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        基于車輛運行數(shù)據(jù)的手動駕駛技術評價應用

        2023-06-05 07:04:56李壽鋒
        運輸經(jīng)理世界 2023年7期
        關鍵詞:舒適度評價

        李壽鋒

        (廈門軌道建設發(fā)展集團有限公司,福建廈門 361000)

        0 引言

        地鐵運營是一個復雜聯(lián)動系統(tǒng)的統(tǒng)一運作,具有發(fā)車頻率高、運營密度大和運營持續(xù)時間長的特性[1]。地鐵的發(fā)展不僅對硬件設施設備提出了更高的標準,對電客車司機的操作規(guī)范也提出了更嚴格的要求[2]。現(xiàn)階段,對電客車司機的培養(yǎng)和評價主要通過計算機模擬仿真技術和傳統(tǒng)手動駕駛評價。實際上,計算機模擬仿真并不能真實反映實際駕駛工作;傳統(tǒng)手動駕駛評價存在人力成本高、主觀判斷強的缺點。考慮到數(shù)據(jù)是智能交通的基礎,通過地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)分析,開發(fā)手動駕駛技術評價程序,對電客車司機的手動駕駛技術進行充分、快速的評價,讓操作行為更加規(guī)范。

        1 手動駕駛技術評價標準分析

        1.1 評價維度分析

        按照行業(yè)規(guī)范要求,電客車司機手動駕駛技術評價主要體現(xiàn)在標準化作業(yè)執(zhí)行、精準停車、運行舒適度和運行準點率四個維度。

        1.1.1 標準化作業(yè)執(zhí)行,司機在駕駛列車時,應嚴格執(zhí)行標準化作業(yè)流程,確認行車憑證及“眼看、手指、口呼”的呼喚應答制度。

        1.1.2 精準停車,要求司機對標停車時能夠精準停車作業(yè),列車在站停穩(wěn)后,應保證停車誤差小于50cm。

        1.1.3 運行舒適度,在列車運行過程中,為保證乘客無不適感,要求列車加速、制動和巡航過程中應保證平穩(wěn)運行。

        1.1.4 運行準點率,為乘客提供安全、準點、便捷的服務,對列車運行過程的準點率要求嚴格,不允許出現(xiàn)列車晚點、早點。

        1.2 評價方式分析

        綜合上述手動駕駛技術評價的四個維度,傳統(tǒng)手動駕駛主要通過評價人員攜帶測量尺、列車沖動儀、評價表等器具,以現(xiàn)場添乘作業(yè)的方式進行手動駕駛技術評價,存在人力成本高、主觀判斷強、覆蓋面小的缺點。

        2 地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)分析

        2.1 地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)數(shù)值研究

        隨著地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)的積累,對運行數(shù)據(jù)進行分析,地鐵設備的運營管理和維護更加精益化[3]。

        通過對同一區(qū)段不同電客車司機的駕駛水平、駕駛模式(AMC/MCS)進行測試,下載地鐵車輛ERM運行數(shù)據(jù)進行對比,結合手動駕駛技術評價維度提取有效信息,包括時間、ATO 模式狀態(tài)、牽引指令反饋、制動指令反饋、牽引制動參考值、列車速度、當前站站臺ID(見表1)。

        表1 地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)

        2.1.1 時間數(shù)值分析,原地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)中時間單位為毫秒級,需將時間粒度轉換為秒級,并以1s 為單位篩選相應數(shù)據(jù)。

        2.1.2 ATO 模式數(shù)值分析,ATO 模式狀態(tài)信息體現(xiàn)列車是否處在ATO 駕駛模式,“0”為手動駕駛模式,“1”為AMC駕駛模式。

        2.1.3 牽引/制動指令反饋數(shù)值分析,根據(jù)牽引/制動指令反饋狀態(tài)和牽引/制動參考值體現(xiàn)列車當前牽引/制動輸出值,即在手動駕駛模式下為主控手柄牽引/制動級位。

        2.1.4 列車速度值分析,列車速度為當前列車的實際運行速度,數(shù)值單位為100km/h。

        2.1.5 當前站站臺ID 值分析,當前站站臺ID 為體現(xiàn)列車所處站臺位置,繪制全線各站站臺ID 對應表。

        2.2 地鐵車輛運行數(shù)據(jù)曲線研究

        根據(jù)手動駕駛技術最優(yōu)的電客車司機的車輛運行數(shù)據(jù)進行分析轉換,繪制MCS 手動駕駛標準曲線,并與不同電客車司機手動駕駛測試的車輛數(shù)據(jù)曲線進行比對,以1 號線鎮(zhèn)海路—中山公園上行為例(見圖1)。

        圖1 手動駕駛標準曲線差異比對

        通過與標準駕駛曲線差異比對,結合手動駕駛技術評價維度進行分析評價,存在如下數(shù)據(jù)差異:

