張江濤,武曉春

(蘭州交通大學(xué)自動(dòng)化與電氣工程學(xué)院,蘭州 730070)

隨著我國(guó)高鐵技術(shù)的不斷進(jìn)步，在時(shí)速350 km的高速列車(chē)上實(shí)現(xiàn)ATO技術(shù)是當(dāng)下的研究熱點(diǎn)[1-2]。ATO在ATP系統(tǒng)防護(hù)下根據(jù)MA(Movement Authority)提供的線路信息生成目標(biāo)速度曲線，ATO控制器根據(jù)目標(biāo)速度曲線控制列車(chē)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛[3]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)ATO目標(biāo)速度曲線做了大量研究，文獻(xiàn)[4-8]采用智能算法獲得列車(chē)自動(dòng)駕駛目標(biāo)速度曲線，文獻(xiàn)[9-10]通過(guò)極大值原理求解列車(chē)運(yùn)行最小牽引能耗，文獻(xiàn)[11-13]借鑒司機(jī)駕駛經(jīng)驗(yàn)生成目標(biāo)速度曲線，文獻(xiàn)[14]討論了信號(hào)機(jī)顯示變化時(shí)目標(biāo)速度曲線的在線調(diào)整，文獻(xiàn)[15]研究了晚點(diǎn)運(yùn)行環(huán)境下動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)速度曲線，文獻(xiàn)[16]采用滾動(dòng)時(shí)域算法在線規(guī)劃列車(chē)運(yùn)動(dòng)軌跡。目前對(duì)于線路增加臨時(shí)限速后，目標(biāo)速度曲線動(dòng)態(tài)調(diào)整的研究較少。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，線路增加臨時(shí)限速，原目標(biāo)速度曲線不再適用于當(dāng)前線路，需要針對(duì)當(dāng)前線路情況進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

本文在MA實(shí)時(shí)變化情況下，考慮線路增設(shè)臨時(shí)限速，采用RH-PSO算法求解目標(biāo)速度曲線?？紤]到PSO算法在動(dòng)態(tài)調(diào)整問(wèn)題中的局限性以及RH(Receding Horizon algorithm)算法的實(shí)時(shí)調(diào)整能力，將兩者相結(jié)合得到的RH-PSO算法既具備尋優(yōu)能力又具備實(shí)時(shí)調(diào)整能力，使得臨時(shí)限速條件下的目標(biāo)速度曲線動(dòng)態(tài)調(diào)整問(wèn)題得以解決。通過(guò)分析實(shí)時(shí)接收的MA信息判斷列車(chē)的運(yùn)行狀態(tài)，以建立準(zhǔn)點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)考慮到牽引/制動(dòng)力約束、ATP超速防護(hù)以及節(jié)能駕駛因素的影響，采用RH-PSO算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)速度曲線動(dòng)態(tài)調(diào)整。

1 模型描述

1.1 臨時(shí)限速

臨時(shí)限速是指在施工、維修、自然災(zāi)害及設(shè)備故障等因素下增設(shè)的具有時(shí)效性的限速，線路增設(shè)臨時(shí)限速示意如圖1所示。由圖1可知，線路增設(shè)臨時(shí)限速后，車(chē)載ATP重新計(jì)算最大常用制動(dòng)模式曲線，為保證行車(chē)安全需要對(duì)目標(biāo)速度曲線進(jìn)行調(diào)整；并且在增加臨時(shí)限速后，列車(chē)按照最大能力運(yùn)行，運(yùn)行時(shí)間仍可能超過(guò)時(shí)刻表計(jì)劃時(shí)間，因此還需考慮如何避免晚點(diǎn)時(shí)間放大。

圖1 線路增設(shè)臨時(shí)限速示意

1.2 列車(chē)動(dòng)力學(xué)

文獻(xiàn)[10]采用“均質(zhì)棒”列車(chē)動(dòng)力學(xué)模型，將列車(chē)看作一根質(zhì)量均勻分布的棒，列車(chē)附加阻力由列車(chē)在不同線路條件下的長(zhǎng)度分布加權(quán)平均求得，該模型考慮了列車(chē)長(zhǎng)度，列車(chē)在通過(guò)變坡點(diǎn)和變曲率點(diǎn)時(shí)附加阻力漸變，減少累計(jì)誤差。以坡道附加阻力為例，其受力關(guān)系式為

(1)

