一种动车组辅助驾驶系统的设计与实现*

郑 斌，王青元，赵红卫,2，李洋涛,2，李小勇

（1 北京纵横机电科技有限公司，北京100094；2 中国铁道科学研究院集团有限公司 机车车辆研究所，北京100081；3 西南交通大学 电气工程学院，成都610031）

中国高速铁路总运营里程不断增长，在完成运输任务的前提下，降低铁路运输能耗已成为保持轨道交通高速、可持续发展必须解决的重要问题之一。列车牵引能耗占总运行能耗的比重较大，降低列车牵引能耗受到了国内外专家学者的广泛关注。

目前，高速列车运行过程基本都采用司机手动驾驶的方式，在这种情况下，司机按照自身驾驶经验和信号提示控制列车运行速度，尽可能的保证列车正点运行。对于复杂运行线路，司机凭个人经验操纵列车，不仅列车运行的准点性较难保证，而且难以合理利用线路势能降低牵引能耗。因此，有必要研制动车组辅助驾驶系统在线计算节能优化速度曲线指导司机，使列车在安全、准点运行前提下，充分利用时刻表富裕时间和线路势能，降低列车牵引能耗，提高列车运行的节能性。

1 动车组司机辅助驾驶系统的整体实施方案

图1 动车组司机辅助驾驶系统整体实施方案

该方案以动车组司机辅助驾驶设备（以下简称DAS）为核心实现，DAS通过网络接口接入列车控制网络（MVB网或者实时以太网）内，与列车控制网络、司机显示屏、信号系统等设备之间进行通信，从而获取当前列车实际运行速度、牵引手柄状态、列车位置（包括GPS信息和公里标信息）、临时限速等信息，DAS内部计算后可以实时在线调整，通过列车控制网络向司机显示屏发送司机操作建议，辅助司机完成节能驾驶。

动车组司机辅助驾驶设备还需要列车运行时刻表、线路数据和行程数据等静态配置信息，这些信息需要提前下载到司机辅助驾驶设备。

2 节能优化算法的数学原理

考虑高速列车电制动优先、空气制动补足的空电联合制动机理，将电制动力与空气制动力用不同的物理量描述，建立高速列车运动学方程为式（1）、式（2）：

式中：s为列车运行位置，km；v为列车运行速度，km/h；t为运行时间，s；F0（v）表示列车速度为v时的基本运行阻力，Fs（s）表示列车在s处的附加阻力。Ft（v）、Fd（v）、Fm（v）分别表示列车速度为v时的最大牵引力、最大电制动力和空气制动力，kN。μt，μd，μm分别为牵引力、电制动力和空气制动力的控制系数。γ为回转质量系数，通常取为定值。M为列车总质量，t。

高速列车运行过程受列车参数，线路条件和时刻表的共同约束。列车实际运行中力的发挥不能超过列车轮周所能发挥的最大牵引力/电制动力/空气制动力的控制系数，如式（3）：

列车运行速度不应超过线路限速如式（4）：

“古代希腊和罗马”作为一个常规考点，几乎是近五年来全国高考卷中的必考项目。笔者梳理了2014年来高考题这一内容的具体考点（见表1），并试从这一考点出发谈一下高三历史备考策略。

式中：Vlim（s）表示列车在位置s处的限速值。

列车运行准点约束为式（5）、式（6）：

式中：v（s0），v（sf）分别为列车运行区间起点s0和区间终点sf的速度值，t（s0），t（sf）分别为区间起点和终点对应的时间。

在准点运行条件下，列车辅助能耗近似为常数，此部分能耗可不考虑进优化目标。因此，以列车运行能耗最小为优化目标的目标函数即为网侧牵引能耗与再生利用能量之差，为式（7）：

式中：α为再生制动能量利用率，0≤α≤1；ηt和ηd分别为列车牵引工况和电制动工况下牵引传动系统效率等效值，0＜ηt＜1，0＜ηd＜1。

设运动学方程中的列车车速和运行时间2个状态变量构成状态向量X=［vt］T，控制系数构成控制向量U=［μtμdμm］T，则高速列车节能优化模型可表述为不等式和等式约束下的数学规划问题为式（8）：

式中：g为列车运行能耗函数，由式（7）表示；f为运动学向量函数，由式（1）、（2）表示；C为状态量和控制变量的不等式约束向量函数，由式（3）、（4）表示；e为列车运行过程的等式约束向量函数，由式（5）、（6）表示；E为运行区间起始位置对应的速度和时间。

3 节能优化控制算法

由文献［1］可知，高速列车节能最优控制工况集包含最大牵引、牵引恒速、惰行、电制动恒速、最大电制动、部分综合制动和最大综合制动。在最优牵引恒速不触及线路限速的情况下，牵引恒速和制动恒速对应的速度值不相同。而高速列车有定速巡航功能，为符合司机的操纵习惯，减少司机负担，辅助驾驶系统简化高速列车节能运行工况集为最大牵引、恒速、惰行和最大制动［2］，一个典型运行区间的列车节能最优工况和速度曲线如图2所示，其运行工况由全牵加速-恒速-惰行-全力制动4个工况连接而成。其核心在于恒速-惰行工况转换点的确定与求解。

图2 典型的列车节能优化工况和速度曲线

我国高速铁路采用单相交流供电制式，列车必须过电分相。列车过分相时，牵引工况无法施加，列车运行速度会受到一定影响［3］。当分相区位于惰行区段时，节能优化速度曲线无影响；当分相区位于全牵加速和恒速区段时，列车速度会下降，出分相区段后采用全牵加速的运行策略使车速恢复，如图3（a）所示；当分相区位于全力制动区段时，采用提前制动的策略降低车速，如图3（b）所示。

