内燃列车节能操纵实时算法：提升铁路运输效率与环保

本文主要探讨了内燃牵引货物列车的节能操纵实时算法，由作者柏贇、毛保华、周方明、丁勇和董成兵共同完成，其中北京交通大学中国综合交通研究中心的柏贇和毛保华担任核心研究人员，而合肥机务段的周方明、丁勇和董成兵提供了实际应用背景。研究的焦点在于如何通过建立列车运行与操纵的数学模型，提出一种节能运行策略，以期在保证列车安全和运行平稳性的前提下，降低能耗。 文章首先指出，节能运行是当前货物列车操纵的重要优化目标，对于推动铁路运输的可持续发展至关重要。由于现有的操纵方式主要依赖于司机的经验和技术，存在诸多人为因素导致的能耗浪费，如驾驶员疲劳、决策不精确等问题。随着科技的进步，列车自动驾驶系统的应用成为趋势，这为节能操纵算法的研究提供了新的机遇。 文中提到的节能操纵实时算法基于牵引计算和机车手柄位控制策略，它考虑了实际操作中的工况转换时间以及列车运行的动态特性，如平稳性。该算法设计的目标是为列车的自动驾驶或辅助决策系统提供实时的速度-位移和柴油机转速-位移控制曲线，以适应不同的运行环境。在实际测试中，算法展示了良好的高实时性，能够在现有铁路线上实现超过5%的节能效果，这对于节能减排和运输效率提升具有显著作用。 本文引用了经典的能量模型和能耗模型作为分析工具，分别针对连续动力控制变量和离散动力操控级位的研究方法，同时结合了神经网络和遗传算法，将节能运行优化操纵问题分为局部和全局两个层次进行处理。这种方法的创新之处在于它能够兼顾列车在复杂运行条件下的动态优化，有助于解决当前铁路运输中节能操纵的关键问题。 本研究通过深入分析影响货物列车能耗的因素，并开发出实时控制算法，为推进我国铁路运输向智能化、高效化方向发展做出了贡献，对改善机车操纵效率、节约能源以及提升运输服务质量具有重要的实践价值。