高速動車組仿真駕駛軟件的優化設計

劉詩佳

（1 北京縱橫機電科技有限公司，北京 100094；2 中國鐵道科學研究院集團有限公司 機車車輛研究所，北京 100081）

高速動車組的設計和運營是非常復雜的系統工程。因此，借助電子計算機的高速和精準運算能力，提前分析并提高動車組在軌道線路上的運行效率，對提高運營效果尤為重要。

雖然國外先于我國開展高速動車組仿真平臺的研究，例如北美的RAILSIM、歐洲的TRAINSTAR、日本的UTRAS［1］、俄羅斯的EMUTTCS［2］。與此同 時國內不少機構也展開了符合我國國情的高速動車組仿真系統的研究開發。中國鐵道科學研究院集團有限公司機車車輛研究所開發了高速動車組牽引制動仿真系統［3］，使用動車組的動力學模型推算動車組的運行狀態［4］，提供了方便直觀的動車組控制系統，還繪制了軌道線路縱斷面的細節［5-6］。

以上仿真系統大多為離線仿真。為了將仿真系統用于指導司機實際操作，就需要對仿真系統進行優化，提高其運行效率以便及時為司機控車給出正確精準的指導。文中從仿真系統數據結構角度出發，提出優化方案，同時提出高速動車組的能耗計算解決方案，為進一步研究和對比節能控車策略，提供了幫助。

1 輔助駕駛系統需求

高速動車組輔助駕駛系統的目的，是為了給司機提供控制高速動車組行進速度的操作指令序列，如在什么時間或位置，將控制手柄具體放在牽引、制動、惰行或定速中的哪個檔位上。確保在這些操作建議都順利執行的情況下，高速動車組能按照時刻表準時到達每個停車站，同時所消耗的電能盡量少，并提高旅客的舒適感。這些高速動車組操作指令序列，將成為未來高速動車組全自動駕駛系統的重要基礎。

1.1 靈活的配置

文中使用的仿真系統在文獻［3］中有所描述，以其中的基本參數配置為基礎，對具體數據結構、有關配置界面進行了功能補充和性能優化。

首先，對高速動車組特性曲線的計算補充了散點描述方式，當沒有合適的公式來描述對應曲線時，我們用“線性平均值”算法基于速度來推算所需數值，如圖1 所示。

其次，補充和完善了以下配置及參數：

（1）時刻表及模擬乘客上下車后車重變化情況，讓仿真過程更加貼近實際運營情況，其配置如圖2 所示。

圖2 配置時刻表及模擬停車站上下車情況

（2）分相偏移、車站限速、軌道限速偏移等配置，讓仿真過程更加貼近司機在區間運行控車時的實際操作，如圖3 所示。

圖3 配置相關的偏移參數

（3）模擬司機加速和減速的操作特性，設置界面如圖4 所示。通過在低速階段限制牽引電機發揮牽引力的比例，保證規劃和仿真時，最大程度上貼近司機操作高速動車組進出站時的實際情況。

圖4 高速動車組加速和減速策略配置

1.2 有限的計算資源

作為車載系統的輔助模塊，其能夠使用的資源有限。讓輔助駕駛系統每次都能迅速地完成規劃，并給司機提供準確的輔助駕駛信息，要對其數據進行優化，減少數據量。

為實現快速規劃，在現有仿真平臺的基礎上，對仿真系統的數據結構進行重點優化設計［3］。

2 輔助駕駛系統優化設計

首先，優化軌道數據的記錄結構，并對應優化仿真結果記錄算法，實現提高輔助駕駛指令序列規劃的及時性、降低數據量的目的。然后，設計了能耗拓撲圖功能，通過描述電能傳輸路徑及各電能傳輸節點的傳輸效率，計算該能耗拓撲結構所在車型運行時所產生的能耗。

2.1 軌道數據結構優化

軌道在建設施工時通過“公里標+本段軌道長度”描述。但是，后續由于種種原因對實際軌道進行維護更新之后，一些軌道分段長度會發生變化，由此產生“長短鏈”的情況。即有些軌道區段的長度，不同于2 個相鄰公里標的差值。例如，某條軌道線路上公里標1.1～2.2 之間的軌道區段，長度為800 m，而不是公里標的差異1.1 km，這種情況就是“短鏈”，反之為“長鏈”。

“長短鏈”的存在導致高速動車組運行的實際距離不同于軌道上的公里標，容易引入誤差，導致程序運行混亂。為此提出以下優化手段：

首先，用“絕對位置”替換“公里標+本段軌道長度”記錄軌道數據，并定位高速動車組在軌道上的位置。絕對位置，以軌道線路的起點為位置0，軌道上每個點的位置，以動車組從位置0 行駛到該位置時，實際行駛的距離標注。這個數值向軌道終點方向遞增，與軌道是上行還是下行無關。

