[發明專利]重載列車空氣制動力預測方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210040390.X
• 申請日: 2022-01-14
• 公開（公告）號: CN116484706A
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 梅文慶;史可;張征方;蔣杰
• 申請（專利權）人: 中車株洲電力機車研究所有限公司
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06F30/15;G06F18/22;B61H11/06;B60T13/24;G06F30/28;G06F119/14
• 代理公司: 北京聿宏知識產權代理有限公司 11372
• 代理人: 陳超德;吳昊

本申請提供一種重載列車空氣制動力預測方法、裝置、設備及介質，屬于列車操縱技術領域。該重載列車空氣制動力預測方法包括：獲取當前特征變量值；基于模糊邏輯的匹配規則確定所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則；根據所述當前特征變量值和所述當前空氣制動力模糊預測規則，得到重載列車當前空氣制動力預測值。本申請由于利用基于徑向基神經網絡的空氣制動力模糊預測規則訓練，從而通過基于模糊神經網絡的重載列車空氣制動力預測，能夠從空氣制動模型和空氣制動力預測計算兩個方面提高精度，以便于達到精確預測重載列車空氣制動力的技術效果。

技術領域

本申請涉及列車操縱技術領域，具體而言，涉及一種重載列車空氣制動力預測方法、裝置、設備及介質。

背景技術

重載列車的自動駕駛是列車自動駕駛的重要應用方向，是未來列車發展的重要技術之一，而重載列車自動駕駛的空氣制動控制問題是研發和設計自動駕駛系統的重點和難點之一，若不能兼顧自動駕駛的空氣制動中各種因素的影響，就會導致重載列車的超速、車鉤斷裂等現象，嚴重時列車將有脫軌危險，這種現象在循環空氣制動時體現得尤為突出。

重載列車相較于一般的貨運列車和客運列車，其空氣制動具有兩方面突出特點，一方面，重載列車的空氣制動模型具有強非線性、大時滯性的特點，使得重載列車的空氣制動模型的精確度難以保證，進而對重載列車空氣制動力的計算精度造成較大影響。另一方面，重載列車在具有長大下坡的線路上運行時的循環空氣制動控制中具有反饋減壓量誤差較大，以及充排風時間與減壓過程之間的耦合等特點，使得重載列車空氣制動力的計算精度難以保證，進而影響重載列車的操縱安全。

現有技術中方案普遍采用重載列車的物理模型，并缺乏有效的非線性控制策略，存在以下缺點：

1、現有的技術較多地利用重載列車的機理關系來搭建物理模型，這對具有強非線性、大時滯性的重載列車的模型來說是不準確的；

2、現有國內外的技術能夠在一定程度上預測重載列車在部分場景下空氣制動力。但是，對于影響重載列車循環空氣制動力強弱因素缺乏系統的研究，難以使用合適的非線性控制策略完成空氣制動力的精確預測。

因此，如何使得重載列車在循環空氣制動過程中具有精確的空氣制動模型，采用合適的非線性控制策略，實現自動駕駛系統對空氣制動力的精準預測是重載列車操縱技術領域的一個技術難題。

發明內容

本申請實施例提供重載列車空氣制動力預測方法、裝置、設備及介質，能夠實現對空氣制動力的精準預測。

為達到上述目的，本申請采用如下技術方案：

第一方面，提供一種重載列車空氣制動力預測方法。該重載列車空氣制動力預測方法，包括：

獲取當前特征變量值；

基于模糊邏輯的匹配規則確定所述當前特征變量值對應的當前空氣制動力模糊預測規則；

根據所述當前特征變量值和所述當前空氣制動力模糊預測規則，得到重載列車當前空氣制動力預測值。

根據第一方面所述的方法可知，由于通過模糊邏輯匹配到當前對應的空氣制動力模糊預測規則，從而使得本申請對重載列車具有覆蓋全線路全工況的特點，進而有效提高了空氣制動力的預測精度，以實現精確預測重載列車空氣制動力的技術效果。

一種可能的設計方案中，在所述獲取當前特征變量值之前，所述方法還包括：

基于徑向基神經網絡的空氣制動力模糊預測規則訓練，輸出空氣制動力模糊預測規則以及特征變量與所述空氣制動力模糊預測規則的匹配規則。

根據上述設計方案可知，由于利用基于徑向基神經網絡的空氣制動力模糊預測規則訓練，從而通過基于模糊神經網絡的重載列車空氣制動力預測，能夠從空氣制動模型和空氣制動力預測計算兩個方面提高精度，以便于達到精確預測重載列車空氣制動力的技術效果。