[摘  要]轨道交通不仅能减少污染，同时还能降低能耗，提升陆运的运输能力。如何开发更智能、更高效的列车运行控制系统，是当下轨道交通中的热点。针对列车控制系统中存在的数据信息传输干扰问题，研究在列车自动控制系统（CBTC）的基础上构建了列车运行控制系统模型。结果表明，在控制系统的链路构建中模型方法比现行方法的链路始终多1条，这样信号数据传输的稳定性更高。同时利用实际运行时间和仿真运行时间进行对比，以验证模型方法的运载效率。通过对比上行、下行的实际、仿真用时，发现仿真在没有超速的情况下，提高了运行的平均速度，其中上行、下行分别提高了3.93km/h和2.32km/h。这说明模型方法能够在稳定数据传输的同时，确保高效的运载能力，能够为轨道交通列车的运行控制提供一个新的思路。

[关键字]通信系统  轨道交通  列车运行  控制  仿真系统

课题：陕西省新材料有限公司厅2021年专项课题“城轨列车车站信号自动控制系统运行调试优化研究”，课题编号：21JK0528。

引  言

随着城市化进程的不断加快，城市交通问题成为全球关注的热点。为了解决这个问题，越来越多的国家和地区开始重视交通安全和效率。其中列车运行策略控制是一种重要的交通控制技术，可以帮助列车安全、高效地运行。如何高效地利用轨道列车运行控制系统，来解决列车运行控制面临的调度、运载效率和安全等问题是该领域的研究热点。谢树庆基于城市轨道交通安全出行的考虑，通过对轨道交通信号系统的区段保护长度进行分析，提出了对轨道车辆和运行路线等参数进行缩短区段长度，以此来优化保护区段，从而提高轨道列车的通行效率，通过优化明显地提升了轨道列车的安全性和通行效率。许烨对地铁通信系统的抗干扰能力进行了研究，通过对多种通信防干扰系统工作方式的梳理和总结，提出了地铁信号系统网络的防干扰方案，构建了网络优化生产效能模型，通过地铁运营的实际应用，很好地解决了地铁信号系统被干扰的情况。赵鹏等人在对列车自动控制系统（Communication Based Train Control System，CBTC）进行研究的基础上，提出了一种基于ZC和CI设备融合判断列车占用位置的新算法。该算法不但能够提高列车占用位置的精确度，还提高了对轴设备故障判断的准确度。本文对专家、学者们的研究结果进行总结和分析，再结合通信对轨道交通列车运行控制系统的影响，提出了基于通信系统的列车运行控制系统模型。

      1.基于CBTC系统的列车速度控制优化

列车速度控制是列车运行控制的一个重要方面，它直接影响着列车的安全、节能和高效运行。传统的列车速度控制方法通常是通过人工操作或者车载设备来实现的，但是这些方法存在着许多局限性，因此基于CBTC系统的列车速度控制优化变得越来越重要。首先CBTC系统可以实现列车与车载设备之间的通信，从而实现列车的自动控制。同时还可以让列车自动调整运行状态，例如调整速度，避免出现超速风险。其次基于CBTC系统的列车速度控制优化可以通过对列车运行计划的优化来实现。CBTC可以根据前方道路、天气情况、交通流量等因素，制定出最优的行车路线和行车间隔，从而减少列车在行驶中的时间和能耗。例如可以利用对列车运行过程中的自动制动、自动减速等功能，避免出现超速风险。最后CBTC拥有的实时通信功能，可以利用安全算法和列车实时位置信息来提升铁路的运营效率。