通過轉換，軌道線路上的每個點都有了唯一的“絕對位置”，且跟原本的“公里標+本段軌道長度”相互轉換、一一對應?！敖^對位置”遞增或遞減的距離，對應高速動車組前進或后退時移動的實際距離，這樣可以極大地簡化動車組所在位置的相關運算。

其次，軌道的數據由坡度、曲線、橋隧、分相位置4 個列表組成。坡度記錄軌道每個區段的起點公里標、長度、坡度值，以及停車車站的站中點；曲線記錄軌道所有曲線的開始位置、曲線半徑、曲線長度等；橋隧記錄軌道線路經過的所有橋梁、隧道的公里標和長度；分相列表記錄軌道分相開始和結束的位置，在分相路段內，高速動車組失去電力供應，被迫惰行。

將以上4 個列表的每個分段開始和結束位置，都轉化為“絕對位置”記錄后，把這些分段的點合并為一個“軌道描述列表”。這個列表的每一條都記錄了一段軌道的參數，包括坡度、車站、曲線、橋隧、分相等參數，確保在同一條記錄描述的軌道長度內，這些參數不會變化。

仿真時，只要高速動車組在“軌道描述列表”同一段軌道內運行，就不必重復查詢軌道參數，且來自軌道的阻力為恒定值。如果高速動車組為恒速運行，則其風阻也是恒定的，那么對應的手柄控制就是固定的。在該段軌道內運行狀態的描述就可以極大地簡化。

2.2 仿真結果優化

文獻［3］中描述的散點方式記錄高速動車組的運行曲線。每個數據點記錄了高速動車組在軌道上的位置、車速、時間、手柄位置、加減速相關的力學參數及輪周功率等數據。

但是，文獻［3］中使用固定的時間間隔（如0.1 s）生成記錄，導致2 個問題：其一，當2 個數據點之間存在變坡點的時候，坡度變化引入誤差，且該誤差在不斷地積累；其二，數據點過多，即便高速動車組以350 km/h的速度運行，每公里也需要至少102個節點，以武漢到廣州約1 100 多公里的線路為例，整條線路仿真數據點超過11.3 萬個，如此多的數據點顯然會減慢有關數據的處理速度。

文中提出如下步驟對數據進行優化。

首先，將仿真結果中的節點位置，與“軌道描述列表”中的節點對應。規則如下：

（1）如果動車組在一個路段內恒速運行，則只需一個對應該路段起點位置的數據點記錄有關狀態，因為在同一個路段內高速動車組的控制參數和運行狀態一樣。

（2）如果動車組在一個路段內無法保持恒速運行，則2 個數據點之間的時間差以固定時間間隔記錄，如0.1 s。但是，如果下一個數據點的位置離開了當前路段，則重新定位下一個數據點，將其定位到下個路段開始的位置。

其次，對于軌道線路中會重復使用的曲線序列，提前進行計算的時候也遵循以上規則。這些曲線序列包括：停車車站的進站停車曲線、出站發車曲線、分相惰行區域的強制惰行曲線、可能超速路段的提前減速曲線。由于加速策略和減速策略在配置中指定，不論后續的曲線優化執行多少次，以上這些曲線在最貼近限速駕駛的情況下，都是固定的。仿真系統提前計算一次，后續遇到的時候直接復制這一段曲線數據，即可極大地減少實時規劃時間。

通過以上兩步優化，可以大量削減描述仿真結果的“位置—速度曲線”所需的數據點總數，提高計算效率。

2.3 靈活的能耗計算

輔助駕駛的重要功能之一是節能，這需要能耗計算為基礎。但不同高速動車組內部對于電力的使用方式不盡相同，如果針對每個車型單獨編程計算其能耗，會極大地增加編程工作量，且靈活性不足。

優化設計就是增加電能傳輸拓撲圖功能。通過描述高速動車組內部電能傳輸的拓撲結構，靈活準確地計算其能耗，如圖5、圖6 所示。

圖5 電能拓撲圖方案1

圖6 電能拓撲圖方案2

圖5 中描述了一種能耗拓撲結構。每個方塊為一個能耗節點，“節點類型+編號”在方塊左上角粗體字標注，節點可設置不同名稱，效率類型方塊可設置不同的電能使用效率參數，如“效率1”（圖中紅色文字標注“B，動態效率”）方塊的效率為根據速度而變化的（其具體變化規律見紅色文字“D，速度，效率”標注處），而“效率2”（圖中紅色文字標注“C，固定效率”）方塊的效率為不隨速度變化的固定值?！澳芎慕M件”為直接耗電的模塊，如冷卻風機（圖中紅色文字標注“A，直接耗電”）、空調等；“輪周功率”為高速動車組在不同速度下的牽引系統傳遞到驅動輪上發揮出的功率。整個能耗拓撲結構，用箭頭連接各個方塊來描述：電能從供電網，經過各種能量轉換節點，傳送到各個耗電方塊的過程。

