本技術(shù)屬于列車運行控制，尤其涉及一種群組列車運行指標組合最優(yōu)下的協(xié)同控制方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、列車運行控制系統(tǒng)是保障鐵路行車安全、提升運輸效率的核心技術(shù)，其通過實時控制列車速度、追蹤目標曲線及動態(tài)調(diào)整運行間隔，確保列車在復(fù)雜運行環(huán)境下的安全性與平穩(wěn)性。目前，廣泛應(yīng)用的列車運行控制系統(tǒng)(china?train?control?system，ctcs)采用分級技術(shù)體系(ctcs-0級至ctcs-3級)，通過車-地通信實現(xiàn)速度與間隔控制。然而，隨著鐵路運能需求的持續(xù)增長，傳統(tǒng)列控系統(tǒng)在追蹤間隔壓縮、高密度運行場景下面臨挑戰(zhàn)。為此，行業(yè)提出了ctcs-n、移動閉塞、虛擬聯(lián)掛及列車群組控制等先進技術(shù)，其中列車群組運行控制系統(tǒng)基于車-車、車-地協(xié)同通信，通過速度-距離二維控制模式實現(xiàn)多列車動態(tài)協(xié)同，進一步縮短追蹤間隔，提升區(qū)間通過能力。

2、在控制算法層面，傳統(tǒng)列車運行控制多采用pid控制方法，其結(jié)構(gòu)簡單、響應(yīng)迅速，但對非線性、時變工況(如坡道變化、載重波動、通信延遲等)的適應(yīng)性不足，難以滿足高動態(tài)場景下的精確控制需求。近年來，模型預(yù)測控制(model?predictive?control，mpc)因其在處理多變量約束、時滯及非線性問題上的優(yōu)勢成為研究熱點。mpc通過滾動時域優(yōu)化與反饋校正，能夠動態(tài)調(diào)整控制輸入，但其存在因多步驟預(yù)測和相應(yīng)預(yù)測的優(yōu)化過程增加計算成本，影響控制實時性，以及需要假設(shè)太多條件與約束而使整個算法自由度較低，一旦違反相關(guān)假設(shè)，可能會導(dǎo)致算法性能崩潰的問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術(shù)存在的不足，本技術(shù)提供了一種群組列車運行指標組合最優(yōu)下的協(xié)同控制方法和系統(tǒng)，通過在控制算法執(zhí)行前增加綜合指標模式判定模塊，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算列車實時運行的控制目標指標權(quán)值最優(yōu)組合，將控制器設(shè)計為主控制器和分布式控制器，通過主控制器劃分控制目標及權(quán)值，再選擇合適的分布式控制律進行計算，結(jié)合前向第二列車狀態(tài)信息獲得的控制信息進行平滑修正，最后輸出控制，可以獲得更加適合運行環(huán)境及列車運行需求的實時穩(wěn)定平滑的控制效果，提高控制效果的實時性與可靠性。

2、本技術(shù)通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)：

3、獲取目標列車的目標位置與速度曲線、運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及群組線路數(shù)據(jù)，計算目標控制量；

4、獲取目標列車在群組列車中的位置，根據(jù)所述位置，判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

5、基于所述目標控制量及指標最優(yōu)權(quán)值組合，通過主控制器劃分并設(shè)定分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值；

6、基于所述分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，計算分布控制律，獲得控制輸出；

7、根據(jù)所述目標列車的位置，基于所述前向列車的列車數(shù)據(jù)進行冗余比較，結(jié)合所述冗余比較結(jié)果判斷是否滿足預(yù)設(shè)條件，若滿足預(yù)設(shè)條件則對所述控制輸出進行控制平滑修正。

8、可選的，

9、所述根據(jù)所述位置，判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合，包括：

10、若目標列車是群組首車，則基于目標列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

11、若目標列車非群組首車，則按照預(yù)設(shè)的通信拓撲接收前向列車的列車數(shù)據(jù)，基于目標列車的列車數(shù)據(jù)及前向列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

12、其中，所述列車數(shù)據(jù)包括：運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及控制數(shù)據(jù)。

