城轨线路ATO系统控车策略优化

U
城轨交通
RBAN RAIL TRANSIT 城轨线路ATO系统控车策略优化
吴大武
（合肥市轨道交通集团有限公司运营分公司，合肥 230092）
摘要：
针对ATO 控制列车制动的算法策略，首先介绍目前ATO 控车策略的研究现状与列车制动系统。

然后阐述基于追赶时间计算控制的列车制动控制策略。

最后分析本控制策略在合肥3号线列控系统的应用，验证ATO 控制列车进站制动过程中的舒适度与停车精准度的效果，对列车智能化控车策略的研究具有重要意义。

关键词：
ATO 系统；制动曲线；控车策略；城市轨道中图分类号：
U284.48 文献标志码：A 文章编号：1673-4440(2022)12-0060-04Optimization of Train Control Strategy of ATO System for
Urban Rail Line
Wu Dawu
(Operating Branch, Hefei Rail Transit Group Co., Ltd., Hefei 230092, China)
Abstract: Aiming at the algorithm strategy of Automatic Train Operation (ATO) to control the train braking, this paper first introduces the current research status of ATO train control strategy and the train braking system, and then expounds the train braking control strategy based on the calculation of chasing time. Finally, analyzes the application of this control strategy in the train control system of Hefei Line 3, and verifies the effect of ATO on the comfort and parking accuracy during the braking process of a train entering the station, which are of great significance to the research of intelligent train control strategy.
Keywords: ATO system, braking curve; train control strategy; urban rail
DOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2022.12.012
收稿日期：2022-07-06；修回日期：2022-11-07作者简介：
吴大武（1982—），男，高级工程师，本科，主要研究方向：城市轨道交通列控技术，邮箱：
****************。

城市的不断发展，城市轨道交通的高效运营是
国内城市发展的必然趋势，而列车控制系统自动化
程度的好坏将是城市轨道交通发展的关键所在[1]。

ATO 子系统作为列车运行控制系统的重要组成部分之一，起着十分重要的作用。

ATO 在ATP 子系统
的安全防护下，高效、经济、合理地控制列车的牵
引和制动，实现列车自动驾驶、区间运行、精确停车、节能控车等功能。

因此良好的ATO 系统控车策略对于城市轨道高效发展具有重要意义。

1 概述
1.1 研究背景与现状
目前，国内外已有大量针对列车控制系统自动
化策略的研究。

文献[2]将牵引与制动作为控制变
量，计算列车的最优控制序列。

文献[3]提出基于
URBAN RAIL TRANSIT
模糊Petri神经网络系统，深入研究了系统动态特性的影响，从而提高ATO控制算法的精准性。

新加坡国立大学的 Chang C.S 教授对列车运行惰行点位置进行研究，通过遗传算法优化列车运行方案[4]。

文献[5]将模糊控制和预测理论运用到列车控制系统，提出了预测模糊列车控制系统。

列车控制信号系统在合肥3号线工程应用过程中，因列车信号传输具有较大延时，不同列车性
合肥3号线列车的制动系统包括电制动、空气制动、以及电气指令单元。

该制动系统为计算机闭环控制的控制系统，采用分散式控制，即以每个转向架为单位设置单个制动控制单元。

车与车之间的接口、功能相匹配，编成列车后不互相干扰[6]。

在与ATO系统交互时，能够实时接收ATO的控制指令，并依据指令进行相应制动力的输出。

在列车进站停车制动过程中，低速下的电制动与空气制动的转换十分关键，即混合制动阶段，在此转换过程中，由于车辆的制动系统是多系统配合且响应ATO系统制动级位延时较大，因此制动可控性不足。

如何适应多列车的不同制动性能状态而有效控车成为ATO自动驾驶系统制动控制策略制定的研究难点。

2 ATO制动控制策略的优化
在进站停车过程中，面对列车运行系统大延时、非线性等特点，本文研究一种基于追赶时间计算控制的列车制动控制策略，能够有效解决列车制动过程中舒适度与停车精度等问题。

本文描述的追赶时间算法应用于控制列车至目标点或停车点。

假设当前列车均减速运动至目标点或停车点前配置值，计算实际运行时间ract time，如公式（1）所示。

计算目标速度和当前速度的差值，若此差值小于0，即目标速度小于当前速度，则计算各个级位消除速度差的追赶时间catch
time，如公式（2）所示，选取小于ract time的最大追赶时间对应的级位，如图2所示。

