列車自動駕駛系統(tǒng)（ATO）節(jié)能控制策略及工程實(shí)現(xiàn)

■ 肖驍

1 北京地鐵亦莊線ATO節(jié)能分析

2011年春，為驗(yàn)證列車自動駕駛對系統(tǒng)運(yùn)行能耗的影響，地鐵運(yùn)營公司在北京地鐵亦莊線組織進(jìn)行了2次全線全天耗電量統(tǒng)計(jì)，能耗數(shù)據(jù)見表1（全天耗電量數(shù)據(jù)來源于亦莊線供電站電表在一天內(nèi)走過數(shù)值的累積）。

表1中三月份的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在全天客流量基本相同的前提下，全天采用ATO自動駕駛比全天采用ATO輔助人工駕駛耗電要多；而四月份的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，在全天客流量較小的前提下，全天采用ATO輔助人工駕駛卻比采用ATO自動駕駛耗電要多。

2 司機(jī)駕駛習(xí)慣分析

比較ATO自動駕駛和人工駕駛的能耗，應(yīng)首先從分析司機(jī)的駕駛習(xí)慣入手。為此，隨機(jī)抽取2011年4月10日010車全天的司機(jī)人工駕駛數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。典型人工駕駛區(qū)間運(yùn)行曲線見圖1。

通過分析，得出如下司機(jī)駕駛習(xí)慣：（1）司機(jī)在出站啟動時牽引級數(shù)增長較快；（2）司機(jī)在出站后將列車加速到接近推薦速度，然后使列車保持惰行狀態(tài)，直到列車速度遠(yuǎn)低于推薦速度再牽引，或到進(jìn)站停車推薦速度下降時再進(jìn)行制動；（3）司機(jī)在進(jìn)站制動階段基本按照推薦速度駕駛，并最終控制列車進(jìn)站停車。

通過國內(nèi)外的大量研究，目前普遍認(rèn)可應(yīng)采用下列駕駛策略達(dá)到節(jié)能目的：出站即施加最大牽引達(dá)到區(qū)間巡航速度，巡航過程中盡量保持惰行，并盡量減少制動頻率，接近站臺時采用一次性連續(xù)制動停車。

表1 亦莊線耗電量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

圖1 典型人工駕駛區(qū)間運(yùn)行曲線

可見，亦莊線司機(jī)的駕駛習(xí)慣與上述以節(jié)能為目的的駕駛策略基本一致。

3 ATO節(jié)能控制算法設(shè)計(jì)

目前對于巡航過程中牽引/惰行策略的算法研究，一般使用較為先進(jìn)的計(jì)算方法和控制理論，如使用神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等。這類算法通常能夠通過迭代過程，利用計(jì)算機(jī)運(yùn)算速度優(yōu)勢，精確找到牽引與惰行的切換點(diǎn)，并能實(shí)現(xiàn)區(qū)間運(yùn)行時分的精確控制。但也存在不足：對計(jì)算機(jī)的運(yùn)算能力要求較高，通常用于理論仿真，ATO作為對運(yùn)算實(shí)時性有較高要求的嵌入式系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)上述方法的經(jīng)濟(jì)成本相對較高，不利于工程實(shí)現(xiàn)；同時復(fù)雜的在線算法為測試帶來了一定難度，不利于工程驗(yàn)證。

通過分析司機(jī)的駕駛策略，能夠設(shè)計(jì)出一套以模擬司機(jī)駕駛習(xí)慣為基礎(chǔ)的、便于工程實(shí)施的ATO速度控制算法。該控制算法具備如下特征：（1）出站過程中，在保證一定乘客舒適度的前提下，盡快施加牽引，使列車速度達(dá)到推薦速度；（2）區(qū)間巡航過程中，盡量不施加制動，通過調(diào)整牽引/惰行策略，兼顧節(jié)能與運(yùn)行效率；（3）進(jìn)站制動過程中，按照推薦速度控制列車進(jìn)站停車，并保證一定的乘客舒適度。

The understandings concerning phonological awareness vary from scholars to scholars,but we can generalize them as follows：

3.1 ATO在區(qū)間巡航過程中的駕駛策略

區(qū)間巡航過程中的牽引/惰行策略對列車節(jié)能起主要作用。ATO按下列策略控制列車在區(qū)間巡航階段行駛：列車出站即施加牽引至速度A后開始惰行，直至速度降為B后，重新施加牽引至速度A……按上述過程循環(huán)，直至進(jìn)入進(jìn)站制動階段后，開始按推薦速度施加制動并最終在站內(nèi)停車。