式中，x為列車(chē)本務(wù)端在線路上所處位置變量；l為列車(chē)車(chē)長(zhǎng)；M為列車(chē)總質(zhì)量；g為重力加速度；i1為列車(chē)本務(wù)端所在坡道坡度；l1(x)為變坡點(diǎn)與列車(chē)本務(wù)端之間的距離；i2為列車(chē)非本務(wù)端所在坡道坡度；Ri(x)為坡道附加阻力。

列車(chē)運(yùn)行附加阻力關(guān)系式為

Ra(x)=Ri(x)+Rc(x)+Rt(x)

(2)

式中，Rc(x)為曲線附加阻力，Rt(x)為隧道附加阻力，Ra(x)為列車(chē)運(yùn)行附加阻力。

分析列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中受力情況，可得合力關(guān)系式為

C=μpFmax(v)-μbBmax(v)-Rb(v)-Ra(x)

(3)

式中，v為速度變量；Fmax(v)為最大牽引力；Bmax(v)為最大常用制動(dòng)力；Rb(x)為列車(chē)運(yùn)行基本阻力；μp、μb為不同牽引/制動(dòng)手柄級(jí)位對(duì)應(yīng)的牽引/制動(dòng)力系數(shù)；C為列車(chē)運(yùn)行過(guò)程中受到的合力。

根據(jù)受力關(guān)系式(3)得到列車(chē)運(yùn)行能耗計(jì)算公式為

(4)

其中，J為列車(chē)運(yùn)行能耗；t為時(shí)間變量。

2 建立模型

(1)基于準(zhǔn)點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)

為保證列車(chē)準(zhǔn)點(diǎn)運(yùn)行，建立基于準(zhǔn)點(diǎn)的目標(biāo)函數(shù)為

ftime=min(|Tarr-T-tlea|)

(5)

式中，Tarr為時(shí)刻表計(jì)劃到達(dá)時(shí)間，T表示列車(chē)運(yùn)行時(shí)間，tlea為列車(chē)出站時(shí)間。

(2)動(dòng)車(chē)組牽引/制動(dòng)力約束

借鑒CRH380A型車(chē)10個(gè)牽引級(jí)位以及7個(gè)制動(dòng)級(jí)位，其中牽引手柄10級(jí)表示最大牽引力，制動(dòng)手柄7級(jí)表示最大常用制動(dòng)力，根據(jù)手柄級(jí)位等分牽引/制動(dòng)力，牽引制動(dòng)力約束模型如下

μp∈{10%，20%，…，100%}，μb=0

(6)

μp=0，μb=0

(7)

μp=0，μb∈{1/7，2/7，…，6/7，1}

(8)

式中，μp≠0，μb=0為牽引工況，μp=100%為最大牽引力對(duì)應(yīng)牽引力系數(shù)；μp=0，μb=0為惰行工況；μp=0，μb≠0為制動(dòng)工況，μb=100%為最大常用制動(dòng)力對(duì)應(yīng)制動(dòng)力系數(shù)。

(3)列車(chē)運(yùn)行速度約束

列車(chē)在區(qū)間運(yùn)行時(shí)，運(yùn)行速度受車(chē)載ATP約束，將最大常用制動(dòng)模式曲線作為速度約束，如式(9)所示

v≤VSBI(x)-5

(9)

式中，VSBI(x)為列車(chē)在x位置處的最大常用制動(dòng)模式曲線對(duì)應(yīng)速度值。

(4)列車(chē)節(jié)能操縱約束

分析列車(chē)節(jié)能操縱策略[9-10]得出，在停車(chē)制動(dòng)前采取惰行可以有效降低運(yùn)行能耗，并以此建立列車(chē)節(jié)能操縱約束如圖2所示。該約束由巡航、惰行、制動(dòng)3個(gè)階段構(gòu)成，其中A點(diǎn)為巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)，B點(diǎn)為惰行-制動(dòng)工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)。

圖2 列車(chē)節(jié)能操縱約束示意

3 RH-PSO算法

RH-PSO算法包括RH算法和PSO算法兩部分。RH算法主要應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域以及航空領(lǐng)域，在飛機(jī)運(yùn)動(dòng)軌跡規(guī)劃方面具有較強(qiáng)的適應(yīng)性與可調(diào)整性[17-18]。該算法將系統(tǒng)工作過(guò)程劃分成若干時(shí)間窗，在時(shí)間窗入口處獲得一批數(shù)據(jù)后，針對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)進(jìn)行決策，隨著時(shí)間窗前移，反復(fù)滾動(dòng)進(jìn)行，它具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、可調(diào)整性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)。PSO算法是一種仿生學(xué)算法，該算法將種群中每個(gè)粒子通過(guò)多次迭代搜索出全局最優(yōu)粒子，它具有易實(shí)現(xiàn)、收斂速度快的優(yōu)點(diǎn)。