        其一,運行準點率方面。測試司機駕駛曲線與標準駕駛曲線單站延誤2s;測試司機比照標準駕駛曲線在進站對標前速度慢15km/h(標記①)。

        其二,運行舒適度方面。測試司機在區(qū)間運行、進站對標時,在短時間內反復變動主控手柄級位(標記①、②、③、⑤);測試司機在對標停車前2s 內,施加制動力超過95%(標記⑥)。

        其三,精準停車方面。測試司機在對標過程中未產(chǎn)生速度值為“0”后,再進行二次啟動情況。

        3 手動駕駛技術評價程序開發(fā)

        3.1 程序框架

        基于地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)的手動駕駛技術評價標準表,為實現(xiàn)手動駕駛技術評價批處理功能,以1號線為例,搭建手動駕駛技術評價PC 端應用程序,實現(xiàn)一鍵導入地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)。軟件能快速通過司機手動駕駛的運行準點率、運行舒適度以及精準停車等評價維度,計算司機手動駕駛技術的評價分值。

        程序功能可實現(xiàn):一鍵導入地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)功能,評價站點區(qū)間功能,快速顯示評價分值,顯示評價扣分及失格項。

        為實現(xiàn)一鍵導入地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)功能,程序界面設計5 個數(shù)據(jù)輸入接口,分別為:日期、車次、司機姓名、車組號、導入數(shù)據(jù)。程序操作簡便、層次清晰、界面簡潔。

        3.2 程序評價策略

        比照《運營時刻表》站點間標準用時數(shù)據(jù),以A 站啟動至B 站站臺作業(yè)結束后動車為基準,用時多則扣分,時間單位精確至秒,累計延誤超過120s 為失格項,最終繪制各站點之間標準用時對應表。

        3.2.1 精準度評價策略,當發(fā)生欠標時,列車停車后不開門,方向為向前繼續(xù)運行,車輛數(shù)據(jù)判定表達為:當前站臺ID 不為“0”,列車速度降為“0”,至列車再次啟動期間,列車綜合方向向前持續(xù)為“1”,并且,門關好狀態(tài)持續(xù)為“1”。

        當發(fā)生沖標時,列車停車后不開門,方向為向后退行,車輛數(shù)據(jù)判定表達為:當前站臺ID 不為“0”,列車速度降為“0”,至列車再次啟動期間,列車綜合方向向后為“1”,且所有門關好狀態(tài)持續(xù)為“1”。

        當未發(fā)生相關行車事件時,區(qū)間異常停車判定為手動駕駛超速緊制,車輛數(shù)據(jù)判定表達為:列車速度降為“0”,列車速度與站臺ID 同時為“0”,且所有門關好狀態(tài)持續(xù)為“1”。

        3.2.2 運行舒適度評價策略,手動駕駛技術運行舒適度評價通常為列車縱向振動加速度,即列車啟動、減速或緊急制動時產(chǎn)生的振動。在《鐵路旅客列車縱向動力學試驗方法與評定指標》(TB/T 2370—1993)中,列車縱向加速度和減速度的評定指標為“列車啟動、調速及常用制動時,縱向平均加或減速度的絕對值應不超過0.08g,列車緊急制動時的平均減速度應不超過0.12g,但在初速為40km/h 以下時允許不超過0.14g,列車緊急制動時的最大縱向減速度不應超過1.0g”。根據(jù)地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)中牽引指令反饋、制動指令反饋、牽引制動參考值、列車速度等有效數(shù)據(jù)研究,提出以主控手柄級位、加速度以及加速度變化率三種運行舒適度評價策略。

        為進一步驗證評價策略的可靠性,利用末班車后回場空載列車開展手動駕駛測試,以不同的級位(100%、80%、60%、50%、30%)牽引/制動操縱列車,測試人員模擬站立乘客體驗客室內對運行舒適度的直觀評價,并記錄相應的時間點。運行舒適度直觀評價劃分三級:運行舒適度一般(I 級)表現(xiàn)為明顯有頓挫感;運行舒適度較差(Ⅱ級)表現(xiàn)為站立困難,站立人員向前/向后挪動;運行舒適度極差(Ⅲ級)表現(xiàn)為站立人員有明顯摔倒趨勢。

        通過地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)分析,對主控手柄級位與運行舒適度測試值進行對比,得出結論:主控手柄級位僅代表牽引/制動力輸出參考值,與運行舒適度測試值正相關性不明顯。因此,主控手柄級位參考值不適用于運行舒適度評價策略。

        通過地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)分析,按照每秒加速度變化值進行計算,對列車加速度與運行舒適度測試值進行對比,得出結論:列車加速度僅為速度變化率,具有一定參考意義,但與運行舒適度測試值同樣未呈正相關。因此,列車加速度參考值不適用于運行舒適度評價策略。

