摘要：针对高速列车自动驾驶系统精确进站停车问题,基于列车动力学模型和列车制动系统模型,设计1种自适应模糊滑模控制器,通过模糊切换以补偿列车运行过程中受到的基本阻力、线路附加阻力以及外部未知随机扰动等非线性扰动的影响。根据滑模控制理论,利用列车运行过程中的状态偏差,设计基于跟踪误差的等效控制器,以求解列车制动等效控制量;考虑外部扰动,基于优秀司机驾驶经验的模糊推理规则,设计切换控制器,以得到精确控制量。采用本文控制算法对列车制动过程进行仿真验证,并与传统的PID控制和基于指数趋近律的滑模控制进行对比。结果表明:在考虑附加阻力和外部扰动情况下,自适应模糊滑模控制器能够柔化非线性切换控制信号,削弱滑模控制固有的抖振现象,实现对参考轨迹的精确跟踪,并最终实现精确停车;即使在列车制动系统实际控制输出出现偏差时,设计的控制器仍能控制列车精确跟踪参考制动曲线。

摘要：本文基于非线形自回归滑动平均模型 NARMA模型和前馈神经网络建模的思想 ,提出一种输入层与输出层神经元递归的动态递归神经网络 ;基于进化计算中遗传算法和进化策略与自寻优 BP算法的不同结合方式 ,提出两种动态递归神经网络全自动高效设计算法 ,实现了网络结构、权重和自反馈增益同时优化学习 。

摘要：列车占用、出清线路设备的时间受外部因素影响后会发生晚点现象.国内外普遍采用调整运行方案或运行曲线,即宏观或微观方法处理列车晚点问题.本文对列车晚点问题的研究现状做了详细分析,然后使用区间锁闭时间模型预测晚点增加与传播的范围,设计了一种实时抗干扰的列车节能—晚点恢复模型,使用微观方法避让受干扰区段,同时降低列车牵引能耗并缓解晚点现象.通过广铁集团CTC实时车次信息与相应区间参数制作的晚点场景,模型降低能耗与处理晚点的能力得到了验证.模拟计算表明:可降速的子区间越多,列车可避让的晚点时长越长;晚点较大时,则应使用更多数据或转化为宏观问题来解决.

摘要：在分析传统调度指挥方式的基础上,以远程分布式协同闭环智能控制结构定义铁路列车调度指挥系统(Train Dispatching Command System,TDCS)的基本框架。在TDCS系统中,列车运行阶段计划是行车调度台与车站终端之间信息交换的主体。通过分析TDCS系统中行调台与车站终端之间对阶段计划的处理流程,采用基于专家系统的多目标滚动优化算法和建立的行调台对阶段计划调整的数学模型,实现阶段计划的调整。在阶段计划的执行流程中,以生命周期概念表述阶段计划的时效性,并对阶段计划在车站终端中的处理过程进行定义,以此为基础模型应用于TDCS系统的设计和实现。

摘要：针对高速铁路建设中出现的局部四线并行情况,为防止同载频并行轨道电路间干扰信号误动CTCS-3和CTCS-2级列控系统车载或地面设备,必须对干扰信号进行定量分析并采取防护措施。基于钢轨间的互感和线间距建立耦合干扰计算机仿真模型,定量分析近端干扰和调谐区位置不利情况下ZPW-2000A无绝缘轨道电路间的耦合干扰。分析结果表明:在等线间距条件下,调谐区对位比调谐区错位情况时耦合干扰电压大;耦合干扰电流随轨道并行长度和轨道电路载频频率增大而增大。以广深铁路并行四线为例计算同载频并行轨道电路对列控系统车载和地面设备的干扰量,并据此建议在线间距小于14 m时,对重合的调谐区改变并行区段轨道电路载频的频率或者进行调谐区错位处理。

摘要：阐述了FZY-CTC分散自律型调度集中系统的调度中心子系统、站间广域网和车站子系统的构成，并采用“N+1”备份技术、应急工作站技术、环形广域网、车站综合接地等提高系统的可靠性和可用性，以及模块化、参数化、标准化的分散自律型调度集中系统软件设计的原则和方法。

摘要：为了对我国高速铁路广泛采用的应答器进行在线测试,采用射频、数字信号处理、频谱分析、虚拟测量仪器设计技术和方法,研究开发应答器车载测试设备的关键技术。应答器车载测试设备采用高效的功率放大电路以及低噪声系数的低噪声放大器,并对接收和发送信号的滤波器进行了优化设计,以保证进入模数转换器的模拟信号高保真和高可靠性;使用5MHz的高精度模数转换器和数字低通滤波器,消除对A1接口的干扰信号;利用高速DDR2芯片构建先入先出存储管理模块,实现对滤波后信号的缓存,并通过高速光纤和以太网将采样信号的数据发送给工控计算机;在工控计算机上利用软件开发出了虚拟示波器、虚拟频谱仪、虚拟场强仪、虚拟误码率分析仪等。该应答器车载测试设备已经在国内铁路进行了动态测试,为在线正确检测和定性、定量综合评判应答器的性能提供重要的技术支持。

摘要：综述了国外列车运行控制系统的主要技术特点,介绍了国内列车运行控制系统的发展 过程,简要分析了我国车载设备存在的不足之处。对列车运行控制系统车载设备的系统设计、安全性 及发展方向等问题进行了探讨。

摘要：现行高速列车速度通常通过速度传感器获得,然而速度传感器出现问题会引起列车故障,降低系统的可靠性,采用无速度传感器技术的全阶磁链观测器法,在不增加系统结构复杂性的前提下,根据区域极点配置理论,设计具有一定自由度的观测器增益矩阵,并依据Lyapunov稳定性理论推导出牵引电机转速自适应律,提出高速列车速度估计算法,同时给出速度估计对电机参数变化的敏感性分析,数值仿真验证了所提算法的有效性。仿真结果表明,在电机参数偏差较大的情况下,该算法仍能准确估计出列车的速度,具有较强的鲁棒性。

摘要：为实现无线调车机车信号监控系统对调车车列前方停留车的全部自动识别,提出1种基于卷积神经网络的调车机车前方车列图像识别算法。首先,基于视觉几何群网络(Visual Geometry Group Network, VGGNet)架构和目标分类网络GoogLeNet里的Inception层建立调车机车前方车列图像识别模型;其次,利用高清相机采集调车机车前方图像,对有效图像进行预处理并存入数据库,根据数据库已有的新图像数量判断是否需要更新模型,将图像输入模型,判断前方进路是否有停留车列;最后,通过红外线测距仪测出调车机车车列到前方车列的距离,在显示屏显示距离,并据此判断是否报警。研究结果表明:模型验证精度为98.5%,训练精度为99.9%;每张图的平均测试时间为0.4 ms,相较于主流分类网络VGGNet-16和GoogLeNet分别减小了43%和38%,同时测试精度达到98%。图像识别的准确率与实时性均满足工程实际应用。