灰色系统理论在城市轨道交通自动驾驶的应用研究

论文摘要

近年来,世界许多城市在“公交优先”的发展战略指导下,城市轨道交通的建设逐步推向了高潮。在这一背景下,城市轨道交通列车自动控制系统的探索非常活跃,产生了丰硕的成果。列车自动驾驶系统(Automatic Train OperationSystem,ATO)是列车自动控制系统(以下简称列控系统)中重要的一部分,它的主要功能是模拟司机完成驾驶列车的任务,使列车处于最佳运行状态。论文总结了前人研究ATO算法的经验,并分析了其不足之处。论文对ATO系统功能需求进行分析并对灰色系统理论进行研究。在分析ATO的特点的基础上,证明了ATO系统是一个灰色系统,进而说明灰色系统理论的一些优势能够在ATO控制方面进行发挥,能够弥补前人的一些不足之处。在论证灰色系统理论可用于ATO的基础上,提出了基于灰色系统理论的ATO控制算法。论文在明确ATO要完成的任务和所能得到的信息资源之后,把ATO的功能进行模块化分解,细化各模块的输入、输出及功能。运用灰色系统理论的方法实现各模块。灰色系统理论中序列算子生成、灰色预测、灰色决策等方法使得各模块的功能得以实现。然后综合各模块,使之成为一个相对独立的系统,能够与列控系统中其他子系统进行联结与合作,从而设计出基于灰色系统理论的ATO。论文最后对系统进行仿真。在对列车、线路等进行建模后,使“基于灰色系统理论的ATO”与目前较为成熟的“基于模糊控制策略的ATO”进行对比检验。从停车精度、准时性和旅客舒适性三个方面对两种控制方法进行对比。引入相关参数使控制效果量化,用量化的数据证明基于灰色系统理论的ATO的有效性。仿真结果证明了论文所设计的系统在工作流程、功能模块划分、控制策略、算法设计的合理性和正确性。为下一步的继续探索奠定了基础,也可为其他控制方法在ATO中的实现启迪思路。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 1 引言
• 1.1 课题的研究背景和意义
• 1.2 ATO系统简介
• 1.2.1 城市轨道交通信号系统
• 1.2.2 ATO系统在列车自动控制系统中的作用
• 1.3 ATO控制算法综述
• 1.3.1 PID算法
• 1.3.2 改进的PID算法
• 1.3.3 智能控制算法
• 1.3.4 集成型智能控制
• 1.4 论文的结构
• 2 灰色理论基础
• 2.1 灰色系统理论概述
• 2.1.1 灰色系统理论的产生和研究对象
• 2.1.2 灰色系统理论和其它两种不确定方法的关系
• 2.2 论文所用到的灰色理论的四个方面
• 2.2.1 灰色建模
• 2.2.2 灰色预测
• 2.2.3 灰色决策
• 2.2.4 灰色控制
• 2.3 本章小结
• 3 基于灰色系统理论的ATO的设计
• 3.1 ATO的灰色性
• 3.2 系统总体设计
• 3.2.1 基于灰色系统理论的ATO的总体结构
• 3.2.2 ATO控制算法对ATP所给信息的利用
• 3.3 运行参考曲线的生成
• 3.3.1 区间运行曲线
• 3.3.2 车站运行曲线
• 3.4 灰色预测模块的设计
• 3.4.1 灰色预测模块工作流程
• 3.4.2 灰色预测功能实现的步骤
• 3.4.3 预测序列的确定
• 3.5 灰色决策模块的设计
• 3.5.1 灰色决策模块概述
• 3.5.2 灰色决策的依据
• 3.5.3 ATO灰色决策的实施
• 3.6 本章小结
• 4 仿真分析
• 4.1 仿真实现
• 4.1.1 线路模型
• 4.1.2 列车模型
• 4.1.3 基于灰色系统理论的ATO的工作过程
• 4.1.4 仿真策略及流程
• 4.2 全程速度-距离曲线分析
• 4.3 准时性分析
• 4.4 停车精度分析
• 4.5 旅客舒适度分析
• 4.6 本章小结
• 5 总结与展望
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集