智能遗传算法优化城轨列车精确停车控制策略

本文主要探讨了城轨列车精确停车智能控制算法的研究与仿真。随着中国城市轨道交通的快速发展，自动列车驾驶（ATO）系统在列车运营中的应用越来越普遍，其中精确停车被视为衡量ATO系统性能的关键指标。研究者针对这一需求，提出了一个以提高停车精度、提升舒适性和降低能耗为目标的多目标模型。 作者首先利用列车牵引计算的基础，构建了一个包含这三个因素的列车运行模型。遗传算法作为优化工具被广泛应用，用来寻找最佳的列车运行理想目标曲线，确保列车能在满足舒适度和节能的同时，实现精确停车。遗传算法通过模拟自然选择和遗传过程，能够处理复杂的优化问题。 接下来，作者借助MATLAB仿真软件对优化后的模型进行了仿真，得到了列车的理想运行轨迹。为了进一步提升控制效果，文章分别构建了基于PID控制、模糊PID控制和预测模糊PID控制的仿真模型。PID控制是一种基本但广泛使用的控制策略，模糊PID则考虑了模糊逻辑来增加控制的灵活性。而预测模糊PID在此基础上加入了预测机制，旨在提高对列车动态行为的预见性和响应速度。 仿真结果显示，相比于传统的PID和模糊PID控制，预测模糊PID控制能够在停车精度方面展现出显著的优势。这表明预测模糊PID算法能够在实际运行中更好地满足城轨列车的精确停车需求，对于提升城轨交通的自动化水平和乘客体验具有重要的理论和实践价值。 本研究通过理论分析和仿真验证，为城轨列车精确停车的智能控制提供了一种有效且先进的方法，对于推动城市轨道交通系统的智能化发展具有积极意义。同时，这也为未来在更大规模的公共交通系统中实现自动化控制提供了参考。