Энергооптимальные режимы управления движением поезда метрополитена

• Автор: Васильева, Марина Алексеевна
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 182 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
1 АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ЭНЕРГООПТИМАЛЬНЫХ РЕЖИМОВ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДА ПО ПЕРЕГОНУ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.1 Оптимизация программ движения поездов но линии метрополитена

1.2 Анализ существующих моделей движения поездов по линии метрополитена

1.3 Математическая модель движения поезда метрополитена но перегону

1.4 Модель системы энергоснабжения.

1.5 Постановка задачи исследований.

1.6 Основные результаты и выводы по главе

2 МОДЕЛИРОВАНИЕ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ ПО ЛИНИИ МЕТРОПОЛИТЕНА ПРИ УЧЕТЕ РАБОТЫ СИСТЕМЫ

ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ.

2.1 Определение исходных данных для расчета схемы системы энергоснабжения

2.2 Алгоритм имитационного моделирования движения отдельно взятого поезда по линии метрополитена при учете изменяющегося напряжения на его токоприемнике
2.2.1 Расчет мгновенных схем
2.2.2 Итерационная процедура нахождения реального1 значения напряжения на токоприемнике поезда
2.2.3 Анализ сходимосги итерационного процесса нахождения тока поезда
2.2.4 Оценка влияния точности расчета тока поезда на погрешность расчета расхода электроэнергии
2.2.5 Оценка скорости сходимости алгоритма
2.3 Алгоритм имитационного моделирования движения совокупности поездов по линии метрополитена при учете их взаимодействия через систему энергоснабжения.
2.3.1 Итерационная процедура нахождения реального значения напряжения на токоприемнике каждого поезда
2.3.2 Оценка скорости сходимости алгоритма.
2.4 Алгоритм одного шага численного интегрирования уравнения движения поезда с учетом изменения напряжения на его токоприемнике.
2.5 Оценка влияния изменения напряжения на токоприемнике поезда на время
хода по перегону
2.6. Основные результаты и выводы по главе
3 ВЫБОР ЭНЕРГОПТИМАЛЬНЫХ УПРАВЛЕНИЙ ДВИЖЕНИЕМ ПОЕЗДА МЕТРОПОЛИТЕНА ПРИ УЧЕТЕ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЕЗДОВ ЧЕРЕЗ СИСТЕМУ ЭНЕРГОСНАБЖЕНИЯ.
3.1 Выбор метода расчета энергооптимальных управлений движением
3.2 Алгоритм расчета оптимальных траекторий.
3.3 Анализ числа рассматриваемых вариантов с целью уменьшения времени расчета.
3.4 Анализ шага рассмотрения перспективности вариантов с целью уменьшения времени расчета
3.5 Определение шага оптимизации.
3.6 Учет падения напряжения от сопутствующих поездов.
3.7 Анализ результатов расчета энергооптимальных траекторий для единичного поезда.
3.8 Основные результаты и выводы по главе
4 СИСТЕМА МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПОЕЗДОВ ПО ЛИНИИ
МЕТРОПОЛИТЕНА
4.1 Требования к структуре, составу и функциям системы моделирования
движения поездов по линии метрополитена
4.2 Базы данных по системе энергоснабжения.
4.3 Состав и структура системы моделирования движения поездов по линии
метрополитена
4.4 Возможности системы моделирования движения поездов по линии
метрополитена
4.5 Основные результаты и выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ


Достоинства аналитических методов заключается в том, что энергооптимальные траектории движения поезда рассчитываются достаточно быстро, что позволяет использовать их на борту подвижного состава для упреждающего расчета программы движения. К недостаткам данных методов можно отнести тот факт, что при расчете оптимальной траектории минимизируется механическая энергия, переменный к. Данный недостаток устраняют численные методы, которые минимизируют потребляемую поездом электроэнергию. Динамическое программирование. Еще одним способом решения задачи оптимального управления является динамическое программирование, которое основал на принципе оптимальности Р. Беллман . Преимуществом динамического программирования и всех многошаговых методов, от него произошедших, является простота учета ограничений на переменные состояния. Более того, чем больше в задаче ограничений, тем лучше работает метод, т. Главным препятствием для практического использования дискретного варианта метода динамического программирования является проблема представления функции многих переменных на множестве дискретных значений ее аргумента. В работе В. А. Нехаева перечислены и другие недостатки данного метода. Вопервых, применение метода динамического программирования требует нахождения не только оптимальных управлений, но и некоторой функции Р. Беллмана 6,у, что усложняет процесс вычисления. Вовторых, уравнение Р. Беллмана представляет собой нелинейное дифференциальное уравнение в частных производных относительно функции ,у осложненное знаком минимума, решение которого во многих случаях затруднено. Втретьих, метод динамического программирования содержит предположение о дифференцируемости неизвестной функции ,уу а проверить выполнение этого предположения по уравнениям движения объекта нельзя. Этот недостаток, по мнению В. А. Нехаева , является главным, т. Однако вместо математического обоснования достаточных условий оптимальности на практике пользуются интуитивными соображениями, основанными на физической природе явлений. Поэтому, если довольствоваться инженерным уровнем строгости постановки, можно получать приемлемые траектории и управления изложенным методом без решения в явном виде уравнения Беллмана ,. Решение задачи определения энергооптималыюго управления движения поезда дискретным вариантом метода динамического программирования Р. АА расход на м шаге. АЛ, v, ,7,, 1. В работах Е. В. Ерофеева разработаны алгоритмы и программы вычисления оптимальных режимов управления поездом для техникоэкономических и тяговых расчетов для поездной работы и алгоритм автоведения поезда метрополитена. Алгоритм киевский веник . Алгоритм был разработан Михалевичем и Н. З. Шором и применен для конкретных расчетов в конце х годов. Этот метод позволяет извлечь все выгоды динамического программирования, связанные с учетом ограничений на переменные состояния и управление, при этом затратить машинного времени несколько меньше, чем требуется при использовании динамического программирования . Рассмотрим задачу отыскания минимума максимума функции, представленной в виде
Х,Д. X.v ,,. О 6
при ограничениях вида х, е ,. Сформулируем данную задачу следующим образом среди всех ломаных, соединяющих плоскости Ео и Е и лежащих в допустимой области, найти ту, длина которой наименьшая. Основное содержание алгоритма состоит в формулировке правил последовательного сжатия множества конкурентоспособных вариантов О. Опишем процедуру отметания. Рассмотрим точки, лежащие в гиперплоскости 2 точки х. Расстояние некоторой фиксированной точки дг до гиперплоскости 2о обозначим через 1х. Очевидно, что , пип,,,. Т.к. Х9 не может быть претендентом на то, чтобы считаться решением данной задачи. Эти ломаные и образуют множество О0, которое мы отбрасываем на нулевом шаге. Произведем теперь сужение оставшегося множества ОП0. Для этого рассмотрим точку д2Е2. Обозначим через 1х длину наиболее короткой ломаной, соединяющей точку Х2 и гиперплоскость . Множество вариантов П,, которое мы
отбрасываем на этом шаге, будет состоять из всех ломаных, которые не содержат ломаной 1х. На последнем шаге каждой точке хЛ, е Еу поставлено в соответствие число 1х длина наиболее короткой ломаной, соединяющей точку с гиперплоскостью .