图3 电分相调整策略示意图

高速列车准点节能优化算法流程如下：

Step1：读取线路限速、坡道、曲线、隧道等基础数据信息，读取列车特性和计划运行时间；

Step2：计算给定条件下的列车最大能力速度曲线；

Step3：预留电分相损失时间，在此条件下计算惰行切换位置，得到典型的列车节能优化速度曲线；

Step4：根据电分相区段所在位置，调整列车运行速度曲线。

为了统计列车能耗，司机辅助装置还具有能量计算软件模块，利用实际列车传感器采集到的网压和网流的信号，计算牵引时的牵引能耗和制动时的再生制动能耗。列车的总能耗是各个车辆单元能耗之和。列车能耗从列车主断闭合开始进行计算。通过能耗计算模块，可以统计单程或累计消耗的能量，为列车节约能耗提供依据。

4 司机辅助驾驶系统的嵌入式实现

考虑到辅助驾驶系统节能优化算法的计算复杂度，因此对嵌入式系统的主控CPU的性能有较高的要求，尤其是CPU主频的要求。文中设计的司机辅助驾驶装置硬件平台采用了Xilinx公司的ZYNQ7000平台。其内部由处理系统（PS）和可编程逻辑系统（PL）组成。其中PS部分包含2个ARMCortex-A9MPCore硬核处理器，PL部分采用的Xilinx 7系的FPGA。系统和可编程逻辑之间采用高带宽的AMBA®-AXI总线互联。这种可扩展架构为用户功能的开发提供了极大的灵活性和可扩展性。

为了保证辅助驾驶装置的实时性和可靠性，嵌入式软件是基于QNX RTOS开发，采用C语言编写，整体的软件架构如图4所示。

图4中，整个DAS系统的嵌入式软件分为5个模块，其中主模块、控制网协议处理模块和节能优化算法模块为核心模块；WEB服务模块和日志服务模块为辅助模块。

图4 辅助驾驶装置的嵌入式软件架构

控制网协议处理模块是一个与项目配置相关的模块，不同的项目配置可能对应不同的控制网类型（MVB或者实时以太网），以及不同的信号协议，该模块的构建需要根据具体项目协议的部署来实现。

WEB服务模块旨在为DAS系统提供的一个软件运行时各种关键状态的实时监视和固件更新接口。前后端交互接口设计采用RestAPI方式，针对不能的功能设计对应的RestAPI。前端设计采用当下流行的VUE渐进式框架，页面设计采用了响应式布局方案，通过周期性AJAX（一种和后端服务器异步交互，当前页面无跳转且局部刷新的技术）的方式和后端http服务器进行交互，实现前端页面状态的自动刷新，如图5所示。后端http服务器的实现采用开源网络通信库Mongoose来构建，通过它提供的接口可以快速便捷地搭建RestAPI服务。

日志服务模块旨在为DAS系统提供日志服务功能，主要用于记录DAS软件内部的关键状态和异常状态信息，以便在现场出现异常问题时，可以通过日志进行快速的问题定位。日志功能的实现采用环形双缓冲模式。在2个确定大小的文件上交替复写，以避免日志文件超出DAS装置的存储空间上限。

节能优化算法的静态信息数据的存储采用了unqlite数据库（一种轻量开源的嵌入式key-value⁃nosql数据库，相比于传统的sql数据库更加高效简单适合于嵌入式设备）。可通过它提供的接口编写相应的服务软件将线路数据文件集合和时刻表文件集合以及相关列车参数和算法参数一起打包制作生成相应的db文件。线路数据主要包括轨道拓扑、目标距离、运行里程、线路速度、梯度、曲线半径、分相区、隧道以及限速信息等；列车运行时刻表包括列车出发及到达时间和站点信息。为了实现辅助驾驶装置的跨车跨线全程全自动运行无需人工干预，采用车次号信息作为线路数据文件和时刻表文件的存储项的存储key。DAS主程序会实施监视车次信息，每当车次信息有变化，会重新查询数据库，获取当前车次信息对应的线路信息和时刻表信息，然后传递给优化算法模块进行重新初始化配置，从而实现DAS装置的全程自动运行，而无需每次发车人工录入线路数据文件和时刻表文件信息。

节能优化算法的核心是进行速度曲线的计算，计算复杂度较高，即使在ZYNQ7000这个高性能处理平台下仍然需要占用较多的CPU资源和时间，为了保证优化计算的快速实时同时又尽量减少CPU占用，为优化计算单独分配了一个线程任务，算法第一次运行时会进行一次全局优化计算，然后处于休眠状态，之后的主要任务是周期性地计算当前位置距离下一站点的早晚点信息，一旦超出预设则通知计算任务开始重新优化计算。

5 测试与结论

以某线路区间作为线路样本，以某型动车组列车参数进行计算。线路限速为300 km/h，牵引系统效率为0.85。

仿真计算节能优化结果如图6所示，优化结果由全力牵引、恒速、惰行、联合制动和过电分相的不同连接组合而成，优化结果较好的利用惰行工况实现列车节能运行。

图6 某线路区段优化计算结果和司机操纵结果对比

图6同时对比了某线路运行区间的优化结果和司机操纵结果。司机为了使运行时间与时刻表给定的运行时间接近，在列车进站前提前制动降低列车运行速度（里程为332～343 km）。优化结果充分利用了富裕时间，提前采用惰行工况（里程为315 km）降低列车运行速度，且有效利用了线路下坡道势能，在惰行工况下列车速度上升（里程为338～343 km）。司机驾驶模式和节能优化计算能耗情况见表1，节能优化计算可实现12.93%的节能效果，较好地降低了列车运行能耗。

表1 某线路区段能耗统计