基于事件触发的列车自动调整控制方法.pdf

《基于事件触发的列车自动调整控制方法.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于事件触发的列车自动调整控制方法.pdf（22页完成版）》请在专利查询网上搜索。

1、(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910390719.3 (22)申请日 2019.05.10 (71)申请人 北京交通大学 地址 100044 北京市海淀区上园村3号 (72)发明人 李树凯王悉杨立兴高自友 (74)专利代理机构 北京卫平智业专利代理事务 所(普通合伙) 11392 代理人 张新利谢建玲 (51)Int.Cl. B61L 27/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于事件触发的列车自动调整控制方 法 (57)摘要 本发明属于城市轨道交通控制技术领域， 涉 及一种基于事件触发的列车。

2、自动调整控制方法， 所述方法通过实时在线获取列车信息， 针对列车 受到干扰， 而偏离既定运行时刻表的情况或乘车 人数偏差过大的情况， 当检测到系统的状态偏差 满足一定条件时， 触发启动本发明所述列车自动 调整控制方法， 并结合已有的列车自动驾驶系 统， 保障列车在延误下能够正常运行， 保证轨道 交通系统的效率、 准点率和乘车舒适性。 与既有 基于动态规划和MPC方法的列车调整方法相比， 本发明可以减少约50的控制量计算次数， 节约 状态信息传输的带宽。 权利要求书7页 说明书11页 附图3页 CN 110228507 A 2019.09.13 CN 110228507 A 1.一种基于事件触发。

3、的列车自动调整控制方法， 其特征在于， 包括以下步骤： S1： 采集列车实时信息， 包括： 实际的到发时间、 列车上的人数； S2： 根据该列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息， 判断是否产生了延误； S3： 如果列车偏离既定时刻表则使用事件触发的列车自动控制方法进行控制， 计算方 法步骤包括： S31： 给定预测时域和控制时域； S32： 根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控 制模型， 预测得到预测时域的相关信息； S33： 以最小化目标函数为优化控制目标， 考虑地铁系统自动调整控制中的相关约束条 件， 在预测时域内建立优化控制模型； S34： 判断测。

4、量误差是否满足阈值条件， 若满足， 则采集地铁系统实时状态， 通过优化重 新计算控制量， 并作用于地铁系统； 否则使用上一个控制阶段得到的控制量并作用于地铁 系统； S4： 重复步骤S1-S3， 直到控制过程结束。 2.如权利要求1所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 步骤S32 根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预测控制模型的 过程如下： S321、 模拟交通环境： 是列车i离开车站n+1的实际时间， 由公式得到， 其中： i是列车标 号； n是站台标号； 是列车i离开车站n的实际时间； 是列车i从车站n到车站n+1的实际运 行时间；是列车。

5、i在车站n+1的实际停站时间； 由公式得到列车实际的区间运行时间， 其中： 是列车i从车站n到车 站n+1区间既定运行时间； 是对实际的区间运行时间的调整控制量；是列车i从车站 n到车站n+1运行中不确定事件造成的延误； 由公式得到列车i在车站n+1实际的停站时间， 其 中： Mn+1是列车在n+1站的最小停站时间；是对实际停站时间的调整控制量； 是列车i在站台n+1停站时不确定事件造成的列车延误； 表示每个乘客上车或下车所造成 的延误率，表示在站台n+1上车搭乘列车i的乘客数量，表示列车i上在站台n+1下车 乘客的数量； 令其中，表示时间调整控制量总和，表示： 从车站n出发后到车站n+1出发。

6、前， 不确定事件造成的列车延误总和， 列车i在车站n+1的实 际发车时间表示为： S322、 模拟乘客流： 表示列车i从站台n+1发车时车上乘客的人数， 由公式(1)得到， 权利要求书 1/7 页 2 CN 110228507 A 2 其中： 表示列车i从站台n发车时车上乘客的人数，如式(2)所示， 如式(3)所示， 其中，表示： 在列车i到达车站n+1的旅客到达率；表示列车i上的乘客在车站n+1 下车的比率；代表在列车i到达车站n+1时对乘客人数的调整策略； S323、 建立列车运行时刻和客流调整联合模型： 在实际中， 考虑到列车离开站台n+1的实际时间受到的影响，进一步表示为 式(4)， 。

