技術(shù)特征：

1.一種高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一：建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型；建立高速列車追蹤模型；建立線路特征模型；

步驟二：運用采集的實際運行數(shù)據(jù)，訓(xùn)練步驟一建立的基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)的高速列車速度預(yù)測模型參數(shù)；

步驟三：基于訓(xùn)練好的高速列車速度預(yù)測模型和隨機生成N組控制序列集{cl_i},得到對應(yīng)的運行曲線集{vs_i}；

步驟四：實時采集限速、速度和位置數(shù)據(jù)，求解高速列車追蹤模型可得:D、L_m、L_n；

步驟五：判斷D-L_n＜ε是否成立；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，L_n為前、后車間隔距離閾值，ε是一個充分小的正實數(shù)；如果成立跳至步驟七，否則跳至步驟六；

步驟六：調(diào)整后車的限速為：V(l)＝v₁(l)，V(l)是高速列車運行的ATP限速；

步驟七：基于線路特征模型，建立高速列車追蹤運行曲線多目標設(shè)定模型，得到運行曲線Pareto解集；

步驟八：依據(jù)設(shè)定方法評估模型的運營效率指標，從Pareto解集中篩選得到一組最優(yōu)解vs_x；

步驟九：使用運營穩(wěn)定性指標評估vs_x；

步驟十：判斷vs_x是否滿足穩(wěn)定性要求，如果滿足，則結(jié)束，否則跳至步驟三繼續(xù)執(zhí)行。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述高速列車速度預(yù)測模型描述如下：

$X(t+1)=g\left(WX\right(t)W_{in}^T+U(t+1)+B)---\left(1\right)$

$Y(t+1)=g\left(W_{out}^{T}X\right(t+1\left)\right)---\left(2\right)$

Y(t+1)＝v(t+1),U(t+1)＝[v(t)；v(t-1)；v(t-3)；cl(t+1)] (3)

式中，U、X、Y分別為外部輸入、內(nèi)部神經(jīng)元狀態(tài)、網(wǎng)絡(luò)輸出矩陣/向量，W_in、W、W_out分別為輸入權(quán)值、內(nèi)部神經(jīng)元連接權(quán)值、輸出權(quán)值矩陣/向量；v(t+1)為高速列車當前時刻的運行速度，cl(t+1)∈{-1,0,1}為當前時刻的列車手柄級位，“-1、0、1”分別表示高速列車制動、惰行、牽引工況。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述建立高速列車追蹤模型的方法為：

給出最小安全間隔距離L_m和判斷后車運行狀態(tài)是否受到前車影響的間隔距離閾值L_n，如下所示：

$\begin{array}{c}{L}_m=l_a+l_b+L_2-L_1+e_{w1}+e_{w2}\\ =l_a+l_b+\frac{{\left(v_2+e_{v2}\right)}^2}{2c2}-\frac{{\left(v_1+e_{v1}\right)}^2}{2c1}+e_{w1}+e_{w2}\end{array}---\left(4\right)$

L_n＝L_m+L₁,D＝d₁-d₂ (5)

式中，l_a和l_b分別是兩車最小停車間距和列車車身長度；c₁和c₂分別是前車和后車的減速度，L₁和L₂是前車的緊急制動距離和后車的常用制動距離；v₁和v₂是前車和后車的速度；e_w1、e_v1和e_w2、e_v2分別是前車和后車的定位、運行速度的測量誤差；D為前、后車之間的實際追蹤間隔，d₁和d₂是前、后車的位置；D≤L_n時，后車的運行狀態(tài)受到前車運行狀態(tài)的影響。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟一中，所述建立線路特征模型為：

w_a＝w_r(p_r,l_r)+w_c(r_c,l_c)+w_t(v,l_t) (6)

式中，(p_r,l_r),(r_c,l_c)和(v,l_t)分別表示(坡度，坡道長度)，(曲率，曲線長度)和(列車速度，隧道長度)；在空氣阻力和自身重力的共同作用下，高速列車在分相區(qū)間內(nèi)的運行速度特征可描述為：

$\left\{\begin{array}{c}v\left(t\right)-v(t+1)>g\·\sin \left(p_r\right),p_r\≥0\\ v\left(t\right)-v(t+1)\<g\·\sin \left(p_r\right),p_r\<0\end{array}\right.---\left(7\right)$

式中，g·sin(p_r)為重力加速度g在平行于坡道方向上的分量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，所述步驟七中，建立高速列車追蹤運行曲線多目標設(shè)定模型的方法為：

給出安全和舒適度量指標，以及模型約束為：

A1安全

將D作為速度約束，則安全評價指標可表示為：

$\begin{array}{c}{f}_s=V\left(l\right)/(V\left(l\right)-v)\\ s.t.D-L_n\<\mathrm{\ϵ}\end{array}---\left(10\right)$

式中，D為高速列車實際間隔距離，v和V(l)分別是高速列車運行速度和ATP限速。在高速列車追蹤運行過程中，當v即將超過V(l)的時候，車載ATP系統(tǒng)會對列車自動實施緊急制動，所以V(l)-v＞0始終成立；ε是一個充分小的正實數(shù)；f_s越小，則列車追蹤運行過程發(fā)生安全事故的風險越??；

