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铁路运输
临时限速条件下高铁ATO目标速度曲线的研究
针对线路增加临时限速后的高速列车自动驾驶问题,提出一种RH-PSO算法实现ATO目标速度曲线动态调整。列车在区间运行时,根据乘车舒适度以及ATP速度约束采用RH算法进行实时决策,针对临时限速条件实现目标速度曲线的动态调整;在列车即将进站停车阶段,采用PSO算法搜索最优巡航-惰行工况转换点并计算目标速度曲线,使其满足准点要求,并达到舒适、节能的效果。仿真结果表明,所提出的算法在不同临时限速条件下均有效地调整了目标速度曲线。与最快速度策略相比,RH-PSO算法具有较优的舒适度和节能性,在确保可以正点到达的前提下,RH-PSO算法具有较高的准点性,在无法避免晚点时,可防止晚点时间进一步放大。
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铁道标准设计
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