將RH算法應(yīng)用于區(qū)間運(yùn)行階段，在MA實(shí)時(shí)變化且線路增設(shè)臨時(shí)限速條件下，實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)速度曲線；而PSO算法應(yīng)用于列車(chē)即將進(jìn)站停車(chē)階段，解得滿(mǎn)足準(zhǔn)點(diǎn)、節(jié)能、舒適的目標(biāo)速度曲線。

3.1 RH-PSO算法設(shè)計(jì)

預(yù)先在ATO系統(tǒng)中存儲(chǔ)到達(dá)站進(jìn)站信號(hào)機(jī)位置信息，通過(guò)判斷當(dāng)前MA終點(diǎn)位置是否在進(jìn)站信號(hào)機(jī)防護(hù)內(nèi)方，確定列車(chē)在區(qū)間運(yùn)行或即將進(jìn)站停車(chē)。若MA終點(diǎn)在進(jìn)站信號(hào)機(jī)防護(hù)外方，則列車(chē)在區(qū)間運(yùn)行，采用RH算法實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)速度曲線；反之，列車(chē)即將進(jìn)站停車(chē)，采用PSO算法搜索節(jié)能操縱約束中巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)的位置，計(jì)算出滿(mǎn)足準(zhǔn)點(diǎn)駕駛的目標(biāo)速度曲線。

圖3所示為RH-PSO算法流程。RH-PSO算法實(shí)現(xiàn)步驟如下。

步驟1 讀取時(shí)刻表信息Tlea、以及列車(chē)出站時(shí)間tlea，對(duì)時(shí)間變量t進(jìn)行賦值并設(shè)定時(shí)間窗長(zhǎng)度Δt。

步驟2 進(jìn)入時(shí)間窗，讀取當(dāng)前MA信息以及車(chē)載ATP最大常用制動(dòng)模式曲線，比對(duì)MA終點(diǎn)與進(jìn)站信號(hào)機(jī)的位置，判斷車(chē)站是否辦理接車(chē)進(jìn)路，若未辦理則執(zhí)行步驟3，反之執(zhí)行步驟5。

步驟3 列車(chē)在區(qū)間運(yùn)行，采用改進(jìn)的最快速度策略[11]計(jì)算目標(biāo)速度曲線，向ATO控制器輸出該段目標(biāo)速度曲線。

步驟4 進(jìn)入下一個(gè)時(shí)間窗，執(zhí)行步驟2。

圖3 RH-PSO算法流程

步驟5 列車(chē)即將進(jìn)站停車(chē)，采用改進(jìn)最快速度策略計(jì)算目標(biāo)速度曲線及列車(chē)運(yùn)行時(shí)間tmin，判斷列車(chē)按照最大能力運(yùn)行是否晚點(diǎn)，晚點(diǎn)判斷公式為

tmin+t>Tarr

(10)

若式(10)成立，為避免放大晚點(diǎn)時(shí)間，將該目標(biāo)速度曲線輸出至ATO控制器，執(zhí)行步驟7，若不成立則執(zhí)行步驟6。

步驟6 采用粒子群算法搜索巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)的位置，并計(jì)算出目標(biāo)速度曲線，將其輸出至ATO控制器。

步驟7 結(jié)束算法。

據(jù)文獻(xiàn)[16]統(tǒng)計(jì)的武廣高速鐵路某列車(chē)車(chē)載接收MA信息時(shí)間間隔結(jié)果顯示，MA信息接收時(shí)間間隔并不固定，間隔時(shí)間在1～6 s內(nèi)近似隨機(jī)分布，為使時(shí)間窗每次讀到更新后的MA信息減少算法重復(fù)計(jì)算次數(shù)，故取時(shí)間窗長(zhǎng)度10 s。

3.2 RH算法設(shè)計(jì)

RH算法將列車(chē)運(yùn)行過(guò)程劃分成若干時(shí)間窗，在時(shí)間窗入口處讀取當(dāng)前接收到的MA線路數(shù)據(jù)、最大常用制動(dòng)模式曲線，采用改進(jìn)最快速度策略，求得目標(biāo)速度曲線，隨著時(shí)間窗滾動(dòng)向前，對(duì)曲線進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整，既保證舒適度又可避免放大晚點(diǎn)時(shí)間。