7、进一步根据式(4)对进行整理得出式(5)， 根据式(1)、 (2)、 (3)和(5)推导出式(6)， 为了实现对于列车运行时刻和客流的联合调整， 令得到列 车运行时刻和客流调整联合模型， 如式(7)所示， 其中， 权利要求书 2/7 页 3 CN 110228507 A 3 表示从车站n-1出发后到车站n出发前， 不确定事件造成的列车延误总和； 如式(8)所示， 如式(9)所示， S324、 对于轨道交通系统来说， 列车的目标时刻表和目标乘客数量分别满足式(10)和 式(11)， 其中，代表列车i预计离开车站n的时间，代表预计的发车间隔， 代 表列车i在车站n期望的乘客数量； 根据列车离开站台。

8、的实际时间和实际乘客数量分别与预计的出站时间和预计 的乘客数量之间的偏差计算控制量， 为此引入偏差状态如式(12)所示， 对于具有I辆车， N个站台的地铁线路， 为了便于表示， 采用矩阵的表示形式， 且用k表示 阶段， 根据式(8)得出式(13)， 根据式(9)得出式(14)， 权利要求书 3/7 页 4 CN 110228507 A 4 根据式(10)得出式(15)， 根据式(11)得出式(16)， 通过将式(13)减去式(15)得到列车离开站台的实际时间与列车预计出站时间的 偏差， 通过将式(14)减去式(16)得到实际乘客数量与预计的乘客数量的偏差， 联立两 个偏差式形成偏差的动态方程，。

9、 所述地铁列车调整MPC预测控制模型用如式(17)所示的矩 阵形式表示， x(k+1)Ax(k)+Bu(k)+C(k) (17) 其中，表示列车离开站台N的实际时间与预计离开站台 时间的偏差， 或实际乘客数量与目标乘客数量的偏差， u(k)中的元素表示对列车在各站台实际发车时间的调整控 制量， 以及实际搭乘旅客数量的调整控制量； (k)中的元素表示对列车运行过程的干扰以及实际搭乘 旅客数量的干扰； 权利要求书 4/7 页 5 CN 110228507 A 5 3.如权利要求2所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 步骤S33 中所述目标函数表示为如下形式： 其中， Q和R是权。

10、重系数。 4.如权利要求3所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 步骤S33 中所述相关约束条件如式(19)所示， Ul,minul(k)Ul,max (19) 其中， 其中ul(k)表示u(k)中的第l个元素， Ul,min表示最小控制幅度； Ul,max表示最大控制 幅度； 基于上述地铁列车调整MPC预测控制模型、 目标函数和相关约束条件， 在预测时域内形 成的步骤S33中所述的优化控制模型如式(20)和式(21)所示， 5.如权利要求4所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 首先基于 模型预测控制方法， 采用状态反馈的方式设计控制量， 在阶段k， 用于。

11、列车运行时间和停站 时间自动调整控制量以及乘客数量的控制量为u(k)， 如式(22)所示， u(k)F(k)x(k) (22) 其中， F(k)为控制增益。 6.如权利要求5所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 基于 权利要求书 5/7 页 6 CN 110228507 A 6 Matlab的LMI工具箱求解得到满足目标函数和相关约束条件的控制增益F(k)， 同时在干扰 (k)作用下， 系统状态满足H鲁棒性， 如式(23)所示， 其中kf表示预测时域， j为预测的阶段数， 代表扰动抑制等级； 计算控制增益F(k)的问题转化为： 基于Matlab的LMI工具箱求解如式(24)。

12、所示， 满足约 束条件为线性矩阵不等式的凸优化问题 其中， (k)X(k)-E(k)-ET(k)， (k)AE(k)+B (k)， hl代表单位矩阵的第l列， (k)0， G(k)0， E(k)， X (k)和 (k)均为待求解参数， I为单位矩阵， 代表扰动抑制等级； 通过求解得到满足目标函数和相关约束条件的控制增益F(k) (k)E-1(k)， 同时在干 扰(k)作用下， 系统状态满足H鲁棒性。 7.如权利要求6所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 根据事件 触发控制的原理， 用于列车运行时间和停站时间自动调整控制量以及乘客数量的控制量具 体如式(25)所示， u(k)。

