摘要：当遭受拒绝服务(DoS)攻击时,分布式列车控制系统的弹性控制问题受到广泛关注.本文提出了一种基于分布式领导车状态观测器和障碍李雅普诺夫函数的弹性控制策略,不仅可以避免列车碰撞,同时实现了编队控制的目标.首先,给出了一种分布式的领导车状态观测器设计方法,用于实时估计领导车的状态.理论分析表明,在DoS攻击满足一定约束的条件下,该状态观测器的估计误差具有指数稳定特性.在此基础上,通过将列车碰撞避免问题转化为状态受限问题,提出一种基于障碍李雅普诺夫函数的状态受限控制律,解决了DoS攻击下确保碰撞避免的车队控制问题.最后,数值仿真证实了本文方法的有效性.

摘要：针对具有较大且不可观测外界干扰的一类不确定系统,提出一种新的模糊滑模控制器设计方法.首先基于模糊滑模控制原理,引入全局快速终端滑模控制,使系统在有限时间内达到稳态;然后构造以李雅普诺夫函数导数的绝对值为补偿的自适应干扰估计项,对外界干扰进行准确估计,进而提出一种双层递阶指数趋近全局快速终端模糊滑模控制器,通过指数趋近率来调节滑模面的动态品质,该控制器能快速收敛到稳定状态,且有效消除控制器的抖振情况;最后通过仿真算例验证所提方法的有效性.

摘要：在高速铁路系统的日常运营中,列车经常受到各种突发事件的干扰而导致晚点,严重影响旅客出行体验。为在短时间内制定出列车运行调整方案并尽可能缩短列车晚点时间,提出一种将深度强化学习与整数规划模型相结合的列车智能调度调整方法(DDDQN)。首先,将线路划分为多个轨道区段相连接的形式,并基于车间作业调度问题,以最小化所有列车总晚点时间为目标,构建描述列车运行过程的整数规划模型。之后,将各列车视为智能体,根据实际运营需求定义了多智能体的状态、动作以及回报函数,并构造了2个深度神经网络以近似值函数。最后,结合上述整数规划模型设计了DDDQN的训练方法,先利用智能体在仿真环境中探索求出问题可行解,并通过2个神经网络之间的“互馈”机制,实现神经网络参数的更新。在此基础上求解整数规划模型,即可在短时间内得到问题最优解。利用京张高铁实际线路数据和运营数据进行仿真实验,通过比较3种不同求解方法在10个不同突发事件场景下得到的列车总晚点时间和求解时间,验证了所提出的DDDQN模型可以在短时间内得到问题的最优解,可降低至多30.43%的列车晚点时间以及至多68.33%的求解时间。DDDQN为提升高速铁路系统在突发事件下的应急处置能力以及运输组织效率提供了一种智能化的方法与参考。

摘要：面向铁路商品汽车运输JSQ型车辆的空车调配问题,首先总结其调配计划制定-执行流程,将站点装车重要程度、空车库存及缓冲、路局存车限制等要素抽象为出空、需空优先特性,结合路网点线能力制约,提炼JSQ型空车调配问题关键要素;其次,构建供需网络及网络流模型,给出各优先特性的参数标定条件,实现JSQ型空车调配问题的数学描述;然后,通过拉格朗日松弛将原问题松弛为最小费用最大流问题,设计基于Ford Fulkson方法及优先队列优化的Bellman Ford算法求解松弛问题;最后,基于中铁特货跨局调配数据验证模型及算法有效性、基于中铁特货历史数据完成全路规模下的压力测试,通过与商用求解器的对比,表明本文方法能够准确、高效地实现优化。

摘要：铁路运输生产调度业务自动化、智能化转型改进是推动铁路运输效率提升的重要手段。探讨业务转型过程中对业务各场景各颗粒度控制逻辑和信息流通的梳理建模方法,从而推动业务高效转型,在对运输生产调度业务深入分析的基础上,抽象了调度业务组织的关键影响要素和关键关联关系,梳理了工作流、信息流、信息流通机制与上述抽象的调度业务要素及这些要素间关联关系的对应关系,设计了一种刻画业务工作流、信息流和信息流通机制的数据模型构建方法。考虑到铁路运输生产调度业务分散协作、多级耦合的多层级多场景特点,设计了工作流、信息流数据模型的分化、细化关联机制,以实现对不同层级、场景调度业务的数据模型间有机关系的刻画,最后结合实际调度业务进行了应用分析。结果表明该方法构建的数据模型可以规范调度业务在不同场景、不同颗粒度下的控制逻辑和信息流通,从而为业务自动化转型过程中的信息系统开发和作业流程再造提供参考。

