應急響應中基于城市軌道TACS系統(tǒng)的調(diào)度優(yōu)化方案研究

摘 要：城市軌道交通TACS系統(tǒng)作為現(xiàn)代自動化控制的核心，其特性分析、應急響應需求及優(yōu)化策略構(gòu)成了研究重點。系統(tǒng)通過ATS、ATO和ATP三個子系統(tǒng)的精密耦合，實現(xiàn)全局調(diào)度與局部執(zhí)行的協(xié)同，確保復雜場景下的魯棒性與可控性。應急場景下，多源數(shù)據(jù)交叉驗證與多系統(tǒng)聯(lián)動機制顯著提升了故障處置效率。針對應急響應需求，快速響應、動態(tài)調(diào)整與風險可控的三維框架為系統(tǒng)設計提供了理論支撐，而數(shù)據(jù)-決策-執(zhí)行三元架構(gòu)則展現(xiàn)了智能化調(diào)度的潛力。優(yōu)化策略聚焦動態(tài)算法、智能技術賦能及協(xié)同機制，提出遺傳算法、數(shù)字孿生及車地通信增強等創(chuàng)新路徑，為提升系統(tǒng)應對突發(fā)事件的能力奠定了基礎。

關鍵詞：城市軌道 應急響應 調(diào)度優(yōu)化

當前，城市軌道交通正經(jīng)歷從“自動化”向“自主化”的范式躍遷?；谲?車通信的列車自主運行系統(tǒng)（TACS）通過架構(gòu)重構(gòu)與智能技術賦能，突破了傳統(tǒng)信號系統(tǒng)“中心化控制”的局限，形成以列車為核心的分層遞階架構(gòu)。新一代系統(tǒng)依托分布式?jīng)Q策與多源數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)運行資源動態(tài)分配、安全防護自主演進及應急響應協(xié)同優(yōu)化。通過數(shù)字孿生與邊緣計算技術，TACS構(gòu)建虛實映射的平行系統(tǒng)，強化應急場景下的推演能力與容錯機制。文章聚焦TACS系統(tǒng)特性與應急調(diào)度優(yōu)化，探討其如何通過算法迭代與技術融合，推動軌道交通應急管理向智能彈性方向演進。

1 城市軌道TACS系統(tǒng)的特性分析

1.1 TACS系統(tǒng)構(gòu)成與運行機制

城市軌道交通自動化控制系統(tǒng)的核心架構(gòu)建立在功能模塊的精密耦合之上。列車自動監(jiān)控（ATS）子系統(tǒng)作為中樞神經(jīng)網(wǎng)絡，通過實時數(shù)據(jù)采集與動態(tài)算法模型，實現(xiàn)運行圖自動調(diào)整與進路優(yōu)化配置。這種全局性管控能力為自動駕駛（ATO）子系統(tǒng)提供了基礎支撐，后者依托車載控制單元與地面設備的雙向通信，在確保安全間隔的前提下執(zhí)行精準的速度曲線控制[1]。值得注意的是，列車自動保護（ATP）子系統(tǒng)通過構(gòu)建移動授權動態(tài)包絡線，形成對超速風險和碰撞隱患的立體防護體系。三個子系統(tǒng)既保持功能邊界清晰，又通過車-地通信網(wǎng)絡形成閉環(huán)控制回路，這種分層遞階架構(gòu)有效提升了復雜運營場景下的系統(tǒng)魯棒性。當列車運行參數(shù)偏離預設閾值時，ATP的強制干預機制將優(yōu)先觸發(fā)，同時ATS的全局調(diào)度算法同步啟動冗余路徑計算，這種多層級響應機制確保了系統(tǒng)在非穩(wěn)態(tài)條件下的可控性。系統(tǒng)設計者通過硬件冗余配置與軟件算法優(yōu)化的動態(tài)平衡，進一步增強了控制系統(tǒng)的容錯能力。

1.2 應急場景下的系統(tǒng)響應特征

相較于常規(guī)運行狀態(tài)，突發(fā)事件的處置過程更能體現(xiàn)TACS系統(tǒng)的智能決策水平。當軌旁設備異常或列車定位失效時，系統(tǒng)通過多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的交叉驗證實現(xiàn)故障快速定位，這種基于置信度評估的診斷機制顯著縮短了應急響應時間。在此基礎上，運行調(diào)整模塊立即啟動時空資源再分配算法，通過壓縮追蹤間隔、調(diào)整折返策略等手段維持運能供給。值得注意的是，多系統(tǒng)協(xié)同響應并非簡單功能疊加，而是通過ATS的全局態(tài)勢感知引導ATO的局部優(yōu)化決策，同時ATP動態(tài)調(diào)整防護曲線以匹配新的運行圖參數(shù)[2]。這種分層聯(lián)動機制既保證了故障處置效率，又避免了控制指令的沖突疊加。當單一子系統(tǒng)出現(xiàn)性能降級時，其他模塊可通過功能代償維持系統(tǒng)整體可用性，這種容錯設計體現(xiàn)了現(xiàn)代軌道交通控制系統(tǒng)的技術演進方向。研究人員通過引入數(shù)字孿生技術，進一步強化了系統(tǒng)在虛擬場景中的應急推演能力，為實際處置方案提供更可靠的驗證基礎。