13、F(ks)x(ks),kks,ks+1) (25) 其中， ks为采样时刻， 在两个采样时刻之间， 控制量保持不变， 从而达到节省计算开支的 效果。 8.如权利要求7所述的基于事件触发的列车自动调整控制方法， 其特征在于： 步骤S34 的具体步骤如下： S341： 在每个控制决策阶段k， 计算状态偏差 (k)， (k)x(ks)-x(k),kks,ks+1)； S342： 判断状态偏差 (k)是否满足| (k)| |x(k)|， 权利要求书 6/7 页 7 CN 110228507 A 7 其中 P(ks) (ks)X-1(ks),(ks)A+BF(ks)， (ks)P(ks)-T(ks)P(。

14、ks)(ks)， min( (ks)表示矩阵(ks)的最小特征值， 为控制参数， 0 1； S343： 若| (k)| |x(k)|成立， 则采集当前系统的偏差状态x(k)， 利用LMI工具箱 求解控制增益F(k)， 并计算控制量u(k)F(k)x(k)， 同时更新采样时刻ksk； 否则， 沿用上 一个采样时刻的控制量来对列车运行时间、 停站时间和乘客数量进行调整。 权利要求书 7/7 页 8 CN 110228507 A 8 一种基于事件触发的列车自动调整控制方法 技术领域 0001 本发明涉及城市轨道交通控制领域。 更具体地， 涉及一种基于事件触发方式的列 车自动调整控制方法。 背景技术 。

15、0002 城市轨道交通是城市公共交通体系的重要组成部分， 具有运量大、 速度快、 准点率 高、 占地少、 污染小等特点， 在较好地满足城市大规模出行需求的同时， 也符合可持续发展 的理念。 但是随着我国城市化进程的不断加快， 城市轨道交通线路不断增多， 旅客数量的急 剧增加。 特别是在客流高峰时段， 列车的实时运行容易受到外部干扰的影响而与预期的运 行时刻发生偏差， 造成乘客的拥挤， 大大降低了列车的运行效率， 严重影响乘客乘车的舒适 性和准时性。 针对此现象， 从技术层面考虑城市轨道交通系统中列车的自动调整问题， 可提 高轨道交通系统的运输效率， 对于促进轨道交通可持续发展具有重要的现实意义。

16、。 0003 目前， 基于通信的列车运行控制系统技术在城市轨道交通中广泛应用。 尤其是列 车自动驾驶系统ATO(Automatic Train Operation)的应用， ATO是实现列车自动行驶、 精确 停车、 站台自动化作业、 无人折返、 列车自动运行调整等功能的列车自动控制系统。 针对处 理城市地铁列车运行中发生的不确定事件干扰(如列车信号故障、 突发事件)， 列车自动调 整技术已成为城市地铁信号系统的一个核心功能。 该技术通过设计不同列车自动调整技 术， 满足列车自动调整的实时性和精准性。 0004 传统的列车自动控制技术主要采用动态规划的方法。 但是随着维数的增大， 传统 的动态规。

17、划容易出现维数克死的现象。 同时， 基于动态规划方法需要提前估计地铁系统列 车运行中的各种信息， 因而很难满足地铁运行控制的实时性。 为了解决上述问题， 近年来研 究人员研发了模型预测控制(MPC)算法。 模型预测控制(MPC)是一类特殊的控制， 它可以有 效地处理大规模的优化问题。 它的当前控制动作是在每一个采样瞬间通过求解一个有限时 域开环最优控制问题而获得。 过程的当前状态作为最优控制问题的初始状态， 解得的最优 控制序列只实施第一个控制作用。 但是基于MPC的列车自动调整算法要求在每个控制周期 都要实时地获取列车运行状态， 不但占用无线通信系统的带宽而且增加了处理器的计算负 担。 00。

18、05 因此， 从城市地铁系统列车实际运行状况出发， 研究一种基于事件触发的列车自 动调整控制方法是非常有必要的。 发明内容 0006 为了克服MPC算法的不足， 本发明公开了一种新的基于事件触发的列车自动调整 方法， 通过对列车运行状态和客流状态的监控， 当列车和客流状态达到一定的阈值时， 触发 在线调整算法， 从而达到减小对于通信资源的消耗， 提高算法实时性的目标。 0007 为了解决上述问题， 本发明提出一种基于事件触发的列车自动调整控制方法， 包 括以下步骤： 说明书 1/11 页 9 CN 110228507 A 9 0008 S1： 采集列车实时信息， 包括： 实际的到发时间、 列车。

