[发明专利]列车长大下坡控制方法、装置及电子设备

说明书

本发明一个或多个实施例提供一种列车长大下坡控制方法、装置及电子设备，包括：输出长大下坡制动区间第一把闸的减压指令，根据减压情况获取下一把闸减压量系数比最小约束；根据减压量系数比最大约束以及最小约束确定第二把闸的减压量系数比；获取第二把闸的充风时间，根据换算空气制动力理论计算模型获取第一理论空气制动力，并结合第二把闸的减压量系数比获取第二把闸的空气制动力；查询模型获取第二把闸的减压量；列车到达减压地点时控制输出第二把闸的减压指令，根据减压情况更新最小约束，以预测计算下一把闸需要输出的减压量。本发明能够提前预测下一把闸的减压量，设计自动驾驶长大下坡可变减压量策略，提高列车标准化操作水平。

技术领域

本发明属于一种列车控制技术领域，具体是涉及到一种列车长大下坡控制方法、装置及电子设备。

背景技术

铁路已经实现2万吨组合列车常态化运营，铁路货运量逐年增长，但由于列车长度较长、载重量大，铁路线路长大下坡道较多，需要多次制动/缓解才能有效控制车速，因此列车自动驾驶系统控制过程中控制难度大、安全风险高。

现有铁路连续长大下坡区段操规对列车减压/缓解的地点、速度都做了严格的要求和限制，迫切需要标准化统一操纵。但由于铁路使用空气制动系统制动，每次列车管减压量、制动缸压强、车辆制动时刻、充风时间、闸瓦摩擦系数等均存在不确定性，因此自动驾驶系统输出同一减压指令(常用减压量50kPa)情况下，列车制动力不一致，导致列车操纵复杂，很难完美有效地控制列车缓解的地点和速度同时满足操规要求。现阶段列车多质点模型和基于流体力学的空气制动系统模型虽然精度高，但模型复杂度高、计算量大、难收敛；基于机车运行速度平滑滤波得到加速度，并反算空气制动力的方案虽然可以得到整个列车空气制动力，但由于坡道、牵引电制动力变化、滤波等因素，机车加速度并不准确，且机车加速度并不等于整个列车的加速度，因此反算得到的空气制动力不准确。在此现状下，本发明提出一种新的空气制动力计算方法，可提前预测空气制动力，并设计自动驾驶长大下坡可变减压量策略和克隆复制优秀司机操纵经验方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种列车长大下坡控制方法、装置及电子设备，以解决空气制动力不准确，列车标准化操作水平不高的问题。

基于上述目的，本发明一个或多个实施例提供了一种列车长大下坡控制方法，包括：输出长大下坡制动区间第一把闸的减压指令，并根据减压情况获取下一把闸减压量系数比最小约束；根据预设的减压量系数比最大约束以及所述下一把闸减压量系数比最小约束确定第二把闸的减压量系数比；获取第二把闸的列车管充风时间，并根据预设的换算空气制动力理论计算模型获取第一理论空气制动力，并结合所述第二把闸的减压量系数比获取第二把闸的空气制动力；根据所述第二把闸的空气制动力查询所述换算空气制动力理论计算模型获取第二把闸的减压量；在列车到达减压地点时根据所述第二把闸的减压量控制输出第二把闸的减压指令，并根据减压情况更新所述下一把闸减压量系数比最小约束，以预测计算下一把闸需要输出的减压量。

可选的，所述输出长大下坡制动区间第一把闸的减压指令之前，包括：根据长大下坡连续制动的历史数据构建所述换算空气制动力理论计算模型；根据贯通试验获取所述减压量系数比最大约束。

可选的，所述根据长大下坡连续制动的历史数据构建所述换算空气制动力理论计算模型，包括：根据长大下坡连续制动的历史数据获取多个离散减压量下不同速度对应的空气制动力以及多个离散充风时间下不同速度对应的空气制动力；根据所述空气制动力对换算摩擦系数和常用制动系数进行修正；根据修正的所述换算摩擦系数和所述常用制动系数进行数据插值，获取每隔预设压差的减压量下不同速度的空气制动力以及每隔第一预设时间的充风时间下不同速度的空气制动力，形成所述换算空气制动力理论计算模型。