摘要：用户画像广泛应用于个性化推荐、广告精准投放等领域,但目前轨道交通领域的相关研究尚不完善,存在乘客画像的信息少、维度单一、指标设计和挖掘不充分等问题。通过从运营管理者和乘客服务多角度系统梳理互联网+城市轨道交通乘客画像的新需求,进而结合AFC和土地等多源数据,构建满足新需求下的轨道交通乘客画像指标体系,并给出关键性指标的计算和推断方法。以北京地铁为例,构建并验证轨道交通乘客画像构建方法的有效性,分析了乘客画像在辅助精细化客流预测方面的应用效果。结果表明,将反映乘客个体出行特征的返程客流加入到S-ARIMA模型中,相比S-ARIMA模型均方根误差(RMSE)下降9.02,对称平均绝对百分比误差(SMAPE)下降0.16%,有效提高客流预测精度。乘客画像未来还能应用在更多的场景,支撑轨道交通的智慧化、一体化出行服务。

摘要：为了实现北斗B1C+B1I信号的联合生成,提出一种基于软件无线电和图形处理器(graphics processing unit,GPU)加速的北斗B1宽带复合信号的实时生成方法,该方法针对单边带复数二进制偏移载波(single-sideband complex binary offset carrier,SCBOC)调制方式的信号体制进行设计,系统根据用户配置的接收机运动轨迹和星历文件,生成中频信号并通过射频端发射。为了进一步提升GPU并行运算速度,从优化设备内存结构、设计并行线程架构和统一计算设备架构流(compute unified device architecture stream,CUDA)加速3个方面,设计了基于异步运算的加速采样点数据计算的CUDA优化实现方案。测试结果证明,优化后的算法可以基于SCBOC调制实时生成北斗B1I+B1C信号,基于GTX3060的GPU平台,信号90 M采样率下能实现8颗卫星复合信号的实时生成。

摘要：“四网融合”发展背景下,区域轨道交通网络化运营成为重要发展趋势,而跨线站则是实现不同轨道交通线路互联互通的关键节点,因此有必要对跨线站设计进行探究。从优化车站运输组织出发,对跨线站配线方案进行研究,为实际配线布设提供参考。首先,以跨线运营模式为研究对象,根据跨线前后信号制式异同,将跨线分为同信号制式跨线和跨信号制式跨线,分析两种跨线模式列车作业种类及流程,并研究两种模式下行车组织、承载客流形式、应急管理等因素对于车站配线设置的相关需求。之后,结合配线需求,针对同信号制式和跨信号制式跨线站,分别提出了配线布置原则。最后,基于布置原则,在进一步分析两种跨线站列车作业特征基础上,研究并提出适用于不同车站构型、不同客流特征的典型配线设置方法,并进一步考虑运输组织适应性、建筑规模、工程量等因素提出适应不同实际运营场景的建议方案。通过研究,对于同信号制式跨线站,建议以在发车端设单渡线、交叉渡线等配线为主;对于跨信号制式跨线站,结合当前技术条件建议增设到发线,并根据实际需求设置折返线等其他配线。

摘要：常规的逆变器并联稳定性控制方法以并联谐振控制为主,难以控制电流反馈的虚拟阻抗,从而降低了并联稳定性。因此,设计了高光伏储能逆变器并联稳定性控制方法。提取高光伏储能逆变器并联运行环流特征,通过功率分析与环流分析确定逆变器空载电压幅值与相位异常情况,从而抑制环流。设计高光伏储能逆变器离并网无缝切换控制策略,逆变器从并网运行过渡到离网二次调频运行,使逆变器的电压与相位处于稳定状态,从而确保逆变器并联稳定性。采用对比实验,验证了该方法的高光伏储能逆变器并联稳定性效果更佳,能够广泛应用于实际生活中。

摘要：近年来城市轨道交通快速发展,在给人们出行生活带来便捷的同时,也对运营安全提出了更高的要求。城市轨道交通具有高峰客流量大、专业系统多、技术复杂度高、运转强度大、运营环境封闭等特点,相应的应急安全工作更加复杂,因此开展城市轨道交通应急演练以增强应急处置和管理的韧性尤为重要。首先从国家、行业、企业3个层次分析了城市轨道交通应急演练的需求,并从需求出发,设计了城市轨道交通应急演练中心功能体系,包含业务布局、功能设计、技术装备和架构规划,旨在为国内城市轨道交通应急演练中心的设计提供一套科学、合理且具有操作性的整体解决方案,提升城市轨道交通应急处置水平,降低应急事件的危害。