最快速度策略[19]是一種要求列車(chē)采用最大能力運(yùn)行的駕駛策略，列車(chē)在啟動(dòng)階段采用最大牽引力乘客會(huì)向后倒，在制動(dòng)階段采用最大常用制動(dòng)力乘客會(huì)向前傾，極大降低了舒適度；在頂棚區(qū)采用最大牽引力牽引、惰行呈波浪形反復(fù)調(diào)速，以實(shí)現(xiàn)巡航駕駛，加速度波動(dòng)幅度大，易對(duì)乘客造成不適。針對(duì)上述問(wèn)題，在啟動(dòng)、巡航及制動(dòng)階段對(duì)最快速度策略從舒適度層面進(jìn)行優(yōu)化。

啟動(dòng)階段舒適度優(yōu)化示意如圖4所示，改進(jìn)前列車(chē)采用最大牽引力啟動(dòng)，而改進(jìn)后牽引力逐級(jí)增加，加速度沖擊較改進(jìn)前小，提升舒適度。

圖4 啟動(dòng)階段舒適度優(yōu)化示意

巡航階段舒適度優(yōu)化示意如圖5所示。改進(jìn)前列車(chē)速度達(dá)到目標(biāo)速度vobj時(shí)，卸載牽引力轉(zhuǎn)至惰行，惰行至目標(biāo)速度以下2 km/h后轉(zhuǎn)為牽引，使得列車(chē)在目標(biāo)速度下2 km/h巡航駕駛[20]，但由于波浪形調(diào)速，牽引力波動(dòng)較大；改進(jìn)后列車(chē)速度在目標(biāo)速度下6 km/h時(shí)，逐漸降低牽引力，當(dāng)運(yùn)行速度達(dá)到目標(biāo)速度下2 km/h時(shí)，保持當(dāng)前級(jí)位，直至運(yùn)行速度達(dá)到目標(biāo)速度后，降低級(jí)位，速度波動(dòng)相對(duì)較小。

圖5 巡航階段舒適度優(yōu)化示意

圖6 制動(dòng)階段舒適度優(yōu)化示意

3.3 PSO算法設(shè)計(jì)

采用PSO算法求解列車(chē)即將進(jìn)站階段目標(biāo)速度曲線，其中每個(gè)粒子表示目標(biāo)速度曲線中巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)的位置，搜索范圍為當(dāng)前列車(chē)本務(wù)端位置至最大常用制動(dòng)模式曲線起模點(diǎn)位置，根據(jù)牽引/制動(dòng)力約束、ATP速度約束解得目標(biāo)速度曲線及列車(chē)運(yùn)行時(shí)間，將運(yùn)行時(shí)間代入至準(zhǔn)點(diǎn)目標(biāo)函數(shù)中，設(shè)定目標(biāo)函數(shù)門(mén)限值，將其作為算法終止條件，PSO算法流程如圖7所示。粒子群算法實(shí)現(xiàn)步驟如下。

Pmax=X

(11)

Pmin=Xsta

(12)

vmax=(Pmax-Pmin)×0.05

(13)

vmin=-(Pmax-Pmin)×0.05

(14)

式中，Pmax為搜索域上限；Pmin為搜索域下限；vmax為搜索速度上限；vmin為搜索速度下限。

(15)

這項(xiàng)活動(dòng)終于把我和我太太帶到了你們這片偉大非凡的國(guó)土上，我從心底里感謝你們。今天我們尚處在數(shù)字革命的初級(jí)階段。也許歷史剛剛完成了第一章，接下來(lái)的章節(jié)，會(huì)更加深刻地影響我們?nèi)绾卫斫庾陨淼娜诵?，進(jìn)而影響我們的文學(xué)和我們所有的藝術(shù)形式。此時(shí)此刻，這些新章節(jié)正在書(shū)寫(xiě)之中。小說(shuō)還會(huì)繼續(xù)存活下去，小說(shuō)家會(huì)在這種巨大的信息風(fēng)暴當(dāng)中找到一個(gè)靜止的中心，嚴(yán)肅小說(shuō)家將在這個(gè)中心，繼續(xù)探究人性，繼續(xù)研究所有的這些真相以及謊言。

步驟4 判斷目標(biāo)函數(shù)值是否低于目標(biāo)函數(shù)門(mén)限值，低于門(mén)限執(zhí)行步驟6，反之執(zhí)行步驟5。

