基于神经网络的货运列车辅助驾驶算法研究

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我国铁路货运线路纵断面复杂,列车自身基本阻力特性会因天气、时间等因素发生改变,且行车过程易受信号系统等因素影响,增加了司机操纵难度。因此,设计辅助驾驶系统指导司机行车可以有效降低司机操纵强度,节约运行能耗,提升线路运输能力,其中速度曲线实时规划算法是辅助驾驶系统的核心。首先,针对货运列车安全、平稳、节能和准点的运行要求,提出一种基于神经网络模型的实时速度曲线规划算法。该算法的核心计算单元由输入构造模块、神经网络规划器和牵引计算模块三部分组成。通过对二次规划离线速度曲线规划算法的计算结果进行数据特征提取,确定神经网络规划器中神经网络模型的输入与输出,并以二次规划离线数据生成器在不同线路条件下生成的大量速度曲线结果为样本数据进行训练与验证,确定神经网络模型的结构和权重。为验证该规划算法的正确性、实时性和有效性,分别以虚拟复杂线路和实际线路进行仿真,结果表明,本文提出的算法可适用于不同线路条件下的运行场景,在保证实时计算的情况下,与基于二次规划的离线全局规划算法的速度曲线相吻合,相比于优秀司机的操纵结果节能5.98%。其次,针对行车过程中实际系统易受天气等因素影响,导致列车基本阻力呈现一定的时变性和不确定性的问题,引入基本阻力系数辨识模块对速度曲线规划算法进行改进,该模块使用可变遗忘因子递推最小二乘法对基本阻力系数进行参数辨识。仿真表明,参数辨识算法收敛速度很快,误差很小,速度曲线规划算法能够根据辨识的基本阻力系数重新实时规划出适合新的速度曲线。最后,提出辅助驾驶系统框架,该框架由离线训练和在线指导两部分组成。将本文提出的速度曲线规划算法移植到嵌入式平台,并结合列车运行监控记录装置进行半实物仿真,验证了本文算法的有效性和正确性。
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