基于上述策略，通過2種方法對駕駛策略進(jìn)行在線調(diào)整，使ATO同時兼顧運(yùn)行效率和節(jié)能的要求。

第一種方法：調(diào)整施加牽引的速度上限A（見圖2）。以上限A②為策略駕駛的區(qū)間運(yùn)行時間長于上限A①，但對于長度較短的區(qū)間，節(jié)能效果好于上限A①。

第二種方法：調(diào)整由惰行轉(zhuǎn)為再次輸出牽引的速度門限B（見圖3）。以門限B②為策略駕駛的區(qū)間運(yùn)行時間長于門限B①，但節(jié)能效果好于門限B①。

3.2 節(jié)能控制策略參數(shù)（A和B）計(jì)算方法

圖2 調(diào)整施加牽引的速度上限A

圖3 調(diào)整由惰行轉(zhuǎn)為再次施加牽引的速度門限B

基于線路數(shù)據(jù)、車輛特性和歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以計(jì)算出滿足運(yùn)營計(jì)劃要求的節(jié)能控制策略參數(shù)A和B，并最終為指定區(qū)間給出多組節(jié)能控制方案。

為簡化計(jì)算過程，計(jì)算方法基于下列假設(shè)：（1）ATO算法和車輛執(zhí)行單元共同保證出站牽引至速度A過程中的加速度恒定；（2）ATO算法和車輛執(zhí)行單元共同保證惰行結(jié)束后，由速度B牽引至速度A過程中的加速度恒定；（3）ATO算法和車輛執(zhí)行單元共同保證進(jìn)站制動過程的減速度恒定；（4）通過分析歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)得到區(qū)間惰行時的惰行減速度具有一般性。

基于上述假設(shè)，可計(jì)算出ATO駕駛列車的實(shí)際速度曲線，并計(jì)算出參數(shù)A、B和區(qū)間運(yùn)行時間T。節(jié)能控制策略參數(shù)的計(jì)算步驟見圖4。

節(jié)能控制策略參數(shù)（A和B）的算法可概括為：將A=B=區(qū)間允許運(yùn)行的最大速度作為基本方案，并計(jì)算出區(qū)間運(yùn)行時間T0。在基本方案的基礎(chǔ)上，按先B后A的順序下調(diào)參數(shù)至速度0，并計(jì)算相應(yīng)的運(yùn)行時間Tn，Tn與T0相差X（如5 s）時，可將相應(yīng)的An、Bn、Tn作為一個節(jié)能控制方案，持續(xù)到選出N種（如4種）方案，或Tn超過區(qū)間計(jì)劃運(yùn)營時間，或再無參數(shù)可調(diào)時為止。

3.3 區(qū)間節(jié)能控制方案的自動化生成工具

圖4 節(jié)能控制策略參數(shù)的計(jì)算步驟

利用MATLAB編寫的軟件可實(shí)現(xiàn)節(jié)能控制方案計(jì)算的自動化。軟件具備下列功能：（1）能夠批量導(dǎo)入線路數(shù)據(jù)、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)、計(jì)劃運(yùn)營圖等數(shù)據(jù)，并自動分析生成方案所需的相關(guān)參數(shù)；（2）可設(shè)定不同方案的區(qū)間運(yùn)行時間差；（3）可設(shè)定方案分析中調(diào)整A、B參數(shù)時的步長；（4）可設(shè)定每個運(yùn)行區(qū)間允許的最大方案數(shù)N；（5）為每個運(yùn)行區(qū)間計(jì)算出1～N個方案；（6）導(dǎo)出包含所有區(qū)間、所有方案的A、B、T的數(shù)據(jù)文件；（7）支持依據(jù)經(jīng)驗(yàn)人工配置各區(qū)間各方案的A、B參數(shù)，并自動計(jì)算相應(yīng)的區(qū)間運(yùn)行時間T，以驗(yàn)證輸入的方案是否滿足區(qū)間計(jì)劃運(yùn)行時間的要求；（8）自動繪制指定區(qū)間、指定方案的模擬運(yùn)行曲線。

