[發(fā)明專利]地鐵交通流優(yōu)化控制系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710900137.6
• 申請(qǐng)日: 2015-03-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107776613A
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韓云祥;黃曉瓊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 江蘇理工學(xué)院
• 主分類號(hào): B61L27/00
• 分類號(hào): B61L27/00;G06F17/50
• 代理公司: 常州市江海陽(yáng)光知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司32214
• 代理人: 陳曉君

1.一種地鐵交通流優(yōu)化控制系統(tǒng)，其特征在于：包括線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、車載終端模塊、控制終端模塊以及軌跡監(jiān)視模塊，軌跡監(jiān)視模塊收集列車的狀態(tài)信息并提供給控制終端模塊；

所述控制終端模塊包括以下子模塊：

列車運(yùn)行前無(wú)沖突軌跡生成模塊：根據(jù)列車計(jì)劃運(yùn)行時(shí)刻表，首先建立列車動(dòng)力學(xué)模型，然后依據(jù)列車運(yùn)行沖突耦合點(diǎn)建立列車運(yùn)行沖突預(yù)調(diào)配模型，最后生成無(wú)沖突列車運(yùn)行軌跡；

列車運(yùn)行中短期軌跡生成模塊：依據(jù)軌跡監(jiān)視模塊提供的列車實(shí)時(shí)狀態(tài)信息，利用數(shù)據(jù)挖掘模型，推測(cè)未來(lái)時(shí)段內(nèi)列車的運(yùn)行軌跡；

列車運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控模塊：在每一采樣時(shí)刻t，基于列車的軌跡推測(cè)結(jié)果，當(dāng)列車間有可能出現(xiàn)違反安全規(guī)則的狀況時(shí),對(duì)其動(dòng)態(tài)行為實(shí)施監(jiān)控并為控制終端提供告警信息；

列車避撞軌跡優(yōu)化模塊：當(dāng)列車運(yùn)行態(tài)勢(shì)監(jiān)控模塊發(fā)出告警信息時(shí)，在滿足列車物理性能、區(qū)域容流約束和軌道交通調(diào)度規(guī)則的前提下，通過(guò)設(shè)定優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)，采用自適應(yīng)控制理論方法由控制終端模塊對(duì)列車運(yùn)行軌跡進(jìn)行魯棒雙層規(guī)劃，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸模塊將規(guī)劃結(jié)果傳輸給車載終端模塊執(zhí)行；列車避撞軌跡優(yōu)化模塊包含內(nèi)層規(guī)劃和外層規(guī)劃兩類規(guī)劃過(guò)程；

應(yīng)用上述地鐵交通流優(yōu)化控制系統(tǒng)的地鐵交通流優(yōu)化控制方法，包括以下步驟：

步驟A、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，生成軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖；

步驟B、基于步驟A所構(gòu)建的軌道交通網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，分析列車流的可控性和敏感性二類特性；

步驟C、根據(jù)各個(gè)列車的計(jì)劃運(yùn)行參數(shù)，在構(gòu)建列車動(dòng)力學(xué)模型的基礎(chǔ)上，依據(jù)列車運(yùn)行沖突耦合點(diǎn)建立列車運(yùn)行沖突預(yù)調(diào)配模型，生成多列車無(wú)沖突運(yùn)行軌跡；

步驟D、在每一采樣時(shí)刻t，基于列車當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)和歷史位置觀測(cè)序列，對(duì)列車未來(lái)某時(shí)刻的行進(jìn)位置進(jìn)行預(yù)測(cè)；其具體過(guò)程如下：

步驟D1、列車軌跡數(shù)據(jù)預(yù)處理，以列車在起始站的停靠位置為坐標(biāo)原點(diǎn)，在每一采樣時(shí)刻，依據(jù)所獲取的列車原始離散二維位置序列x＝[x₁,x₂,...,x_n]和y＝[y₁,y₂,...,y_n]，采用一階差分方法對(duì)其進(jìn)行處理獲取新的列車離散位置序列Δx＝[Δx₁,Δx₂,...,Δx_n-1]和Δy＝[Δy₁,Δy₂,...,Δy_n-1],其中Δx_i＝x_i+1-x_i,Δy_i＝y(tǒng)_i+1-y_i(i＝1,2,...,n-1)；

步驟D2、對(duì)列車軌跡數(shù)據(jù)聚類，對(duì)處理后新的列車離散二維位置序列Δx和Δy，通過(guò)設(shè)定聚類個(gè)數(shù)M'，采用遺傳聚類算法分別對(duì)其進(jìn)行聚類；

步驟D3、對(duì)聚類后的列車軌跡數(shù)據(jù)利用隱馬爾科夫模型進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練，通過(guò)將處理后的列車運(yùn)行軌跡數(shù)據(jù)Δx和Δy視為隱馬爾科夫過(guò)程的顯觀測(cè)值，通過(guò)設(shè)定隱狀態(tài)數(shù)目N'和參數(shù)更新時(shí)段τ'，依據(jù)最近的T'個(gè)位置觀測(cè)值并采用B-W算法滾動(dòng)獲取最新隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'；具體來(lái)講：由于所獲得的列車軌跡序列數(shù)據(jù)長(zhǎng)度是動(dòng)態(tài)變化的，為了實(shí)時(shí)跟蹤列車軌跡的狀態(tài)變化，有必要在初始軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)的基礎(chǔ)上對(duì)其重新調(diào)整，以便更精確地推測(cè)列車在未來(lái)某時(shí)刻的位置；每隔時(shí)段τ'，依據(jù)最新獲得的T'個(gè)觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_T')對(duì)軌跡隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)進(jìn)行重新估計(jì)；