如何更好地运用系统进行数据比对，获得精确的结果是进行优化的主要目的。因此在对轨道列车控制系统仿真时，需要对轨道列车的加速度和制动系统进行数据采集。在采集的过程中需要对有限输入的数据信息实现高精度的传输。一般情况下，在直线轨道上，列车的加速度和制动性能都是由牵引质量和牵引力共同作用而产生的。在发出牵引和制动命令的同时，车载信号系统能够探测到列车的实际加速度和减速度，并对制动输出作出相应的调节，从而实现闭环控制，使列车能够按规定的制动率进行减速。根据信号安全设计原理，要将信号误差、动作延迟时间和线路坡度等因素考虑在内。因此轨道交通中的线路坡度，就像是交通系统的限制条件一样，也是列车加速和减速的限制条件。此外，在列车运行控制模拟中，通常采用节时策略来达到运行速度、跟踪时间等系统指标的限值。根据能量守恒原理，在一定的控制方案下，对车速进行计算，并对车速进行分析。轨道列车从A站运行到B站的能量是守恒的，可用公式（1）表示能量变化。

公式（1）中，[EAs]表示列车的位能，[EAd]表示列车的机械能，[Wl]表示直线轨道上的牵引或制动和基础阻力共同作用，[Wz]表示弯道和隧道阻力的作用。轨道运行的机械能又可分为列车整体平移动能和以车轮旋转形式存在的旋转动能，可用公式（2）表示。

公式（2）中，[Ep]表示轨道列车平移动能，[Ex]表示轨道列车旋转动能。[Ex]的数值可用公式（3）计算。

公式（3）中，[mi]表示轨道列车车轮上单位质点的质量，[ri]表示单位质点到轴心的间隔，[ω]表示瞬时角速度，[V]表示轨道列车车轮每分钟的转速，[R]表示轨道列车的车轮。另外，重力还会影响到轨道列车的运转，会使列车整体平移和使车轮旋转。可用公式（4）表示。

公式（4）中，[Wp]表示轨道列车平均动能，[Wx]表示轨道列车平均转动动能，[ai]表示车轮上单位质点的加速度，[Δsi]表示单位质点的位置变化量，[a]表示轨道列车车轮周加速度，[Δs]表示轨道列车车轮的轮周位置变化量。

2.基于CBTC系统的列车运行策略控制模型构建

近年来，基于CBTC系统的列车运行策略控制模型得到了广泛应用。该模型可以帮助列车安全、高效地运行，减少列车在运行中的能耗和时间成本。研究将从CBTC系统的基本原理和列车运行策略控制模型的构建两个方面进行阐述。首先，CBTC系统的基本原理是通过无线通信技术实现列车与列车、列车与车站之间的通信。该系统由一系列相互独立的设备组成，包括应答器、移动闭塞信号、车载设备等。通过这些设备之间的通信，列车可以实现自动控制，如速度控制、安全保护等功能。其次，列车运行策略控制模型是基于CBTC系统的列车运行策略控制模型的重要组成部分。利用CBTC构建模型时主要需要考虑以下几个方面的参数。（1）目标函数。列车运行策略控制模型需要建立一个优化目标函数，以最小化能耗和时间成本为目标。该目标函数可以是多个不同类型的指标，如速度、距离、能耗等。（2）约束条件。为了实现列车运行策略控制模型的优化目标函数，需要考虑一些约束条件。这些约束条件包括了不同类型的移动闭塞信号、车辆定位误差等。（3）优化算法。为了实现列车运行策略控制模型的优化，需要使用一些优化算法进行求解。这些算法包括了随机梯度算法、蚁群算法等。（4）求解过程。通过求解上述优化目标函数，可以得到不同类型的列车运行策略控制模型，如最优速度控制、最优能耗控制等。这些求解过程需要使用一些数学工具进行求解。

综上所述，结合列车速度的优化，进一步对列车的运行策略进行控制，并构建模型。在构建模型时要考虑列车加减速性能和速度控制策略，以它们为主要因素，然后再进行系统功能和仿真流程设计。在构建模型时需要考虑到数据信息在遭遇复杂的电磁环境时，数据信息传输效率会受到影响。因此需要先建立起“车载－地面”通信链路，而建立“车载－地面”通信链路会消耗一定的时间，又会导致通信链路的建立时间被延长，使传输的数据失去时效性。但通过大量的研究发现这种情况只发生在链路刚开始建立的时候，因此研究将这部分不计入模型分析中。同时在任何一个区间中限速上沿均为匀速限速和减速限速的较小值，以保证列车在运行时不超速和准确停车。考虑到列车控制策略比较单一，速度容易产生波动，因此通过添加限速下限控制速度变化，这时就需要计算A、B两点的速度，可用公式（5）计算A点的速度。