A2節(jié)能

將整個追蹤過程分成有限個充分小的區(qū)段，高速列車在每個區(qū)段內(nèi)的牽引能耗可表示為：

E_i＝F(v_i)ΔS_iM (11)

式中，ΔS_j＝v_j·Δt,v_j∈v,Δt為采樣周期，M是列車質(zhì)量，F(xiàn)(v_i)是高速列車牽引力，是速度v_i的函數(shù)；

整個區(qū)間內(nèi)的總牽引能耗為：

$f_e=\underset{i=1}{\overset{k}{\Σ}}{E}_i---\left(12\right)$

A3舒適

通過對加速度變化量和加速度變化率采用加權(quán)系數(shù)法求得舒適度評價指標，如下所示：

$a=\frac{dv}{dt},r=\frac{da}{dt}---\left(13\right)$

f_c＝ω₁|a|+ω₂|r| (14)

式中，a是加速度，a＞0表示加速，a＜0表示減速，r是加速度變化率，ω₁和ω₂是加權(quán)系數(shù)；由于高速列車自身強大的慣性，r對舒適度的影響相對a較小，將加權(quán)系數(shù)設(shè)定為ω₁＝0.8和ω₂＝0.2；

A4算法收斂性約束

采用的多目標粒子群優(yōu)化算法作為一種高效的隨機優(yōu)化算法，收斂性條件是其基本約束之一；

該算法搜索機制可表示為：

式中，x_j(n)為第j個粒子的位置，pb_j(n)和gb(n)分別表示該粒子最佳位置和種群最佳位置，和是加速度系數(shù)，r1和r2是[0,1]內(nèi)均勻分布的隨機數(shù)，ω是動態(tài)權(quán)重，n_max是最大迭代次數(shù)；

令x^*為粒子最優(yōu)位置，則pb_j(n)和gb(n)可變換為：

$\begin{array}{c}{\mathrm{pb}}_j\left(n\right)=x^{*}+d_{\mathrm{pj}}\left(n\right)\\ \mathrm{gb}\left(n\right)=x^{*}+d_g\left(n\right)\end{array}---\left(16\right)$

式中，d_pj(n)和d_g(n)分別表示pb_j(n)和gb(n)到x^*的歐氏距離；

由于算法收斂性與粒子的位置密切相關(guān)，而與粒子的搜索速度幾乎無關(guān)，將式(16)代入式(15)消去v_j(n+1)可得：

對式(17)求期望可得：

式中，r1和r2是均勻分布，則有E(r1)＝E(r2)＝1/2，X＝E(x^*)是Pareto解集中心位置的期望，和X都是常數(shù)；

基于式(18)，優(yōu)化結(jié)果全局收斂可表示為：

$\underset{n\→\mathrm{\∞}}{\lim }E\left(x_j\right(n+1\left)\right)=X---\left(19\right)$

基于式(18)和(19)，可得算法收斂的充分條件為：

由上可得本設(shè)定方法收斂的充分條件為：

基于以上A1-A3中評價指標，將A4中的收斂性條件作為模型約束條件，建立高速列車追蹤運行曲線設(shè)定模型如式(22)-(23)所示：

min f(vs_i)＝{f_s(vs_i),f_e(vs_i),f_c(vs_i),f_cg(vs_i)} (22)

式中，f(vs_i)是綜合評價函數(shù)，vs_i是高速列車追蹤運行“速度-里程”曲線，ξ是給定的準點裕量；式(23)中：①是準點約束，②是限速和安全約束，③是算法收斂條件約束。求解該速度曲線設(shè)定模型，得到最優(yōu)運行曲線的Pareto解集。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的高速列車追蹤運行曲線優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于，步驟八中，所述依據(jù)設(shè)定方法評估模型的評估方法為：

將運營效率和穩(wěn)定性作為從Pareto解集中得到一組最優(yōu)解的篩選指標；

(1)運營效率：

將時間段T_s內(nèi)通過某站間區(qū)間的高速列車理論數(shù)量N_t定義為運營效率，如下所示：

N_t＝T_s/t_i (13)

$t_i=\underset{j=1}{\overset{k}{\Σ}}\mathrm{\Δ}t---\left(14\right)$

式中，N_t∈R⁺，t_i為第i列通過該區(qū)間的高速列車所需的站間運行時間。我們在此設(shè)定，按照本發(fā)明設(shè)定的最優(yōu)運行曲線運行的高速列車：k的計算式為ΔS_j＝v_j·Δt，v_j∈v，L₀為站間距離，Δt為采樣周期，ρ為給定的停車精度；由式可知，在滿足高速鐵路多目標運行要求的前提下，t_i越小則運營效率越高；

(2)運營穩(wěn)定性：

將后續(xù)列車運行時間t_i對前車晚點時間t_d的恢復(fù)能力定義為運營穩(wěn)定性，如下所示：

$\mathrm{\λ}=\frac{(T_0-t_i)-t_d}{t_d}---\left(15\right)$

式中，T₀為運營時刻表中給定的站間運營時間，λ為穩(wěn)定系數(shù)。λ＞0表示穩(wěn)定，且在一定范圍內(nèi)，λ越大則運營穩(wěn)定性越好；λ＜0則表示不穩(wěn)定。