diǎn)時(shí)間相比,在沒(méi)有晚點(diǎn)的情況下有多余的富裕時(shí)間可以利用,則可以在進(jìn)入惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)前就開(kāi)始實(shí)施惰行,以達(dá)到進(jìn)一步節(jié)能的目的。

CC-2:若在列車(chē)進(jìn)入惰行起始點(diǎn)前一段距離的位置時(shí),判斷列車(chē)出現(xiàn)晚點(diǎn)的情況,可以適當(dāng)推遲惰行起始點(diǎn)的位置,同時(shí)提前制動(dòng)的起始點(diǎn),使惰行的距離變短,從而在保證節(jié)能的情況下能使列車(chē)的晚點(diǎn)時(shí)間得到補(bǔ)償,達(dá)到準(zhǔn)點(diǎn)運(yùn)行的目的。

3.4 模糊預(yù)測(cè)控制規(guī)則

根據(jù)上文關(guān)于列車(chē)的人工操作策略的總結(jié),可以將優(yōu)秀司機(jī)的人工駕駛策略轉(zhuǎn)化成模糊預(yù)測(cè)控制規(guī)則,如下所示,其中控制量都是離散的,牽引級(jí)位為Pn,制動(dòng)級(jí)位為Bn,n的范圍為1~7。其中,P7是最大能力牽引,B7是最大能力制動(dòng),Dn是牽引或者制動(dòng)的級(jí)位差。

(2)自動(dòng)停車(chē)控制規(guī)則

(3)惰行節(jié)能準(zhǔn)點(diǎn)控制規(guī)則

在列車(chē)進(jìn)入惰行起始點(diǎn)前一段距離的位置處:

4 實(shí)例仿真驗(yàn)算

為了驗(yàn)證此模糊預(yù)測(cè)控制算法的正確性和可行性,本文選取了具體的列車(chē)參數(shù)和線路進(jìn)行仿真模擬。

表1 列車(chē)參數(shù)

表2 線路數(shù)據(jù)

圖7 節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行曲線

如圖6所示,仿真系統(tǒng)運(yùn)行時(shí),根據(jù)圖7中生成的惰行節(jié)能優(yōu)化曲線,首先讀取此優(yōu)化運(yùn)行曲線的速度值,然后通過(guò)施加不同的牽引力或制動(dòng)力,計(jì)算6個(gè)控制目標(biāo)的隸屬度函數(shù)值,從而求得最優(yōu)的控制級(jí)位,并將該級(jí)位實(shí)際輸出給列車(chē),以此實(shí)現(xiàn)滾動(dòng)優(yōu)化這一過(guò)程直到列車(chē)進(jìn)站停車(chē),最終達(dá)到列車(chē)自動(dòng)駕駛的目的。

圖8 最優(yōu)運(yùn)行曲線與跟蹤曲線

圖6 模糊預(yù)測(cè)控制算法實(shí)現(xiàn)流程

圖9 惰行優(yōu)化和模糊預(yù)測(cè)控制的能耗對(duì)比

表3 仿真數(shù)據(jù)結(jié)果

仿真結(jié)果如圖7-9和表3所示。由圖8可得,紅色為列車(chē)的優(yōu)化速度曲線,藍(lán)色為列車(chē)實(shí)際的跟蹤曲線,兩條曲線很接近,并且在整個(gè)區(qū)間運(yùn)行過(guò)程中,列車(chē)的速度都沒(méi)有超過(guò)限速。因此列車(chē)運(yùn)行的追蹤性與安全性都是滿足要求的。

另外,列車(chē)的實(shí)際停車(chē)位置為4120.18m,在允許的停車(chē)位置最大允許誤差25cm的范圍內(nèi),因此列車(chē)的停車(chē)精確性性能較好。從列車(chē)實(shí)際運(yùn)行的速度-距離曲線可以看出,列車(chē)速度基本是按照一條比較平滑的曲線變化的,此外從級(jí)位的變化圖中也可以看出所有的級(jí)位的變化都不是過(guò)大或者過(guò)快,變化相對(duì)比較平緩,除了接近停車(chē)點(diǎn)前,列車(chē)頻繁地切換制動(dòng)級(jí)位以達(dá)到精確停車(chē)的目的。因此旅客乘坐的舒適性指標(biāo)也達(dá)到了基本要求。

對(duì)城軌列車(chē)而言,準(zhǔn)點(diǎn)性是十分重要的一項(xiàng)性能指標(biāo)。從表3可知,跟蹤曲線下列車(chē)的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間為245.07s,相比于正點(diǎn)運(yùn)行時(shí)間243.81s,準(zhǔn)點(diǎn)性滿足要求。另外列車(chē)實(shí)際運(yùn)行能耗為41.40kW/h,相比于優(yōu)化運(yùn)行曲線的能耗40.611 kW/h,跟蹤控制過(guò)程的節(jié)能性較好。

5 結(jié)語(yǔ)

本文以基于惰行控制的節(jié)能優(yōu)化算法生成的列車(chē)運(yùn)行優(yōu)化曲線為跟蹤目標(biāo),采用模糊預(yù)測(cè)控制算法,對(duì)不同的列車(chē)控制目標(biāo)建立了模糊隸屬度函數(shù),總結(jié)了優(yōu)秀司機(jī)的人工駕駛策略,并得到了相應(yīng)的模糊控制規(guī)則。以城軌列車(chē)具體的仿真參數(shù)和線路進(jìn)行模擬,能在滿足準(zhǔn)點(diǎn)、精確停車(chē)等控制目標(biāo)的情況下有效跟蹤目標(biāo)曲線,驗(yàn)證了多目標(biāo)模糊預(yù)測(cè)控制算法的正確性和可行性。

[1]林穎.基于在線計(jì)算方式的車(chē)載ATO運(yùn)行模式曲線優(yōu)化模型研究[D].成都:西南交通大學(xué),2013.

[2]黃艦.城市軌道列車(chē)節(jié)能優(yōu)化控制研究[D].成都:西南交通大學(xué),2015.

[3]Seiji Y,Shoji M.Automatic Train Operation System By Predictive Fuzzy Control[J].Elsevier Science Publishers B.V.(North-Holland),1985.

[4]Wang Q Y,Wu P,Liang Z C,et al.The Hierarchical Real-Time Control of High Speed Trains for Automatic Train Operation.In:Computers in RailwaysⅪⅤ.WIT Press,2014:17-36.

[5]黃艦,曲健偉.地鐵列車(chē)基于惰行控制的節(jié)能優(yōu)化運(yùn)行研究[J].機(jī)車(chē)電傳動(dòng),2015(3):69-73.

[6]單冬.模糊控制原理與應(yīng)用[M].北京:中國(guó)鐵道出版社,1995.

[7]Hiroyasu O,Seiji Y,Shin-ichi S.Automatic Train Operation System Based on Predictive Fuzzy Control[J].International Workshop on Artificial Intelligence for Industrial Applications,1988.

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圍繞“地、業(yè)、人”優(yōu)化產(chǎn)業(yè)扶貧
事業(yè)單位中固定資產(chǎn)會(huì)計(jì)處理的優(yōu)化
4K HDR性能大幅度優(yōu)化 JVC DLA-X8 18 BC
幾種常見(jiàn)的負(fù)載均衡算法的優(yōu)化
電子制作(2017年20期)2017-04-26 06:57:45
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