(16)

(17)

步驟6 輸出全局最優(yōu)解gbestb以及計(jì)算得到的目標(biāo)速度曲線，結(jié)束算法。

圖7 PSO算法流程

4 仿真對(duì)比

根據(jù)CRH380A型車(chē)基本參數(shù)以及363 km線路數(shù)據(jù)對(duì)RH-PSO算法進(jìn)行仿真驗(yàn)證。線路最大正坡度25‰，最大負(fù)坡度19.6‰，最小曲線半徑8 000 m，設(shè)前行列車(chē)初始里程為K298+047，并且以345 km/h速度勻速運(yùn)行，用于模擬MA信息實(shí)時(shí)變化環(huán)境。仿真過(guò)程中主要參數(shù)如表1所示。

加速度沖擊率是衡量舒適度的一項(xiàng)重要指標(biāo)，沖擊率即為加速度變化率，規(guī)范要求列車(chē)沖擊率小于0.75 m/s3，沖擊率計(jì)算公式為

(18)

式中，t1和t2分別為兩個(gè)相鄰時(shí)刻；a1為t1時(shí)列車(chē)加速度；a2為t2時(shí)列車(chē)加速度；ucom表示沖擊率。

表1 仿真參數(shù)

根據(jù)文獻(xiàn)[20]描述的舒適度評(píng)價(jià)方法，每秒計(jì)算一次加速度沖擊率，并以0.1 m/s3為間隔，統(tǒng)計(jì)[0，0.1)、[0.1，0.2)…[0.6，0.7)、[0.7，0.75)、[0.75，∞)不同區(qū)間內(nèi)沖擊率分布，沖擊率越趨近于0，則說(shuō)明舒適度越好，以此對(duì)算法仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。

4.1 線路無(wú)臨時(shí)限速條件

仿真RH-PSO算法在無(wú)臨時(shí)限速情況下運(yùn)行所得目標(biāo)速度曲線，并將其與最快速度策略相對(duì)比，所得的目標(biāo)速度曲線仿真如圖8所示，仿真計(jì)算結(jié)果和加速度沖擊率數(shù)據(jù)如表2、表3所示。

圖8 不同算法生成目標(biāo)速度曲線對(duì)比

表2 不同算法仿真計(jì)算結(jié)果對(duì)比

表3 不同算法加速度沖擊率對(duì)比

觀察圖8(a)，最快速度策略所得目標(biāo)速度曲線貼近最大常用制動(dòng)模式曲線，而采用RH-PSO算法得到的目標(biāo)速度曲線則采用惰行來(lái)節(jié)省能耗，其中G點(diǎn)為巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)。圖8(b)為2條目標(biāo)速度曲線所對(duì)應(yīng)的加速度曲線，最快速度策略加速度曲線頻繁波動(dòng)且范圍較大，RH-PSO算法加速度曲線波動(dòng)次數(shù)以及波動(dòng)幅值均較最快速度策略小，改善了乘車(chē)舒適度。

對(duì)比表2數(shù)據(jù)可得，能耗方面RH-PSO算法較最快速度策略減少了16.7%；運(yùn)行時(shí)間方面RH-PSO算法與計(jì)劃時(shí)間相差4s，而最快速度策略相差378s。

對(duì)比表3數(shù)據(jù)，兩種算法均符合規(guī)范要求值0.75 m/s3，RH-PSO算法沖擊率分布在[0，0.1)區(qū)間內(nèi)的比例達(dá)到96.54%，而最快速度策略則為74.98%，因此RH-PSO算法在能耗、準(zhǔn)點(diǎn)性、舒適度3個(gè)方面均優(yōu)于最快速度策略。

4.2 線路增設(shè)臨時(shí)限速條件

為驗(yàn)證RH-PSO算法在臨時(shí)限速條件下目標(biāo)速度曲線的動(dòng)態(tài)調(diào)整功能，增加兩段相同起點(diǎn)不同長(zhǎng)度的臨時(shí)限速，線路參數(shù)如表4所示。

表4 不同限速條件下線路參數(shù)

