文档名：基于改进PSOSA算法的城轨列车ATO节能优化研究
摘要：针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法.首先,建立城轨列车运行控制模型和多目标优化模型,并对城轨列车运行工况策略进行分析;然后,将PSO的种群信息共享特点和SA以一定概率接受劣质解的特点进行有效结合,使PSO算法避免陷入局部最优解,提高全局寻优的概率.同时,对PSO中的惯性权重系数和学习因子等参数进行全局自适应性改进,进一步搜寻全局最优解;最后,选取明珠线1000m线路条件,综合考虑线路限速和坡度等因素,通过实例仿真实验对比多种智能算法,验证了所提算法在满足多种指标的前提下,将能耗减低了7.7％,同时寻求最优的工况控制序列指导列车运行,验证了算法的有效性和正确性.
作者：苏明健 肖宝弟 岳丽丽 Author：SUMingjian XIAOBaodi YUELili
作者单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070兰州交通大学自动化与电气工程学院,甘肃兰州730070;北京康吉森交通技术有限公司,北京101318
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(10)
分类号：TP292
关键词：列车节能优化 城市轨道交通 粒子群优化算法 速度距离曲线
Keywords：trainenergysavingoptimization urbanrailtransit particleswarmoptimization(PSO)algorithm velocitydistancecurve
机标分类号：U268.6TP391.9TM621.2
在线出版日期：2023年11月6日
基金项目：基于改进PSO-SA算法的城轨列车ATO节能优化研究[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(10)苏明健 肖宝弟 岳丽丽针对城轨列车自动驾驶(ATO)系统在控制列车实现自动运行的过程中,需同时满足列车运行准点性、精确停车、舒适性及节能性等多性能指标的要求,提出将改进粒子群优化(PSO)算法和模拟退火(SA)算法相结合的速度曲线优化方法.首...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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