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公开(公告)号：CN114044032A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111304092.9
申请日：2021-11-05
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明提出一种列车节能驾驶曲线动态优化方法和系统，本发明结合电动列车模型，依托庞氏极值原理，结合列车最优驾驶“最大牵引‑牵引巡航‑惰行‑制动巡航‑最大制动”工况集合，构建基于时空分解的高维图网络，以离散化的“时‑空‑能”状态点作为节点，使用多维复杂资源描述节点间连接弧，将单列车最优控制问题抽象为带时间窗口约束的最短路径旅行问题。本发明公开的方法计算量小，符合系统实时计算要求，可以直接应用于列车节能驾驶曲线优化系统，以解决当前列车自动驾驶系统运算速度与存储能力有限，复杂算法往往难以满足其运算的实时性需求的问题。
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公开(公告)号：CN110728771A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910960474.3
申请日：2019-10-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自动驾驶系统加速度快速在线估计方法及装置，所述方法包括其根据时间窗[(k-2w)T，kT]内的速度数据，采用最小二乘法进行速度曲线拟合来实现加速度的快速估计，所述时间窗[(k-2w)T，kT]内的速度数据记为从历史时刻(k-2w)T到当前kT的历史数据v((k-2w)T)，v((k-2w+1)T)，…，v((k-1)T)，v(kT)；根据速度曲线拟合误差的标准差与已知噪声标准差σξ间的关系以及实时计算的加速度a0(t)的相对估计偏差来动态调整所述时间窗[(k-2w)T，kT]的时间窗口的长度。通过最小二乘法的数据矩阵在滑动时间窗内可以实现加速度的快速估计，在ATO平台上采用定点数计算基本不会带来舍入误差累计，舍入误差也可接受。根据曲线拟合的标准差与已知噪声标准差间的关系以及实时计算的加速度的相对估计偏差来动态调整时间窗的长度从而实现低延时高准确度的加速度估计。
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公开(公告)号：CN103226657A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310123576.2
申请日：2013-04-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于假设检验方法的ZPW2000A轨道电路仿真模型校核验证的方法，属于高速铁路信号系统技术领域。首先通过计算仿真模型可能测量点的相对灵敏度确定ZPW2000A轨道电路最终测量点，同时通过蒙特卡洛方法对仿真模型可能测量点的幅值数据进行计算得到检验统计量概率的区间分布函数，并求取ZPW2000A轨道电路的超椭球面接收域，最后通过测量ZPW2000A轨道电路最终测量点的信号幅值来验证ZPW2000A轨道电路与仿真模型的一致性。本发明方法利用样本数据推断出仿真模型与实物模型是否一致，验证所用的方法简单有效，具有严谨的理论依据和良好的可操作性，结论可靠性高。本发明建立的校核验证方法，可广泛用于高速铁路或普通铁路的轨道电路仿真系统的校核验证。
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公开(公告)号：CN102034004A
公开(公告)日：2011-04-27
申请号：CN201010591817.2
申请日：2010-12-08
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于元模型的高速铁路信号系统地理线路建模方法，属于高速铁路信号系统技术领域。本方法通过建立基于参数方程的曲线坐标系簇和轨道区段模型，构建完整的高速铁路线路模型，并且在地理线路模型上给出了小跨度设备和大跨度设备的表达方法。本发明给出了地理线路的几何拓扑结构模型的构建方法，建立的模型具有简洁、完备、准确和可扩展等特点，可与高速列车动力学模型及其它信号设备模型一起用于高速铁路运行控制系统的仿真测试和验证。
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公开(公告)号：CN119647801A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202311188372.7
申请日：2023-09-14
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q10/047 , G06Q50/40
Abstract: 本公开涉及一种轨道交通协同调度方法、装置、电子设备和存储介质，确定包括至少一个线路的轨道交通路网，每个线路包括至少两个车站，每两个车站之间为一个运行区间。确定轨道交通路网对应的约束条件和描述客流需求不确定性的客流需求矩阵，客流需求矩阵中包括的多个元素符合同一种分布。根据约束条件和客流需求矩阵求解轨道交通路网的最优全局运能属性集合，再确定最优全局运能属性集合对应的调度方案为轨道交通路网的目标调度方案，用于表征轨道交通路网中每个车站的调度策略。本公开可以通过确定客流需求矩阵实现在客流需求不确定性条件下进行区域轨道交通车流和客流的协同优化问题，准确、灵活地得到最优的协同调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118673648A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202310258353.0