19、上的人数等； 0009 S2： 根据该列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息(如既定时刻表、 列车重 量、 列车容量等)， 判断是否产生了延误； 0010 S3： 如果列车偏离既定时刻表则使用事件触发的列车自动控制方法进行控制， 计 算方法步骤包括： 0011 S31： 给定预测时域和控制时域； 0012 S32： 根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信息建立地铁列车调整MPC预 测控制模型， 预测得到预测时域的相关信息； 0013 S33： 以最小化目标函数为优化控制目标， 考虑地铁系统自动调整控制中的相关约 束条件， 在预测时域内建立优化控制模型； 0014 S34： 判断测量误差是。

20、否满足阈值条件， 若满足， 则采集地铁系统实时状态， 通过优 化重新计算控制量， 并作用于地铁系统； 否则使用上一个控制阶段得到的控制量并作用于 地铁系统； 0015 S4： 重复步骤S1-S3， 直到控制过程结束。 0016 在上述方案的基础上， 步骤S32根据列车的实时信息和既定的地铁系统的已知信 息建立地铁列车调整MPC预测控制模型的过程如下： 0017 S321、 模拟交通环境： 0018是列车i离开车站n+1的实际时间， 由公式得到， 其中： i是列 车标号； n是站台标号； 是列车i离开车站n的实际时间； 是列车i从车站n到车站n+1的 实际运行时间；是列车i在车站n+1的实际停站。

21、时间； 0019由公式得到列车实际的区间运行时间， 其中： 是列车i从车站n 到车站n+1区间既定运行时间；(其中整体代表一个变量)是对实际的区间运行时间 的调整控制量；(其中整体代表一个变量)是列车i从车站n到车站n+1运行中不确 定事件造成的延误； 0020由公式得到列车i在车站n+1实际的停站时 间， 其中： Mn+1是列车在n+1站的最小停站时间；(其中整体代表一个变量)是对实 际停站时间的调整控制量；(其中整体代表一个变量)是列车i在站台n+1停 站时不确定事件造成的列车延误； 表示每个乘客上车或下车所造成的延误率， 即单个乘客 上车或下车所延误的时间，表示在站台n+1上车搭乘列车i。

22、的乘客数量，表示列车i上 在站台n+1下车乘客的数量； 0021令其中，表示时间调整控制量总和， 表示： 从车站n出发后到车站n+1出发前， 不确定事件造成的列车延误总和， 列车i在车站n+1 的实际发车时间表示为： 0022 S322、 模拟乘客流： 说明书 2/11 页 10 CN 110228507 A 10 0023表示列车i从站台n+1发车时车上乘客的人数， 由公式(1)得到， 0024 0025其中：表示列车i从站台n发车时车上乘客的人数，如式(2)所示， 0026 0027如式(3)所示， 0028 0029其中，表示： 在列车i到达车站n+1的旅客到达率， 即在单位时间内， 将。

23、乘坐列车 i的旅客增长数量；表示列车i上的乘客在车站n+1下车的比率；代表在列车i到达车 站n+1时对乘客人数的调整策略， 即对数值的增减； 0030 S323、 建立列车运行时刻和客流调整联合模型： 0031在实际中， 考虑到列车离开站台n+1的实际时间受到的影响，进一步表 示为式(4)， 0032 0033进一步根据式(4)对进行整理得出式(5)， 即解出 0034 0035 根据式(1)、 (2)、 (3)和(5)推导出式(6)， 0036 0037为了实现对于列车运行时刻和客流的联合调整， 令 得到列车运行时刻和客流调整联合模型， 如式(7)所示， 0038 0039其中， 说明书 3。

24、/11 页 11 CN 110228507 A 11 0040 0041表示： 从车站n-1出发 后到车站n出发前， 不确定事件造成的列车延误总和，如式(8)所示， 0042 0043如式(9)所示， 0044 0045 S324、 对于轨道交通系统来说， 列车的目标时刻表和乘客数量分别满足式(10)和 式(11)， 0046 0047 0048其中，代表列车i预计离开车站n的时间，代表预计的发车间隔， 代表列车i在车站n期望的乘客数量； 0049对于控制算法的设计来说， 根据列车离开站台的实际时间和实际乘客数量 分别与预计的出站时间和预计的乘客数量之间的偏差计算控制量， 为此引入偏差状 态如。