在圖6中，描述了另一個型號的高速動車組內部能耗拓撲圖，與圖5 中的差異體現在“能耗組件1”的電力來源不同，以及“效率1”的效率從隨速度變化改為固定值。

能耗計算的過程，就是通過這個拓撲結構，從“輪周功率”和各“能耗組件”，沿著能耗拓撲的路線倒推，計算出不同速度下，高速動車組從供電網獲得的總功率，再按照時間積分得到總能耗。計算過程中，正數表示耗電量，負數表示再生制動的發電量，可以分別計算出來。

高速動車組仿真運行的每個數據點，都有速度、手柄、牽引力等參數。根據速度和牽引力，可以算出每個數據點處高速動車組車輪上的功率，即“輪周功率”。輪周功率乘以時間得到車輪能耗，通過對能耗拓撲圖的逆向推導，可以得到高速動車組從供電網上獲取的電能。再對運行曲線上所有節點的能耗進行積分，就可以累計出高速動車組運行過程中消耗的電能，以及再生制動生成的電能。

能耗計算時，如果不考慮能耗拓撲結構，則計算出的能耗會遠小于實際能耗，因為每個電能的轉換節點都會產生額外能耗，而且這個額外能耗會根據速度、運行距離的不同而產生顯著變化。

沒有以上能耗拓撲圖功能的仿真軟件，為了準確計算不同車型的能耗，需要根據每個車型的能耗拓撲圖進行單獨編程，這會大大增加軟件的規模和出錯的概率。

3 仿真結果

以某線路及某高速動車組車型為例，按照時刻表的出站和到站時間為標準，進行仿真運行。將對比數據點個數、精準停車、能耗計算這幾個方面。

高速動車組運行曲線記錄的數據點個數優化前后對比，如圖7、圖8 所示。在這2 個圖中，左側為速度軸，下部為軌道線路參數，包括坡度、曲線，上部為圖注，中部為限速、分相、車站、位置—速度曲線。其中，“位置—速度曲線”以散點表示。圖中的路段為某站到公里標1 273.6（這也是一個變坡點）這段區間內的“位置—速度曲線”。

圖7 優化前“位置—速度曲線”上的數據點分布

圖8 優化后“位置—速度曲線”上的數據點分布

優化前的“位置—速度曲線”數據點體現在圖7中，優化后的“位置—速度曲線”數據點體現在圖8 中?？梢?，在某站到公里標1 273.6處，優化前的數據點上百個，而優化后的數據點只有1 個。此外，在某站左側的數據點對比中，優化后的數據點比優化前同樣大幅度減少。

精準停車方面，優化前后的“位置—速度曲線”對比如圖9、圖10 所示，其中用顏色標注了高速動車組的運行狀態，粉色為制動，藍色為牽引，綠色為惰行。

圖9 優化前“位置—速度曲線”的停車誤差

圖10 優化后“位置—速度曲線”的停車誤差

優化前的停車位置如圖9 所示，停車存在大約300 m的誤差。優化后的停車位置如圖10 所示，停車誤差幾乎不可見。

能耗計算時，使用圖5 和圖6的拓撲結構會產生不同的總能耗。使用圖10 中的“位置—速度曲線”數據，按圖5的電能拓撲方案計算的總能耗為17 244.86 kW?h，而按圖6的電能拓撲方案計算的總能耗則為20 522.68 kW?h。

4 結論

通過以上仿真對比分析，可以看到優化后的高速動車組輔助駕駛系統實現了既定目標。

通過軌道數據記錄的優化設計，并對應調整算法，確保仿真結果數據點大幅度減少；由于“位置—速度曲線”的數據點能對應上“軌道描述列表”中的數據點，停車位置更加精準。

通過能耗拓撲圖功能，不必根據每個車型重新編碼，而只需根據車型構建能耗拓撲圖，從而極大地減少了編碼工作量。這樣，不但可以靈活準確地計算不同控車策略產生的能耗，還能方便地對比不同車型產生的能耗差異。

實現了這些優化之后，后續可以進行基于能耗優化的控車策略研究。