申请日：2023-03-16
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/40 , G06Q10/0631 , G06F111/04
Abstract: 本公开涉及一种基于深度强化学习的重载铁路优化调度方法和装置，获取包括至少一个列车的列车集合，以及至少一个铁路轨道股道段的股道段集合。确定预设的作业类型集合以及调度约束条件，通过马尔科夫决策过程基于股道段集合、作业类型集合和调度约束条件生成用于确定铁路调度方案的序贯决策问题，并基于强化学习方法解决序贯决策问题得到铁路调度方案，其中包括每个列车的调度策略。本公开通过确定列车集合、股道段集合、作业集合以及约束条件的方式建立仿真环境，并根据马尔科夫决策过程基于仿真环境将铁路调度方案生成问题转化为序贯决策问题，并根据深度强化学习方法自动有效的生成铁路调度方案，提高了生成方案的效率以及效果。
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公开(公告)号：CN111688760A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010581971.5
申请日：2020-06-23
Applicant: 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种通过陡坡路段的列车快速节能优化方法及装置，所述方法包括：所述列车通过坡度路段时，将列车的行驶位置x与最优驾驶工况切换点Xswitch比较后切换为最优驾驶工况，所述最优驾驶工况切换点Xswitch的公式表示为本发明提供的通过陡坡路段的列车快速节能优化方法计算量小，满足列车实时性要求，可以在列车速度曲线规划系统中直接应用。
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公开(公告)号：CN103226657B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310123576.2
申请日：2013-04-10
Applicant: 清华大学 , 北京全路通信信号研究设计院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于假设检验方法的ZPW2000A轨道电路仿真模型校核验证的方法，属于高速铁路信号系统技术领域。首先通过计算仿真模型可能测量点的相对灵敏度确定ZPW2000A轨道电路最终测量点，同时通过蒙特卡洛方法对仿真模型可能测量点的幅值数据进行计算得到检验统计量概率的区间分布函数，并求取ZPW2000A轨道电路的超椭球面接收域，最后通过测量ZPW2000A轨道电路最终测量点的信号幅值来验证ZPW2000A轨道电路与仿真模型的一致性。本发明方法利用样本数据推断出仿真模型与实物模型是否一致，验证所用的方法简单有效，具有严谨的理论依据和良好的可操作性，结论可靠性高。本发明建立的校核验证方法，可广泛用于高速铁路或普通铁路的轨道电路仿真系统的校核验证。
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公开(公告)号：CN115675583B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202110863230.0
申请日：2021-07-29
Applicant: 国家高速列车青岛技术创新中心 , 清华大学
Abstract: 本公开涉及一种驾驶策略确定方法、装置、电子设备和存储介质，通过确定包括目标路线对应多个驾驶策略的有向无环图，以及目标路线中的多个通行点，根据各驾驶策略中节点的第一属性信息、连接节点路径的第二属性信息和通行点的第三属性信息确定能耗边界矩阵，并进一步根据各节点的第一属性信息、各路径的第二属性信息以及能耗边界矩阵对各驾驶策略进行剪枝，得到目标路线对应的目标驾驶策略。本公开实施例通过目标路线中通行点的属性和有向无环图中节点和路径的属性对各驾驶策略进行剪枝，实现了精确最优驾驶策略的求解，简化了计算过程，满足了计算过程的实时性，提高了最终驾驶策略的精确程度。
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公开(公告)号：CN119721515A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202311193873.4
申请日：2023-09-15
Applicant: 国家高速列车青岛技术创新中心 , 清华大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/40 , G06F17/11
Abstract: 本公开涉及一种列车调度与客流引导协同优化方法及装置，方法包括获取在预设时间段内路网的第一客流信息，路网包括多个线路，线路上设有多个车站，第一客流信息指示由出发站乘至目的站的乘客人数，出发站和目的站分别为路网中的任意一个车站；将第一客流信息输入至优化模型中进行列车调度与客流引导协同优化，得到优化结果，优化模型通过基于最小化供电能耗且最小化乘客等待时间的优化目标训练确定，优化结果指示优化后的路网中各线路上的列车调度信息和客流引导信息。根据本公开实施例提供的列车调度与客流引导协同优化方法及装置能够有效减小牵引供电系统能耗并缩短乘客平均等待时间，从而提升城市轨道交通的能效并提高服务质量。
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