高速列车智能驾驶算法仿真研究

论文摘要

对应用于高速列车智能驾驶系统的智能驾驶算法进行研究,可以有效弥补人工驾驶的缺陷。对智能驾驶算法进行研究,需要综合考虑线路限速信息和列车实时运行信息,完成智能驾驶算法设计。传统的智能驾驶算法先根据限速曲线设定目标速度曲线并精确跟踪,实现高速列车的智能驾驶,但忽略了工况切换次数,导致能耗大且舒适性低。提出基于数据挖掘的高速列车智能驾驶算法,突破跟踪目标速度曲线的控制思想,将人工驾驶策略应用于高速列车智能驾驶中,无需设定列车目标速度曲线,仅采用人工驾驶数据和数据挖掘方法,利用挖掘的人工驾驶策略实现列车的多目标智能驾驶。仿真结果表明,所提算法能够有效降低能耗提高舒适度,实现列车的平稳、舒适、准点、精确运行。

论文目录

• 1 引言
• 2 高速列车运行控制原理模型
•   2.1 列车运行控制模型
•   2.2 列车运行阻力
•     1) 基本阻力:一般根据《牵规》[10]的基本阻力经验公式计算, 公式为
•     2) 附加阻力:
•   2.3 列车动态分析
•     1) 牵引工况
•     2) 惰行工况
•     3) 制动工况
• 3 高速列车智能驾驶算法设计
•   3.1 B-CART算法设计
•   3.2 A-CART算法设计
• 4 仿真及结果分析
•   4.1 仿真平台搭建
•     4.1.1 Simulink仿真系统搭建
•     4.1.2 GUI用户界面搭建
•   4.2 仿真及结果分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张佩,盖伟龙,李小龙,王钦钊

关键词: 高速列车,人工驾驶策略,数据挖掘,智能驾驶

来源: 计算机仿真 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 铁路运输,计算机软件及计算机应用

单位: 陆军装甲兵学院,中国人民解放军66389部队

分类号: TP391.9;U284.48

页码: 184-188

总页数: 5

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