[发明专利]一种基于遗传算法的列车建模方法

权利要求书

1.一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一，获取组成列车模型的列车参数，将列车参数分为预设数量的样本数组，将每个样本数组作为遗传算法的初始值；

步骤二，将工程记录数据导入遗传算法，在初始值的基础上，从工程记录数据中提取信号系统每个周期输出的控制量，对控制量进行遍历操作，当遍历完成后，将每个样本数组与工程记录数据进行运算，获得每个样本数组对应的适应度；

步骤三，选取适应度符合预设条件的目标数组，将目标数组与前一代中的样本数组进行交叉重组，获得重组后的数组，作为子代的初始数组；

步骤四，重复进行步骤二至步骤三的操作，直至当重组的次数达到预设值时，从当前子代的数组中选取适应度最大的数组，以及根据适应度最大的数组确定最优解的列车参数，基于最优解的列车参数构建列车模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，所述列车参数包括基本阻力的系数、牵引电机的延时特性参数、牵引特性曲线参数、制动特性曲线参数。

3.根据权利要求1所述的一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，所述步骤二包括：

获得当前车速下的信号系统输出的控制量，从工程记录数据中提取真车速度数组，从每个样本数组中提取基本阻力的系数；

将真车速度数组和基本阻力的系数代入基本阻力计算公式，计算得到的基本阻力；

从每个样本数组中提取牵引特性曲线参数和牵引电机的延时特性参数，获取列车模型的牵引力，从每个样本数组中提取制动特性曲线参数，获取列车模型的制动力，结合基本阻力以及牵引力计算每个样本数组中列车模型的加速度数组；

根据加速度数组，得到当前信号系统输出的控制量下的仿真速度数组。

4.根据权利要求3所述的一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，所述当遍历完成后，将每个样本数组与工程记录数据进行运算，获得每个样本数组对应的适应度，包括:

从每个样本数组获取仿真速度数组和从工程记录数据获取真车速度数组；

将仿真速度数组与真车速度数组中对应的元素进行求差处理，获取与每个元素差值的平方和，将平方和与真车速度数组中的元素和相除，得到每个样本数组的适应度。

5.根据权利要求2所述的一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，所述列车参数还包括动车的质量回转系数r_m和拖车的质量回转系数r_t、轨道粘着系数adhesion。

6.根据权利要求5所述的一种基于遗传算法的列车建模方法，其特征在于，所述步骤二包括：

获得当前车速下的信号系统输出的控制量，从工程记录数据中提取真车速度数组，从每个样本数组中提取基本阻力的系数；

将真车速度数组和基本阻力的系数代入基本阻力计算公式，计算得到的基本阻力；

从每个样本数组中提取牵引特性曲线参数和牵引电机的延时特性参数，获取列车模型的牵引力，从每个样本数组中提取制动特性曲线参数，获取列车模型的制动力，从每个样本数组中提取轨道粘着系数adhesion，获得列车模型的轨道间粘着力，从每个样本数组中提取动车的质量回转系数r_m和拖车的质量回转系数r_t，获得列车模型的回转质量，结合列车模型的牵引力、制动力、基本阻力以及轨道间粘着力计算每个样本数组中列车模型的加速度数组；

根据加速度数组，得到当前信号系统输出的控制量下的仿真速度数组。