2 應急響應需求對城市軌道TACS系統(tǒng)的要求

2.1 現(xiàn)代應急管理體系的核心理念

城市軌道交通應急管理體系的構(gòu)建遵循系統(tǒng)工程思維，其核心理念建立在快速響應、動態(tài)調(diào)整與風險可控的三維框架之上。快速響應機制通過分布式傳感網(wǎng)絡與邊緣計算技術的深度融合，將故障識別延遲壓縮至毫秒級，這種時效性突破源于車載設備與軌旁系統(tǒng)的協(xié)同感知能力。動態(tài)調(diào)整原則強調(diào)決策模型的自適應特性，基于實時態(tài)勢數(shù)據(jù)流持續(xù)修正處置策略，其算法設計需在穩(wěn)定性與靈活性之間尋求平衡點。風險可控目標則通過構(gòu)建多層級防護體系實現(xiàn)，將潛在危害控制在可接受閾值范圍內(nèi)，這種約束條件貫穿應急處置全過程。值得注意的是，三維框架構(gòu)成閉環(huán)控制邏輯：快速響應為動態(tài)調(diào)整提供時間窗口，動態(tài)調(diào)整確保風險可控目標的實現(xiàn)，而風險評估結(jié)果又反向優(yōu)化響應策略的生成。當前軌道交通網(wǎng)絡化運營背景下，這種三位一體的理念框架正逐步向多目標協(xié)同優(yōu)化方向演進，對控制系統(tǒng)提出了更高維度的技術要求。系統(tǒng)設計者需在硬件冗余配置與軟件算法優(yōu)化之間建立動態(tài)平衡，以應對突發(fā)事件引發(fā)的級聯(lián)失效風險。

2.2 TACS系統(tǒng)應急調(diào)度的功能定位

在應急處置場景中，TACS系統(tǒng)展現(xiàn)出多模態(tài)功能協(xié)同特性，其調(diào)度功能定位可解構(gòu)為數(shù)據(jù)-決策-執(zhí)行的三元架構(gòu)。實時數(shù)據(jù)采集與處理模塊通過車載傳感器網(wǎng)絡與軌旁設備集群，構(gòu)建全息化運行狀態(tài)圖譜，這種感知能力突破了傳統(tǒng)系統(tǒng)的離散采樣局限。智能決策支持系統(tǒng)采用混合增強智能架構(gòu)，將專家系統(tǒng)規(guī)則庫與深度學習模型相結(jié)合，在沖突消解、路徑規(guī)劃等關鍵環(huán)節(jié)實現(xiàn)決策優(yōu)化。執(zhí)行指令閉環(huán)管理則通過車-地通信協(xié)議的時序優(yōu)化，確保控制指令的原子化執(zhí)行與反饋驗證[3]。值得注意的是，這三個功能模塊構(gòu)成嵌套式控制回路：數(shù)據(jù)層為決策層提供質(zhì)量保障，決策層向執(zhí)行層輸出優(yōu)化指令，執(zhí)行層反饋數(shù)據(jù)又驅(qū)動數(shù)據(jù)層的動態(tài)更新。這種遞階控制結(jié)構(gòu)既保證了應急處置的時效性，又通過冗余校驗機制提升了操作可靠性，體現(xiàn)了現(xiàn)代軌道交通控制系統(tǒng)的技術演進特征。系統(tǒng)架構(gòu)設計需特別關注異構(gòu)數(shù)據(jù)源的融合質(zhì)量問題，通過置信度評估算法過濾異常數(shù)據(jù)點，確保決策模型的輸入數(shù)據(jù)具有工程可用性。