若此差值大于0，即目标速度小于当前速度，计算能够减小速度差的各个级位消除速度差的追赶时间catch time，选取大于ract time3
所示。

（1）
（2）S t和v t为配置值，
cur和v cur如公式（3）所示为当前的列车位置和速度，v级位如公式（4）所示为级位的减速率考虑坡度影响后的综合减速率，对应的级位即为列车电流环相对应的电流值，控制列
（3）
（4）
图�　目标速度小于当前速度示意
Fig.2 Target speed is less than the current speed
v
v t
v
图例： 目标速度 列车当前速度匀减速至目标点的减速曲线 列车到达目标点前，列车速度能回归至目标速度的级位 其他级位减速曲线
每次选取出列车能够达到目标点前，列车速度
U
城轨交通
RBAN RAIL TRANSIT 能回归至目标速度，同时满足最高舒适度的追赶曲线所对应的级位作为控车级位，将会控制列车贴近目标速度曲线。

当使用无级控车时，即电流环步长划分更加精细，此曲线将会更加精细地贴近目标速
度曲线，并最终达到精确控车的目的。

图�　追赶时间控车算法最终效果示意
Fig.4 Schematic diagram of the final effect of the chasing time
train control algorithm
v v 图例： 目标速度 列车速度
当列车从当前位置以当前速度做匀减速运动至
目标点时，若平均减速度与某个级位的减速率接近，微小的速度差就会对追赶时间造成很大的影响，加上列车的延时，此时容易出现级位连续减
小，对于延时大的车辆，这种效果尤为显著，为避
免这种情况出现，在距离目标点一定位置时，提前进入下一状态机，即当需要从惰行转制动时，在未到达目标速度与目标距离时，提前进入减速状态。

另外，当列车进入电空转换阶段时，由于控制效果差，不能很好的响应ATO 系统输出的级位，从进站制动过程采用一次制动停车曲线控车算法，优化为在电空转换过程中施加小制动甚至惰行的控车曲线算法，从而缓解车辆制动力固有离散性引起的ATO 停车精度差的问题。

在列车电空转换过程后，将继续以
追赶时间控制算法控制列车精确停车。

3 列控系统ATO控车策略的应用
合肥3号线为使ATO 控车更加精确，提升控车舒适度。

采用追赶时间ATO 控制策略，使得控
车更加精确，提升区间运行舒适度与站台停车精度。

舒适度优化前的停车曲线如图5所示（依据合肥3号线现场数据绘制）。

同一区间绘制舒适度优化后的停车曲线如图6
所示。

从优化后的控车曲线可以明显看出，列车在进站制动过程中，列车实际运行曲线更加贴近命令
速度曲线，速度变化更为平缓，冲击率下降，有效
提升乘车舒适度。

图�　目标速度大于当前速度示意
Fig.3 Target speed is greater than the current speed
v v v 图例： 目标速度 列车当前速度匀减速至目标点的减速曲线 列车到达目标点前，列车速度能回归至目标速度的级位 其他级位减速曲线
图�　舒适度优化前合肥�号线某一区间控车曲线示意
Fig.5 Train control curve of a certain section of Hefei Line 3 before comfort optimization
命令速度运行曲线
速度/（k m /h )
同时在采用优化后的追赶时间ATO 控制策略
下，采用合肥3号线调试前、后数据分析如图7、8所示。

4 结束语
本文提出一种ATO 系统进站制动的控制策略，
能够实时计算ATO 命令速度曲线并进行速度修正，通过合肥3号线列控系统的现场验证。

本文提出的
图�　舒适度优化后合肥�号线同一区间控车曲线示意
Fig.6 Train control curve of the same section of Hefei Line 3 after comfort optimization
命令速度
运行曲线
速度/（k m /h )
图�　合肥�号线控车策略优化前停车误差
Fig.7 Stop error before the optimization of
train control strategy for Hefei Line 3
图�　合肥�号线控车策略优化后停车误差
Fig.8 Stop error after the optimization of train control strategy for Hefei Line 3
序号
站台名
制动控车策略更为精准，同时能够适应不同车型与
环境，优化ATO 系统的乘车舒适度与停车精度，在
列控信号系统精确控车工程应用方面具有实用价值。

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