軟件運(yùn)行流程見圖5。

導(dǎo)出數(shù)據(jù)列表中的運(yùn)行時間T是模擬計(jì)算的理論值，在將軟件生成的節(jié)能控制方案用于實(shí)際工程前，還需在正線試驗(yàn)中根據(jù)實(shí)際運(yùn)行時間進(jìn)行調(diào)整。

3.4 節(jié)能控制策略在實(shí)際列車運(yùn)行控制系統(tǒng)（ATC）中的實(shí)現(xiàn)方案

列車自動監(jiān)控系統(tǒng)（ATS）根據(jù)當(dāng)前線路的運(yùn)營情況，計(jì)算出列車在下一個運(yùn)營區(qū)間允許的最長運(yùn)行時間，并將該時間通過無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送給車載ATO，ATO以區(qū)間實(shí)際運(yùn)行時間T 不超過ATS規(guī)定的最長運(yùn)行時間為前提，查找本地存儲的包含所有區(qū)間、所有方案的 A、B、T 數(shù)據(jù)文件，并選擇對應(yīng)區(qū)間最節(jié)能的控制方案（通常是A和B參數(shù)較小的方案）控制列車行駛。實(shí)現(xiàn)方案見圖6。

4 亦莊線現(xiàn)場方案驗(yàn)證

采用上述MATLAB軟件仿真計(jì)算參數(shù) A和B的值，最終選擇下列幾組參數(shù)在亦莊線現(xiàn)場進(jìn)行方案驗(yàn)證：（1）無惰行方案（即優(yōu)化前的方案）， A=推薦速度-2 km/h，B=推薦速度-2 km/h；（2）短惰行方案， A=推薦速度-2 km/h，B=推薦速度-4.5 km/h；（3）長惰行方案， A=推薦速度-2 km/h，B=推薦速度-7.5 km/h。

2011年4月28日晚，在亦莊正線使用YZ003車對采用節(jié)能優(yōu)化算法的ATO應(yīng)用程序進(jìn)行單車現(xiàn)場方案驗(yàn)證。采用長惰行方案的上行同濟(jì)南路—榮昌東街站運(yùn)行曲線見圖7，ATO的駕駛曲線與亦莊線司機(jī)的駕駛曲線極為相似。

圖5 軟件運(yùn)行流程

圖6 實(shí)現(xiàn)方案框圖

4.1 區(qū)間運(yùn)行時間比較

采用不同方案在亦莊正線進(jìn)行常規(guī)交路運(yùn)行，分別統(tǒng)計(jì)區(qū)間運(yùn)行總時間（見表2）。

隨著惰行時間的延長，區(qū)間運(yùn)行時間有所延長，但仍在計(jì)劃運(yùn)行時間內(nèi)，其中長惰行方案雖然比原方案的區(qū)間運(yùn)行時間慢了70.6 s，但比計(jì)劃運(yùn)營時間提前了23 s。

4.2 能耗比較

采用不同方案在亦莊正線進(jìn)行常規(guī)交路運(yùn)行，分別統(tǒng)計(jì)耗電量（見表3）。

圖7 采用長惰行方案的上行同濟(jì)南路站—榮昌東街站運(yùn)行曲線

表2 不同方案的區(qū)間運(yùn)行總時間比較 s

隨著惰行時間的延長，耗電量有所減少，其中長惰行方案比原方案耗電量下降了約9%，達(dá)到了節(jié)能的目標(biāo)。

5 結(jié)束語

綜上所述，采用的節(jié)能控制算法在單車驗(yàn)證測試中通過，與舊算法相比，運(yùn)行時間和耗電量指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)目標(biāo)。新算法使用的A、B參數(shù)兼容無惰行的原方案，可根據(jù)實(shí)際情況靈活配置，并在新舊2種算法間自由切換，便于工程實(shí)施。上述實(shí)際ATC系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案將在北京地鐵14號線上采用，通過ATS的指令可同時達(dá)到區(qū)間運(yùn)行時間調(diào)整和節(jié)能運(yùn)行的目的。

由于列車在實(shí)際運(yùn)行環(huán)境中，載客量、再生制動電力回收、電站電表讀取方式等多種因素都會對耗電量統(tǒng)計(jì)造成影響，故未給出使用新算法的自動駕駛與人工駕駛的能耗比較，這也將成為下一階段的研究方向。