2.3 應急調(diào)度優(yōu)化的核心目標

軌道交通應急調(diào)度優(yōu)化需在多重約束條件下尋求帕累托最優(yōu)解，其核心目標體系呈現(xiàn)顯著的層次化特征。最小化延誤時間通過建立時空資源再分配模型實現(xiàn)，該模型在運行圖調(diào)整過程中同步考慮設備能力與客流分布特征。最大化資源利用率則依托動態(tài)編組算法與能耗優(yōu)化策略，在保證安全間隔的前提下提升線路通過能力。值得注意的是，乘客安全與服務質(zhì)量構(gòu)成不可逾越的約束邊界，通過建立多目標優(yōu)化函數(shù)將這兩個要素量化為懲罰系數(shù)。三個目標之間既存在協(xié)同效應又蘊含潛在沖突：縮短延誤可能增加能耗成本，資源利用率的提升需以安全冗余為代價。這種多目標優(yōu)化問題的求解，依賴于TACS系統(tǒng)對實時數(shù)據(jù)的解析能力與決策模型的適應性。當前技術發(fā)展表明，基于數(shù)字孿生的平行系統(tǒng)為平衡這些目標提供了新的技術路徑，通過虛擬場景推演實現(xiàn)處置方案的快速驗證與迭代優(yōu)化。系統(tǒng)設計需特別關注優(yōu)化算法的實時性與魯棒性平衡，在計算效率和解的質(zhì)量之間建立動態(tài)權衡機制，以應對突發(fā)事件場景下的不確定性挑戰(zhàn)。

3 TACS系統(tǒng)應急調(diào)度優(yōu)化策略

3.1 動態(tài)調(diào)度算法優(yōu)化

動態(tài)調(diào)度算法的迭代升級為應急處置提供了核心計算支撐，其優(yōu)化路徑呈現(xiàn)多維度協(xié)同特征。多目標遺傳算法通過模擬生物進化機制，在解空間中同步探索延誤時間最小化、資源利用率最大化等優(yōu)化目標，這種群體智能方法有效克服了傳統(tǒng)單目標優(yōu)化的局限性。算法采用非支配排序與擁擠度距離機制，在保持解集多樣性的同時逼近帕累托前沿，其收斂速度通過自適應交叉概率策略得到顯著提升。滾動時域優(yōu)化模型基于有限時域內(nèi)的狀態(tài)預測，通過滑動窗口機制實現(xiàn)控制策略的持續(xù)更新，其動態(tài)特性與軌道交通系統(tǒng)的實時性需求高度契合[4]。該模型引入事件觸發(fā)機制，在系統(tǒng)狀態(tài)突變時主動調(diào)整優(yōu)化周期，避免了周期性計算帶來的資源浪費。

值得注意的是，基于強化學習的決策框架通過構(gòu)建馬爾可夫決策過程，在仿真環(huán)境中累積經(jīng)驗知識，使系統(tǒng)具備應對未知場景的泛化能力。深度Q網(wǎng)絡與策略梯度方法的混合架構(gòu)，在動作探索與策略收斂之間建立了平衡機制。三種算法的耦合應用形成互補優(yōu)勢：遺傳算法提供全局搜索能力，滾動時域模型保障局部優(yōu)化精度，強化學習增強自適應特性。這種分層遞階架構(gòu)在提升計算效率的同時，通過懲罰函數(shù)機制將安全約束嵌入優(yōu)化過程，確保解的工程可行性。當前研究熱點聚焦于算法的輕量化改進，旨在降低計算資源消耗與響應延遲的關聯(lián)性，同時通過遷移學習技術提升跨場景知識復用效率。

3.2 智能技術賦能

智能技術的深度融入顯著提升了應急調(diào)度系統(tǒng)的決策效能，其技術路徑呈現(xiàn)多模態(tài)融合特征。數(shù)字孿生驅(qū)動的仿真預測通過構(gòu)建虛擬平行系統(tǒng)，在物理實體與數(shù)字模型之間建立實時映射，這種虛實交互機制為處置方案驗證提供了零成本試驗場。高保真建模技術結(jié)合物理規(guī)律與數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，將列車動力學特性與供電系統(tǒng)約束納入仿真框架，顯著提升了預測結(jié)果的置信度。邊緣計算與云計算的協(xié)同架構(gòu)則通過計算任務分層卸載，在保證低時延響應的同時實現(xiàn)全局態(tài)勢分析，其資源調(diào)度策略需兼顧通信帶寬與算力分布的動態(tài)平衡。霧計算節(jié)點的引入在云邊之間構(gòu)建中間層，有效緩解了海量IoT設備接入引發(fā)的網(wǎng)絡擁塞問題。自然語言處理的指令解析模塊采用語義角色標注技術，將調(diào)度員的非結(jié)構(gòu)化指令轉(zhuǎn)化為標準化控制命令，這種人機交互創(chuàng)新降低了操作失誤概率?；贐ERT的語義理解模型通過遷移學習適配軌道交通領域知識，在指令歧義消除方面表現(xiàn)出色。