25、式(12)所示， 0050 0051 对于具有I辆车， N个站台的地铁线路， 为了便于表示， 采用矩阵的表示形式， 且用k 表示阶段(列车在车站间运行以及在下一车站停车的过程称为一个阶段)， 0052 根据式(8)得出式(13)， 说明书 4/11 页 12 CN 110228507 A 12 0053 0054 根据式(9)得出式(14)， 0055 0056 根据式(10)得出式(15)， 0057 0058 根据式(11)得出式(16)， 0059 0060通过将式(13)减去式(15)得到列车离开站台的实际时间与列车预计出站时间 的偏差， 通过将式(14)减去式(16)得到实际乘客数量。

26、与预计的乘客数量的偏差， 联立两个偏差式形成偏差的动态方程， 所述地铁列车调整MPC预测控制模型用如式(17)所 示的矩阵形式表示， 0061 x(k+1)Ax(k)+Bu(k)+C(k) (17) 0062其中，表示列车离开站台N的实际时间与预计离 开站台时间(即预计的出站时间)的偏差， 或实际乘客数量与目标乘客数量(即预计的乘客 数量)的偏差， 0063u(k)中的元素表示对列车在各站台实际发车时间的调 整控制量(即时间调整控制量总和)， 以及实际搭乘旅客数量的调整控制量(即对乘客人数 的调整策略)； 0064(k)中的元素表示对列车运行过程的干扰(即不确 定事件造成的列车延误总和)以及实。

27、际搭乘旅客数量的干扰； 0065 0066 说明书 5/11 页 13 CN 110228507 A 13 0067 0068 0069 0070 0071 0072 在上述方案的基础上， 本发明的主要目标是减少偏差和减小控制的幅度， 其中延 误包括时刻表的偏差和乘客数量的偏差， 步骤S33中所述目标函数表示为如下形式： 0073 0074 其中， Q和R是权重系数。 0075 在上述方案的基础上， 在地铁系统运行过程中， 要严格约束控制的幅度， 步骤S33 中所述相关约束条件如式(19)所示， 0076 Ul,minul(k)Ul,max (19) 0077 其中， 其中ul(k)表示u(k。

28、)中的第l个元素， Ul,min表示最小控制幅度； Ul,max表示最大 控制幅度。 0078 基于上述地铁列车调整MPC预测控制模型、 目标函数和相关约束条件， 在预测时域 内形成的步骤S33中所述的优化控制模型如式(20)和式(21)所示， 0079 0080 说明书 6/11 页 14 CN 110228507 A 14 0081 在上述方案的基础上， 首先基于模型预测控制(MPC)方法， 本发明采用状态反馈的 方式设计控制量， 在阶段k， 用于列车运行时间和停站时间自动调整控制量以及乘客数量的 控制量为u(k)， 如式(22)所示， 0082 u(k)F(k)x(k) (22) 008。

29、3 其中， F(k)为控制增益。 0084 在上述方案的基础上， 基于Matlab的LMI工具箱求解得到满足目标函数和相关约 束条件的控制增益F(k)， 同时在干扰(k)作用下， 系统状态满足H鲁棒性， 如式(23)所示， 0085 0086 其中kf表示预测时域， j为预测的阶段数， 这里预测时域和控制时域一样， 代表 扰动抑制等级； 0087 计算控制增益F(k)的问题转化为： 基于Matlab的LMI工具箱求解如式(24)所示， 满 足约束条件为线性矩阵不等式的凸优化问题 0088 0089 0090 0091 0092 0093 其中， (k)X(k)-E(k)-ET(k)， 0094。

30、 (k)AE(k)+B (k)， 0095hl代表单位矩阵的第l列，G(k)0， E (k)， X(k)和 (k)均为待求解参数， I为单位矩阵， 代表扰动抑制等级； 0096 通过求解得到满足目标函数和相关约束条件的控制增益F(k) (k)E-1(k)， 同时 在干扰(k)作用下， 系统状态满足H鲁棒性， 即式(23)所示， 0097 0098 在上述方案的基础上， 根据事件触发控制的原理， 本发明用于列车运行时间和停 站时间自动调整控制量以及乘客数量的控制量具体如式(25)所示， 说明书 7/11 页 15 CN 110228507 A 15 0099 u(k)F(ks)x(ks),kks。