對(duì)上述兩段增設(shè)臨時(shí)限速的線路進(jìn)行仿真，所得的目標(biāo)速度曲線仿真如圖9所示。圖9(a)中限速區(qū)段長(zhǎng)30 km，列車(chē)在能保證準(zhǔn)點(diǎn)的前提下，采用RH-PSO算法尋找出滿(mǎn)足準(zhǔn)點(diǎn)條件的巡航-惰行工況點(diǎn)H點(diǎn)；圖9(b)中，采用RH-PSO算法計(jì)算得到的目標(biāo)速度曲線則貼近最大常用制動(dòng)曲線，以獲得最短運(yùn)行時(shí)間，說(shuō)明在線路增加一段長(zhǎng)50 km臨時(shí)限速后，無(wú)法避免晚點(diǎn)。

圖9 動(dòng)態(tài)調(diào)整目標(biāo)速度曲線

為進(jìn)一步說(shuō)明RH-PSO算法在增加臨時(shí)限速條件下的有效性，在增加30 km限速區(qū)段，增加50 km限速區(qū)段條件下，與最快速度策略的準(zhǔn)點(diǎn)性、能耗、舒適度進(jìn)行對(duì)比，計(jì)算結(jié)果如表5、表6所示。

從運(yùn)行時(shí)間方面分析，增設(shè)30 km臨時(shí)限速條件下，RH-PSO算法解得巡航-惰行工況轉(zhuǎn)換點(diǎn)H，計(jì)算結(jié)果與計(jì)劃時(shí)間比較相差1 s，最快速度策略與計(jì)劃時(shí)間相差112 s；增設(shè)50 km臨時(shí)限速條件下，RH-PSO算法所得目標(biāo)速度曲線貼近最大常用制動(dòng)曲線，與計(jì)劃時(shí)間相差89 s，最快速度策略與計(jì)劃時(shí)間相差36 s?？傻肦H-PSO算法在保證列車(chē)正點(diǎn)到達(dá)車(chē)站的前提下，具有較高的準(zhǔn)點(diǎn)性；若無(wú)法避免晚點(diǎn)，RH-PSO算法所得目標(biāo)速度曲線貼近最大常用制動(dòng)曲線，獲得最短運(yùn)行時(shí)間，避免放大晚點(diǎn)時(shí)間。

表5 不同限速條件下的算法計(jì)算結(jié)果

表6 不同限速條件下加速度沖擊率對(duì)比

從能耗方面分析，增加30 km臨時(shí)限速后，RH-PSO算法較無(wú)臨時(shí)限速條件下計(jì)算能耗增加11.9%，但是較相同運(yùn)行環(huán)境下的最快速度策略節(jié)省了7.9%；增加50 km臨時(shí)限速后，RH-PSO算法較無(wú)臨時(shí)限速條件能耗增加了14.2%，但在相同運(yùn)行環(huán)境下，較最快速度策略節(jié)省了3.71%的能耗。可得出在線路增加臨時(shí)限速后，隨著列車(chē)操縱情況復(fù)雜化，能耗隨之增加，但是RH-PSO算法與最快速度策略相比較仍然具有節(jié)能效果。

從舒適度層面分析，兩種限速條件下RH-PSO算法沖擊率分布在[0，0.1)區(qū)間內(nèi)的比例分別為96.83%和96.45%，而最快速度策略則為75.15%和75.94%，說(shuō)明該RH-PSO算法所得目標(biāo)速度曲線具有較高的舒適度。

5 結(jié)語(yǔ)

(1)以高鐵運(yùn)行過(guò)程中MA實(shí)時(shí)變化為背景，針對(duì)線路增加臨時(shí)限速，考慮了舒適度、準(zhǔn)點(diǎn)性、節(jié)能駕駛?cè)矫嬉蛩?，提出RH-PSO算法實(shí)時(shí)生成目標(biāo)速度曲線。

(2)以CRH380A型車(chē)基本參數(shù)以及363 km線路數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明在線路增設(shè)臨時(shí)限速條件下，RH-PSO算法可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)速度曲線動(dòng)態(tài)調(diào)整。

(3)通過(guò)仿真對(duì)比分析得出RH-PSO算法在線路不增設(shè)臨時(shí)限速情況下，能耗、準(zhǔn)點(diǎn)性以及舒適度均達(dá)到了較優(yōu)的效果；在增設(shè)臨時(shí)限速并確?？梢哉c(diǎn)到達(dá)的前提下，RH-PSO算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)速度曲線動(dòng)態(tài)調(diào)整并減少了能耗，保證較優(yōu)的舒適度；在線路增加臨時(shí)限速且無(wú)法避免晚點(diǎn)到站的情況下，RH-PSO算法在保證舒適和節(jié)能運(yùn)行的基礎(chǔ)上，避免了晚點(diǎn)時(shí)間進(jìn)一步放大。