步驟D4、依據(jù)隱馬爾科夫模型參數(shù)，采用Viterbi算法獲取當(dāng)前時(shí)刻觀測(cè)值所對(duì)應(yīng)的隱狀態(tài)q；

步驟D5、每隔時(shí)段根據(jù)最新獲得的隱馬爾科夫模型參數(shù)λ'＝(π,A,B)和最近H個(gè)歷史觀測(cè)值(o₁,o₂,...,o_H)，基于列車當(dāng)前時(shí)刻的隱狀態(tài)q，在時(shí)刻t，通過(guò)設(shè)定預(yù)測(cè)時(shí)域h'，獲取未來(lái)時(shí)段列車的位置預(yù)測(cè)值O；

步驟E、建立從列車的連續(xù)動(dòng)態(tài)到離散沖突邏輯的觀測(cè)器，將地鐵交通系統(tǒng)的連續(xù)動(dòng)態(tài)映射為離散觀測(cè)值表達(dá)的沖突狀態(tài)；當(dāng)系統(tǒng)有可能違反交通管制規(guī)則時(shí)，對(duì)地鐵交通混雜系統(tǒng)的混雜動(dòng)態(tài)行為實(shí)施監(jiān)控，為控制中心提供及時(shí)的告警信息；

步驟F、當(dāng)告警信息出現(xiàn)時(shí)，在滿足列車物理性能、區(qū)域容流約束和軌道交通調(diào)度規(guī)則的前提下，通過(guò)設(shè)定優(yōu)化指標(biāo)函數(shù)，采用自適應(yīng)控制理論方法對(duì)列車運(yùn)行軌跡進(jìn)行魯棒雙層規(guī)劃，并將規(guī)劃結(jié)果傳輸給各列車，各列車接收并執(zhí)行列車避撞指令直至各列車均到達(dá)其解脫終點(diǎn)；具體過(guò)程如下：

步驟F1、基于步驟B和步驟E的分析結(jié)果，確定具體所采取的交通流調(diào)控措施，包括調(diào)整列車的運(yùn)行速度和/或調(diào)整列車在站時(shí)間兩類措施，以及采用以上調(diào)控措施的具體地點(diǎn)和時(shí)機(jī)；

步驟F2、設(shè)定列車避撞規(guī)劃的終止參考點(diǎn)位置P、避撞策略控制時(shí)域Θ、軌跡預(yù)測(cè)時(shí)域Υ；

步驟F3、運(yùn)行沖突解脫過(guò)程建模，將軌道交通網(wǎng)絡(luò)上列車間的運(yùn)行沖突解脫視為基于宏觀和微觀層面的內(nèi)外雙重規(guī)劃問(wèn)題，其中表示外層規(guī)劃模型，即軌道交通路網(wǎng)上列車流流量-密度配置問(wèn)題，表示內(nèi)層規(guī)劃模型，即軌道交通路段上單列車的狀態(tài)調(diào)整問(wèn)題；F、x₁和u₁分別是外層規(guī)劃問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)、狀態(tài)向量和決策向量，G(x₁,u₁)≤0是外層規(guī)劃的約束條件，f、x₂和u₂分別是內(nèi)層規(guī)劃問(wèn)題的目標(biāo)函數(shù)、狀態(tài)向量和決策向量，g(x₂,u₂)≤0是內(nèi)層規(guī)劃的約束條件，將宏觀層面的外層規(guī)劃結(jié)果作為微觀層面內(nèi)層規(guī)劃的參考輸入；

步驟F4、運(yùn)行沖突解脫變量約束建模，構(gòu)建包含可調(diào)列車數(shù)量a、列車速度ω和列車在站時(shí)間γ等變量在內(nèi)的宏觀和微觀約束條件：其中t時(shí)刻需實(shí)施沖突解脫的路段k的變量約束可描述為：a_k(t)≤a_M、ω_k(t)≤ω_M、γ_k(t)≤γ_M，a_M、ω_M、γ_M分別為最大可調(diào)列車數(shù)量、最大列車運(yùn)行速度和最長(zhǎng)列車在站時(shí)間，此類解脫變量會(huì)受到交通流分布狀態(tài)、列車物理性能和安全間隔等方面的約束；

步驟F5、多目標(biāo)魯棒最優(yōu)路網(wǎng)流量配置方案求解：基于合作式避撞軌跡規(guī)劃思想，針對(duì)不同的性能指標(biāo)，通過(guò)選擇不同的沖突解脫目標(biāo)函數(shù)，在交通流運(yùn)行宏觀層面求解基于歐拉網(wǎng)絡(luò)模型的多目標(biāo)交通流最佳流量配置方案且各控制路段在滾動(dòng)規(guī)劃間隔內(nèi)僅實(shí)施其第一個(gè)優(yōu)化控制策略；

步驟F6、多目標(biāo)魯棒最優(yōu)路段列車運(yùn)行狀態(tài)調(diào)整：依據(jù)各路段或區(qū)域流量配置結(jié)果，基于列車運(yùn)行混雜演化模型和拉格朗日規(guī)劃模型獲取最優(yōu)的單列車控制量，生成最優(yōu)的單列車運(yùn)行軌跡且各調(diào)控列車在滾動(dòng)規(guī)劃間隔內(nèi)僅實(shí)施其第一個(gè)優(yōu)化控制策略；

步驟F7、各列車接收并執(zhí)行列車避撞指令；

步驟F8、在下一采樣時(shí)刻，重復(fù)步驟F5至F7直至各列車均到達(dá)其解脫終點(diǎn)。