公式（5）中，[Mp]表示轨道列车的静止质量，[Mi]列车相对于静止质量的动态质量，[g]表示自由落体加速度，[νA]表示列车在A点前的速度，[νB]表示列车在A点前[Δs]处B点的速度，[hA]表示A点的高程，[hB]表示B的高程，[a]表示列车的牵引和基本阻力产生的加速度，[a][′]表示隧道阻力产生的加速度。由公式（5）能够计算出B点的速度，见公式（6）。

公式（6）中，[νA]表示列车在A点的速度，[a]表示列车的牵引和基本阻力产生的加速度，[a][′]表示隧道阻力产生的加速度，[dAB]表示A、B两点间的坡度，[t]表示列车在A、B两点之间运行消耗的时间。结合A、B两点的速度，得出列车的运行限速公式，见公式（7）。

公式（7）中，[νtag]表示安全速度，[νlit]表示限制速度，[tcut]表示牵引切除延时，[aerr]表示牵引切除延时期间列车的故障加速度，[tcoa]表示制动施加延时，[νerr]表示测速误差，[νmar]控制余量。根据研究分析可知基于CBTC系统的列车运行策略控制模型的原理是列车速度将保持在限速上限与下限之间，避免出现超速和速度较低的情况。在传统的轨道交通牵引计算方法中，一般是将列车、路径等作为研究对象，通过建立一系列的动力学模型来模拟列车的运行情况。然而，目前此类仿真方法多针对车辆特性、动力学特性、线路状态等物理特征及约束条件的分析与计算，而针对城市轨道交通控制的相关研究相对较少。以列车运行时的能量守恒原则为基础，将列车的加减速特性和速度控制作为主要的影响因素，结合列车的安全设计标准和工程设计约束，构建了以列车运行时为基础的列车控制模拟模型，如图1所示。

基于通信系统的列车运行控制仿真系统模型的性能分析

研究通过仿真实验对模型的性能进行分析，以验证其有效性。仿真实验中列车的限速参数要求为：列车最高限速80km/h、月台区域限速60km/h、道岔侧向限速30km/h，列车长度为100m；列车的车辆参数中静态和动态质量比为0.95，制动施加延时时间为0.3s，制动施加延时施加1.2s，紧急制动效率为-1m/s2；列车的信号参数有制动输出延时时间0.4s，常用制动的减速速率为-0.5m/s2，列车测速的误差范围不超过2%，列车车速控制余量为2km/h。利用现行方法与模型方法进行对比，来判断模型方法对链路数量的影响，结果如图2所示。

图2  列车平均间距与CBTC系统链路建立的数量关系

由图2可知，现行方法在列车间距为200m的时候，能够建立起4组链路，且随着距离的增大，链路明显呈下降趋势，且在间距为1000m时，链路降至2组。而模型方法在列车间距为200m时，建立了5组链路，同样也会随着距离的增加链路而减少，在间距为1000m时，链路降至3组。造成这种情况的原因是现行方法在进行算法匹配时受到了电磁干扰，而模型方法能够合理地分配资源和功率控制，从而有助于链路的稳定，在更长的距离中建立更多的链路。在其他参数不变的前提下，按照运行距离20km，距离步长1m，时间步长100ms，列车启动和制动过程使用最大牵引力和制动力，且在区间运行的过程中保持较高运行速度，设置利用模型方法仿真结果与实际运行数据进行比较。图3为CBTC系统下列车整个运行的对比结果图。