31、,ks+1) (25) 0100 其中， ks为采样时刻， 在两个采样时刻之间， 控制量保持不变， 从而达到节省计算 开支的效果。 0101 在上述方案的基础上， 步骤S34的具体步骤如下： 0102 S341： 在每个控制决策阶段k， 计算状态偏差 (k)， (k)x(ks)-x(k) ,kks, ks+1)； 0103 S342： 判断状态偏差 (k)是否满足| (k)| |x(k)|， 0104其中 0105min( (ks)表示矩阵(ks)的最小特征值， 为控制参数， 0 1； 0106 S343： 若| (k)| |x(k)|成立， 则采集当前系统的偏差状态x(k)， 利用LMI工 。

32、具箱求解控制增益F(k)， 并计算控制量u(k)F(k)x(k)， 同时更新采样时刻ksk； 否则， 沿 用上一个采样时刻的控制量来对列车运行时间、 停站时间和乘客数量进行调整。 0107 本发明的有益技术效果如下： 0108 本发明通过实时在线获取列车信息， 针对列车受到干扰， 而偏离既定运行时刻表 的情况或乘车人数偏差过大的情况， 当检测到系统的状态偏差满足一定条件时， 触发启动 本发明提出的列车自动调整控制方法， 并结合已有的列车自动驾驶系统(ATO)， 保障列车在 延误下能够正常运行， 保证轨道交通系统的效率、 准点率和乘车舒适性。 本发明所述方法， 与既有基于动态规划和MPC方法的列。

33、车调整方法相比， 本发明可以减少约50的控制量计 算次数， 节约状态信息传输的带宽。 附图说明 0109 本发明有如下附图： 0110 图1示出本发明提供的城市地铁线路示意图。 0111 图2(a)示出本发明提供的在案例1下产生的列车时刻延误的变化曲线示意图。 0112 图2(b)示出本发明提供的在案例1下产生的客流偏差的变化曲线示意图。 0113 图3(a)示出本发明提供的在案例2下产生的列车时刻延误的变化曲线示意图。 0114 图3(b)示出本发明提供的在案例2下产生的客流偏差的变化曲线示意图。 0115 图4示出本发明提供的在案例3下产生的列车时刻延误的变化曲线示意图。 0116 图5示。

34、出本发明提供的在案例3下产生的客流偏差的变化曲线示意图。 具体实施方式 0117 为了更清楚地说明本发明， 下面结合优选实例和附图对本发明做进一步的说明。 附图中相似的部件以相同的附图标记进行表示。 本领域技术人员应当理解， 下面所具体描 述的内容是说明性的而非限制性的， 不应以此限制本发明的保护范围。 0118 如图1所示， 给出了北京地铁亦庄线的示意图， 该地铁线路包含14个车站， 其中宋 说明书 8/11 页 16 CN 110228507 A 16 家庄站至次渠站为上行方向， 次渠站到宋家庄站为下行方向， 本实施例考虑的是宋家庄至 亦庄火车站的上行方向， 本实施例时间为早上7点半到9点。

35、的早高峰时段， 并设置初始阶段 (7： 30am)。 为了便于表示， 对车站进行了编号， 并给出了各站与客流相关的参数， 如表1所 示。 假设在初始阶段， 列车10， 11和12分别在车站3， 2和1受到了延误， 延误时间分别为35s， 45s和60s。 三列车上实际搭乘的旅客数量与标称的旅客数量偏差分别为35人， 40人和50人。 0119 表1站台的编码和客流参数 0120 0121其中， 为： 在列车i到达车站n的旅客到达率， 即在单位时间内， 将乘坐列车i的旅 客增长数量，为： 列车i上的乘客在车站n下车的比率， 目标函数J中的控制权重系数Q和R 设置为QRdiag0.1,.0.， 1。