13、可選的，

14、所述基于目標列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合，包括：根據(jù)所述目標列車的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合群組調(diào)度計劃，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到所述目標列車的指標最優(yōu)權(quán)值組合；

15、所述基于目標列車的列車數(shù)據(jù)及前向列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合，包括：根據(jù)所述目標列車的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及前向列車的運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合群組調(diào)度計劃，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到所述目標列車的指標最優(yōu)權(quán)值組合。

16、可選的，

17、所述基于所述目標控制量及指標最優(yōu)權(quán)值組合，通過主控制器劃分并設(shè)定分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，包括：

18、根據(jù)所述目標控制量及指標最優(yōu)權(quán)值組合，利用mpc主控制器設(shè)計誤差代價函數(shù)，劃分并設(shè)定分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值。

19、可選的，

20、所述基于所述分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，計算分布控制律，包括：

21、基于所述分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，根據(jù)所述分參數(shù)控制目標的非線性程度計算分布控制律，獲得控制輸出。

22、可選的，

23、所述根據(jù)所述目標列車的位置，基于所述前向列車的列車數(shù)據(jù)進行冗余比較，結(jié)合所述冗余比較結(jié)果判斷是否滿足預(yù)設(shè)條件，若滿足預(yù)設(shè)條件則對所述控制輸出進行控制平滑修正，包括：

24、若所述目標列車非群組首車及第二列車，則基于所述前向列車的控制數(shù)據(jù)進行冗余比較；

25、判斷是否滿足預(yù)設(shè)條件，若滿足預(yù)設(shè)條件，則對所述控制輸出進行控制平滑修正；

26、其中，所述預(yù)設(shè)條件包括：比較結(jié)果為偏差未超過預(yù)設(shè)閾值，且接收的列車數(shù)據(jù)中包含額外信息數(shù)據(jù)。

27、本技術(shù)還提供了一種群組列車運行指標組合最優(yōu)下的協(xié)同控制系統(tǒng)，用于實施前述的方法，所述系統(tǒng)包括：

28、動力學(xué)分析模塊，用于獲取目標列車的目標位置與速度曲線、運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及群組線路數(shù)據(jù)，計算目標控制量；

29、綜合指標模式判定模塊，用于獲取目標列車在群組列車中的位置，根據(jù)所述位置，接收前向列車的列車數(shù)據(jù)，判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

30、主控制器模塊，用于基于所述目標控制量及指標最優(yōu)權(quán)值組合，劃分并設(shè)定分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值；

31、分布控制器模塊，用于基于所述分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，計算分布控制律，獲得控制輸出；

32、平滑修正模塊，用于根據(jù)所述目標列車的位置，基于所述前向列車的列車數(shù)據(jù)進行冗余比較，結(jié)合所述冗余比較結(jié)果判斷是否滿足預(yù)設(shè)條件，若滿足預(yù)設(shè)條件則對所述控制輸出進行控制平滑修正。

33、可選的，

34、所述綜合指標模式判定模塊還被配置用于：

35、若目標列車是群組首車，則基于目標列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

36、若目標列車非群組首車，則按照預(yù)設(shè)的通信拓撲接收前向列車的列車數(shù)據(jù)，基于目標列車的列車數(shù)據(jù)及前向列車的列車數(shù)據(jù)判定綜合指標模式，得到指標最優(yōu)權(quán)值組合；

37、其中，所述列車數(shù)據(jù)包括：運行狀態(tài)數(shù)據(jù)及控制數(shù)據(jù)。

38、可選的，

39、所述主控制器模塊還被配置用于：

40、根據(jù)所述目標控制量及指標最優(yōu)權(quán)值組合，利用mpc主控制器設(shè)計誤差代價函數(shù)，劃分并設(shè)定分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值。

41、可選的，

42、所述分布控制器模塊還被配置用于：

43、基于所述分參數(shù)控制目標與最優(yōu)權(quán)值，根據(jù)所述分參數(shù)控制目標的非線性程度計算分布控制律，獲得控制輸出。

44、可選的，

45、所平滑修正模塊還被配置用于：

46、若所述目標列車非群組首車及第二列車，則基于所述前向列車的控制數(shù)據(jù)進行冗余比較；

47、判斷是否滿足預(yù)設(shè)條件，若滿足預(yù)設(shè)條件，則對所述控制輸出進行控制平滑修正；

48、其中，所述預(yù)設(shè)條件包括：比較結(jié)果為偏差未超過預(yù)設(shè)閾值，且接收的列車數(shù)據(jù)中包含額外信息數(shù)據(jù)。