此外，三種技術形成能力疊加效應：數(shù)字孿生提供預測能力，云邊協(xié)同保障計算效能，NLP技術優(yōu)化人機接口。這種技術融合趨勢推動著調(diào)度系統(tǒng)向認知型決策方向演進，但仍需解決異構(gòu)系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)語義鴻溝問題。知識圖譜技術的引入為多源數(shù)據(jù)關聯(lián)分析提供了新思路，通過本體建模實現(xiàn)設備狀態(tài)與應急預案的語義關聯(lián)。

3.3 系統(tǒng)協(xié)同機制構(gòu)建

應急調(diào)度效能的提升依賴于多維度協(xié)同機制的系統(tǒng)化設計，其構(gòu)建邏輯遵循網(wǎng)絡化協(xié)同原則。車地通信增強方案通過多頻段冗余傳輸與信道編碼優(yōu)化，在復雜電磁環(huán)境中保障控制指令的可靠傳遞，這種物理層改進為上層應用奠定通信基礎。波束成形技術與認知無線電的結(jié)合，動態(tài)規(guī)避頻譜沖突并提升信道利用率，顯著增強了車地通信的抗干擾能力。多線路聯(lián)動調(diào)度策略基于網(wǎng)絡拓撲分析模型，通過跨線路資源調(diào)配實現(xiàn)運能再平衡，其協(xié)同決策需考慮不同線路設備制式的兼容性約束。分布式共識算法在保證決策一致性的同時，通過分片技術提升大規(guī)模網(wǎng)絡的處理效率。應急資源動態(tài)配置模型采用約束滿足問題框架，在物資儲備點布局與救援路徑規(guī)劃間建立最優(yōu)匹配，這種時空資源優(yōu)化顯著提升了應急響應效率?；诓┺恼摰馁Y源分配機制，在多方利益主體間尋求納什均衡解，有效避免了應急資源爭奪引發(fā)的次生問題。

值得注意的是，三個維度形成能力閉環(huán)：通信保障支撐信息交互，線路協(xié)同實現(xiàn)資源調(diào)配，配置模型優(yōu)化決策輸出。這種分層協(xié)同架構(gòu)通過事件驅(qū)動機制觸發(fā)跨系統(tǒng)聯(lián)動，將傳統(tǒng)線性處置流程重構(gòu)為并行處理模式。未來研究需重點關注協(xié)同機制的彈性設計，通過軟件定義網(wǎng)絡技術實現(xiàn)拓撲動態(tài)重構(gòu)，以應對突發(fā)事件引發(fā)的級聯(lián)失效風險。區(qū)塊鏈技術的應用為跨部門數(shù)據(jù)共享提供了可信環(huán)境，智能合約機制確保應急處置流程的合規(guī)性驗證。

4 結(jié)語

城市軌道TACS系統(tǒng)的研究不僅是對現(xiàn)有技術框架的深入剖析，更是對未來智能化軌道交通發(fā)展的前瞻性探索。通過對系統(tǒng)特性、應急響應需求及優(yōu)化策略的全面分析，可以清晰地看到TACS系統(tǒng)在復雜場景處理中的核心作用。其多層次、多維度的設計理念，既滿足了常規(guī)運營的高效性要求，又在突發(fā)事件中展現(xiàn)出強大的適應能力。特別是在應急調(diào)度優(yōu)化方面，動態(tài)算法的迭代升級、智能技術的深度融入以及協(xié)同機制的系統(tǒng)化設計，共同構(gòu)建了一個更加靈活、可靠的技術體系。然而，隨著軌道交通網(wǎng)絡化運營規(guī)模的擴大，如何進一步提升系統(tǒng)的實時性、魯棒性及跨場景適用性仍是一個重要課題。未來的研究應聚焦于異構(gòu)數(shù)據(jù)融合、彈性機制設計及新技術應用的深度融合，以應對突發(fā)事件引發(fā)的級聯(lián)失效風險。

參考文獻：

[1]吳賁.建設城市軌道交通企業(yè)綜合應急救援隊伍的實踐分析探討[J].中國減災，2025（04）：60-61.

[2]周健.城市軌道交通全自動運行線路應急處置分析[J].人民公交，2025（02）：94-96.

[3]王志亮.城市軌道交通安全管理模式及應急管理的策略探討[J].大眾標準化，2025（02）：65-67.

[4]梁智勇.城市軌道交通應急預案優(yōu)化研究[J].運輸經(jīng)理世界，2025（01）：14-16.

[5]李穎峰.城市軌道交通調(diào)度應急處置能力綜合評價研究[J].交通科技與管理，2024，5（24）：167-169.