36、用于调整列车运行时间和停站时间的控制量变化范围- 40s,30s， 用于调整乘客数量的控制量变化范围为-20,10， 设置三列车在运行到第七阶 段时受到了外部干扰而发生延误， 延误时间(即从车站n-1出发后到车站n出发前， 不确 定事件造成的列车延误总和)为10s,20s之间变化的随机数， 扰动抑制等级0.25， 控 制参数 0.15。 0122 在本发明中， 将考虑三个案例， 案例1： 在给定延误下， 不进行交通管理下的案例； 案例2： 在给定延误下， 使用仅适用MPC方法调整的案例； 案例3： 在给定延误下， 使用本发明 所述方法下的案例。 说明书 9/11 页 17 CN 1102285。

37、07 A 17 0123 从图2可以看出， 在案例1中， 由于缺乏有效的调整策略， 初始延误没有得到及时的 补偿， 延误通过轨道交通系统不断被传递， 导致延误的不断累积。 三列车运行到线路终点 时， 延误时间由最初的35s， 45s和60s分别上升到了50s， 65s和86s， 延误增加率分别为43， 44和43。 此外车内乘客数量与预计乘客数量之间的偏差也由35人， 40人和50人分别增 加至111人， 157人和222人， 车内将变得非常拥挤， 大大降低了乘坐舒适性。 0124 从图3可以看出， 在引入了基于MPC的列车调整策略后， 列车延误和车厢内的乘客 数量偏差都得到了有效地控制， 在。

38、经过5个控制阶段后， 偏差状态收敛到了零状态， 这意味 着列车的实际运行时刻表与预计的时刻表完全一致， 同时车厢内乘客的数量也与标称值一 致， 从而确保了轨道交通系统运营的效率、 准点率和舒适性。 在系统受到外部干扰时， 该控 制方法能够有效减轻干扰的影响， 确保系统状态收敛到原点， 从而保证了系统的鲁棒性。 0125 表2给出了在案例2中的控制量输入， 可以看出调整列车时刻的控制量变化范围- 24s,0， 用于调整乘客数量的控制量变化范围为-11,0， 满足约束条件的要求。 0126 表2案例2的控制量 0127 0128其中，和分别为列车10、 11和12调整列车时刻的控制量， 和分别为列。

39、车10、 11和12调整乘客数量的控制量。 在此基础上， 在 案例三中应用了本发明提出的基于事件触发的列车自动调整控制方法。 从图4和5可以看 出， 列车延误和车厢内的乘客数量偏差都得到了有效地控制， 在经过4个控制阶段后， 偏差 状态收敛到了零状态， 这意味着列车的实际运行时刻表与预计的时刻表完全一致， 同时车 说明书 10/11 页 18 CN 110228507 A 18 厢内乘客的数量也与标称值一致。 与案例2相比， 案例3用了相对较少的控制阶段来达到平 衡点， 可见本发明提出的方法具有较好的收敛速度。 在系统受到外部干扰时， 该控制方法能 够有效减轻干扰的影响， 确保系统状态收敛到零。

40、状态。 因此本发明提出的方法能够确保轨 道交通系统运营的效率、 准点率、 舒适性以及鲁棒性。 0129 为了更好地说明本发明的优势， 列出了本发明方法在案例3中的输出控制量， 如表 3所示。 通过比较表2和表3可以发现， 表2中每个控制阶段的控制量都不同， 这说明案例2的 方法需要在每个控制阶段来计算待输入的控制量。 而在案例3中， 引入了基于事件的触发条 件， 通过检测测量误差来确定是否需要重新计算控制量。 在这种机制下， 表3中相邻控制阶 段的控制量保持不变， 这说明控制量每隔一个控制阶段才重新计算一次， 减小了大约50 的计算开销。 同时， 在这期间不需要实时地传输列车和客流的状态信息，。

41、 也可以有效地减小 无线带宽的消耗。 0130 表3案例3的控制量 0131 0132 显然， 本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所做的举例， 而并非是对 本发明的实施方式的限定， 对于所属领域的普通技术人员来说， 在上述说明的基础上还可 以做出其它不同形式的变化或变动， 这里无法对所有的实施方式予以穷举， 凡是属于本发 明的技术方案所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。 0133 本说明书中未做详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。 说明书 11/11 页 19 CN 110228507 A 19 图1 图2 说明书附图 1/3 页 20 CN 110228507 A 20 图3 图4 说明书附图 2/3 页 21 CN 110228507 A 21 图5 说明书附图 3/3 页 22 CN 110228507 A 22 。