49、本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，存儲有一個或者多個程序，當該一個或者多個程序被執(zhí)行時，可以實現(xiàn)前述的群組列車運行指標組合最優(yōu)下的協(xié)同控制方法。

50、本技術(shù)還提供了一種設(shè)備，包括處理器、通信接口、計算機可讀存儲介質(zhì)和通信總線；其中，處理器、通信接口、計算機可讀存儲介質(zhì)通過通信總線相互間的通信；

51、所述處理器用于執(zhí)行計算機可讀存儲介質(zhì)中所存儲的程序。

52、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本技術(shù)具有如下優(yōu)點：

53、1、本技術(shù)提出的群組列車運行指標組合最優(yōu)下的協(xié)同控制方法，根據(jù)通過在控制算法執(zhí)行前增加綜合指標模式判定模塊，計算列車實時運行的控制目標指標權(quán)值最優(yōu)組合，將控制器設(shè)計為主控制器和分布式控制器，通過主控制器劃分控制目標及權(quán)值，再選擇合適的分布式控制律進行計算，結(jié)合前向第二列車狀態(tài)信息獲得的控制信息進行平滑修正，最后輸出控制，可以獲得更加適合運行環(huán)境及列車運行需求的實時穩(wěn)定平滑的控制效果，提高了控制效果的實時性與可靠性。

54、2、通過綜合指標模式判定模塊，結(jié)合本列車和前向列車的運動狀態(tài)信息，并統(tǒng)計線路數(shù)據(jù)、歷史運行記錄、調(diào)度計劃等運行狀態(tài)數(shù)據(jù)，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)得到在對應(yīng)列車運動狀態(tài)變量輸入條件下的列車運行控制目標，即通過學(xué)習(xí)綜合判斷本列車在所處區(qū)域和區(qū)域內(nèi)不同運行狀態(tài)條件下，在控制能耗低、效率高、控制曲線平穩(wěn)、響應(yīng)速度快、穩(wěn)定收斂時間短、魯棒性強等方面控制優(yōu)化指標的最優(yōu)權(quán)值組合，以車輛所處的時空域估計控制域，從而更加符合不同環(huán)境下的實際運行需求，能夠根據(jù)運行計劃和線路數(shù)據(jù)等時空域要求，賦予控制目標多指標優(yōu)化的綜合性結(jié)果，消除普通控制方法中針對單指標的最優(yōu)求解可能造成其他指標的劣化現(xiàn)象，提高控制效果。

55、3、通過“主控制器+多個分布控制器”的模式，在主控制器中結(jié)合mpc的目標優(yōu)化特點，為后面分布控制器分配目標控制值和最優(yōu)權(quán)值，在分布控制器中根據(jù)控制目標值采用對應(yīng)分布控制律，從而獲得組合最優(yōu)的穩(wěn)定協(xié)同控制效果，在計算量一方面由于在mpc主控制器內(nèi)僅針對控制目標設(shè)定值進行迭代優(yōu)化，另一方面分參數(shù)優(yōu)化后也將整體復(fù)雜矩陣分散成多個分布小矩陣，極大減少了計算量，進一步保證了控制效果的實時性與可靠性。

56、4、按照預(yù)設(shè)的通信拓撲進行數(shù)據(jù)傳輸，群組中每輛列車發(fā)送本車數(shù)據(jù)至后向緊鄰兩車，結(jié)合前向列車的信息數(shù)據(jù)進行冗余比較，并在滿足預(yù)設(shè)條件的情況下對控制輸出進行平滑修正，在列車群組運行場景下能夠減少鏈式誤差的累計，提高列車運行安全性與控制平穩(wěn)。

57、本技術(shù)的其它特征和優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述，并且，部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本技術(shù)而了解。本技術(shù)的目的和其他優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所指出的結(jié)構(gòu)來實現(xiàn)和獲得。