[發明專利]基于ELM的自動駕駛列車車速跟隨的控制方法

在審

• 申請號: 201811372159.0
• 申請日: 2018-11-16
• 公開（公告）號: CN109491385A
• 公開（公告）日: 2019-03-19
• 發明（設計）人: 李滿;龐華
• 申請（專利權）人: 李滿;龐華
• 主分類號: G05D1/02
• 分類號: G05D1/02
• 代理公司: 上海弼興律師事務所 31283
• 代理人: 薛琦

本發明提供一種基于ELM的自動駕駛列車車速跟隨的二階變結構控制方法。方法包括以下步驟：以列車運行數據為輸入，利用極限學習機算法訓練生成理想的列車自動駕駛模型，模型輸出為列車車速；應用自適應超螺旋滑模算法設計列車車速跟隨控制器，用以計算列車跟隨理想車速的控制量；對列車車速跟隨控制器進行穩定性分析，得到穩定性條件；設計列車牽引制動力操縱桿控制器。本發明通過神經網絡算法ELM生成列車自動駕駛模型，可有效表征人為駕駛下列車運行車速，該車速可有效保證列車的安全性、舒適性和正點運行；基于ASTSM的列車車速跟隨控制器可有效計算得列車跟隨理想車速的控制量，使列車迅速跟隨理想車速，有效降低系統抖振。

技術領域

本發明屬于列車自動駕駛技術領域，具體涉及一種基于ELM(極限學習機)的自動駕駛列車車速跟隨的控制方法。

背景技術

近十多年來，我國高速列車技術發展迅猛，不僅服務于國內市場，更走向了世界。列車運營路線長而復雜，乘客上下車頻繁，且列車提速是必然的趨勢。因此，列車具備自動駕駛功能意義非常，研究列車自動駕駛控制技術具有明顯的現實要求。

中國專利201110328206.3提供了一種列車自動駕駛系統實現站間運行自動駕駛曲線生成的方法，該方法通過實時獲取列車自動監控系統的運營信息、列車參數信息、線路數據庫的線路信息等，實時自適應計算列車站間各運行階段的駕駛曲線信息，從而生成最優的列車站間運行自動駕駛曲線；該方法可有效保證列車的舒適性、安全性和節能等，但涉及實時采集大量信息，需要自動駕駛系統作大量的計算，當需要采集的信息過于密集時，實時性有待商榷。中國專利201310689453.5提供了一種自動駕駛的控制系統及方法，該方法設計了一個優化單元對多目標數據進行判斷，結合反饋單元決策出優化的控制指令，實現列車的自適應自動駕駛控制；該控制系統可有效保證控制系統適應性、精確性，抑制列車性能的時間慢性漂移，但涉及使用模糊算法選用不同的控制器，從而得到不同的控制輸出，這需要人為地作大量的規劃從而得到模糊邏輯，一旦模糊邏輯選擇不當，控制系統有失效的風險。

發明內容

為解決上述問題，本發明提供一種基于ELM的自動駕駛列車車速跟隨的二階變結構控制方法，通過以列車大量的任意站點區間歷史運行數據為輸入，利用ELM算法進行神經網絡訓練獲得列車自動駕駛模型，從而規劃出任意站點間列車實時理想車速；利用ASTSM算法對列車車速進行控制，控制精度高、可有效抑制系統抖振，從而有效保證列車的安全性、舒適性和實時運行。

本發明提供一種基于ELM的自動駕駛列車車速跟隨的控制方法，包括以下步驟：

S1，以列車運行數據為輸入，基于神經網絡算法ELM訓練生成理想的列車自動駕駛模型，所述列車自動駕駛模型輸出為列車車速；

S2，以所述S1生成的列車自動駕駛模型為理想模型，根據所述列車自動駕駛模型設計列車車速跟隨控制器；

S3，對所述S2設計的列車車速跟隨控制器進行穩定性分析，給出穩定條件；

S4，根據所述穩定條件設計列車牽引/制動力控制器。

較佳地，所述S1的具體過程為包括：

S1.1，采集某兩站點之間人為駕駛列車的運行數據-實時加速度和距下一站點的距離數據，作為列車自動駕駛模型的訓練輸入；

S1.2，基于ELM算法訓練列車自動駕駛模型，包括確定訓練集、激活函數和隱含節點個數，以及分配輸入權重和閾值，具體為：

利用單隱含層反饋的ELM算法訓練獲得列車自動駕駛模型；對于自動駕馭列車模型指定訓練集：a為列車加速度，m/s²；；s為列車跟下一站點的距離，m；v為列車車速，km/h；激活函數為隱含節點數目選取為

單隱含層反饋的ELM算法訓練獲得列車自動駕駛模型如下：