        3.2.3 加速度變化率評價策略,通過地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)分析,按照每秒加速度變化值進行計算,對加速度變化率與運行舒適度測試值進行對比,結果如圖2 所示。

        圖2 加速度變化率與運行舒適度曲線對比

        根據(jù)數(shù)據(jù)對比分析發(fā)現(xiàn),加速度變化率與運行舒適度測試值基本呈正相關,通過試驗數(shù)據(jù),運行舒適度評價與加速度變化率絕對值結果如下:沖動I 級,在0.91~1.76m/s3;沖動Ⅱ級,在1.56~2.01m/s3;沖動Ⅲ級,在1.54~3.14m/s3。具體運行舒適度評價取值仍需進一步分析,再次采樣1 號線手動駕駛測試值,當加速度變化率絕對值大于0.90m/s3時,加速度變化率與運行舒適度評價關系見表1。

        表1 加速度變化率與運行舒適度評價關系

        通過進一步的數(shù)據(jù)分析,加速度變化率在0.9~1.5m/s3時,共發(fā)生98 次,運行舒適度有感評價共5 次,其中沖動I 級評價4 次,沖動Ⅱ級評價1 次,基本可排除人體主觀運行舒適度評價產(chǎn)生的誤差。因此,當加速度變化率小于1.5m/s3時,判定為正常允許范圍。當加速度變化率在1.5~1.8m/s3時,共發(fā)生了16 次,運行舒適度的有感評價共12 次,其中沖動I 級評價9 次,沖動Ⅱ級評價2 次,沖動Ⅲ級評價1 次。因此,當加速度變化率在1.5~1.8m/s3時,判定為沖動I 級,運行舒適度表現(xiàn)為明顯有頓挫感。

        當加速度變化率在1.8~2.0m/s3時,共發(fā)生5 次,運行舒適度有感評價共5 次,其中沖動I 級評價0 次,沖動Ⅱ級評價3 次,沖動Ⅲ級評價2 次。因此,當加速度變化率在1.8~2.0m/s3時,判定為沖動Ⅱ級,運行舒適度表現(xiàn)為站立困難,站立人員向前/向后挪動。

        當加速度變化率大于2.0m/s3時,共發(fā)生4 次,運行舒適度有感評價共4 次,其中沖動I 級、沖動Ⅱ級均為0 次,沖動Ⅲ級評價4 次。因此,當加速度變化率大于2.0m/s3時判定為沖動Ⅲ級,運行舒適度極差,表現(xiàn)為站立人員有明顯摔倒趨勢。

        3.3 程序評價標準

        按照上述列車位置識別、運行準點率評價、精準停車評價及運行舒適度評價策略,比照傳統(tǒng)評價標準,以100 分為基礎分值,隨機選取1 名手動駕駛技術較優(yōu)的電客車司機的地鐵車輛運行數(shù)據(jù)進行試評價。

        經(jīng)試評價結果,手動駕駛技術較優(yōu)的電客車司機評分僅為56 分,評價結果較低。結果表明,傳統(tǒng)評價標準不適用于基于地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)的手動駕駛技術評價標準,需對評價標準進行調整。以較優(yōu)電客車司機評價不低于80 分為基準,對運行舒適度、運行準點率、精準停車三個評價維度考評分值調整后多次測試,確定基于地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)的手動駕駛技術評價標準表如下:

        3.3.1 運行舒適度,平穩(wěn)性等級為I 級,每次-0.1分;平穩(wěn)性等級為Ⅱ級,每次-0.2 分;平穩(wěn)性等級為Ⅲ級,每次-0.3 分。

        3.3.2 運行準點率,比照標準時間累計,每增加1s 對應扣0.1 分;比照標準時間累計≥120s,否決項。

        3.3.3 精準停車,進站對標過程中產(chǎn)生欠標、二次啟動的,每次-3 分;進站對標過程中沖標、退行的,每次-3 分;區(qū)間運行中產(chǎn)生緊急制動停車的,否決項。按照基于地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù)的列車位置識別、運行準點率評價、精準停車評價、運行舒適度評價策略以及評價標準,對比原有的人工評價方式,效率由原來的每人20min 壓縮到1min 以內,極大提高了工作效率。

        4 結語

        電客車司機為乘客出行提供服務,手動駕駛技術是保障列車正點率、運行圖兌現(xiàn)率以及乘客乘坐體驗的基礎。通過地鐵車輛ERM 運行數(shù)據(jù),研究運行準點率評價、精準停車評價、運行舒適度評價策略,開發(fā)手動駕駛技術評價程序。建立客觀、高效、全面的手動駕駛技術評價機制,克服了傳統(tǒng)手動駕駛評價人力成本高、主觀判斷強、覆蓋面小的缺點,達到了智能化,提升工作效率的目的。

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