图3（a）表示列车运行上行的对比结果。由图可知，不同车站之间的距离存在差异，在两个距离较近的车站之间，列车的提速和降速需要更迅速、对整个系统的运行要求更高；而距离较远的两个车站之间，列车的提速具有一定的幅度，即会按照对应的限速要求进行提速，以保证整个列车网络运行的准时性和安全性。实际运行过程中上行最快速度为78km/h，平均运行速度在61.26km/h；模型方法中上行最快速度也为78km/h，平均运行速度在65.19km/h。这说明模型方法能够在保证合理限速的条件下，将运行速度合理提高，与实际运行速度相比，模型方法的平均速度增加了3.93km/h，这在确保安全的前提下能够缩短运行时间，大大提高列车的运载效率。

图3（b）表示列车运行下行对比结果。由图可知，实际运行过程中下行最快速度为76km/h，平均运行速度在59.63km/h；模型方法中上行最快速度为77km/h，平均运行速度在61.95km/h。这说明模型方法在列车下行的过程中，同样能够将运行速度提高，与实际运行速度相比，模型方法的平均速度增加了2.32km/h，同样也能够提高列车的运载效率。通过图3（a）、（b）的对比分析可知，模型方法符合列车的上行和下行过程中负荷匀速和坡度运行等逻辑，列车在运行过程中能够提前制动，且很好地避免了超速等不安全行为，制动过程也满足连续性的要求，模型方法具有很不错的运行效果。将整个20km的运行位置分为典型的4个区域，对实际运行时间、仿真运行时间和差异进行对比分析，结果如图4。

由图4（a）可知，在划分的4个区域中，上行实际运行时间和仿真运行时间差异最小的区域是在1-2区域之间，运行时间相同，而差异最大的区域在3-4区域之间，相差1.2s，占全程运行时间比值为0.21%。由图4（b）可知，在划分的4个区域中，下行实际运行时间和仿真运行时间差异小的区域是第1区域，相差0.9s；差异最大的区域在2-3区域之间，相差1.6s，占全程运行时间比值为0.30%。通过上行和下行在实际运行与仿真结果的对比可知，模型方法的仿真结果与真实运行差距极小，这体现了模型方法具有较高的稳定性和可靠性。

结  论

基于通信的轨道交通列车运行控制仿真教学系统是一种通过计算机仿真技术来进行相关教学目标设计，能够将学习者与业内人士、教师和教学资源相联结的电子学习系统。城市轨道交通CBTC系统通常包括列车自动保护/运行、列车自动监视、联锁和数据通信等子系统，在实际运用中，CBTC系统会受到各种信号源的信号的干扰，为了提高CBTC系统控制运行的效率。研究在CBTC系统的基础上，构建了列车运行控制系统的模型。在实验中，首先在CBTC系统中对列车速度控制进行优化，然后构建列车运行控制系统模型，最后利用仿真实验去验证模型方法的有效性。虽然实验验证了模型方法能够在稳定数据传输的同时，确保高效的运载能力，但研究还存在一些不足之处，针对多链路通信的运行控制系统研究还没有进行深入的分析。今后我们将多搜集数据集，以期对多链路通信再进行深入的研究。

参考文献：

[1]谢树庆.城市轨道交通CBTC系统运行能力优化研究[J].自动化仪表，2022，43（8）：137-140.

[2]许烨.地铁信号系统无线通讯传输的抗干扰措施[J].长江信息通信，2021，34（9）：147-148+152.

[3]赵鹏，耿鹏.CBTC系统中列车占用位置判断方法[J].都市快轨交通，2021，34（6）：144-148+154.

[4]朱菊香，王玉芳，陈逸菲，等.城市轨道交通CBTC自动控制系统研究[J].现代电子技术，2021，44（4）：59-62.

[5]姚慧欣.考虑城市轨道交通通行限制的列车运行速度自动控制方法[J].自动化与仪器仪表，2023（1）：106-110.

[6]姜维，余义志，蔡伯根，等.LSSVM增强的受限环境列车定位精度优化方法[J].铁道学报，2022，44（1）：65-70.

[7]梁宇，张成国，汤梨园，等.地铁列车空转打滑对信号系统控车性能的影响及处理措施[J].城市轨道交通研究，2022，25（6）：191-194+199.

[8]徐明功，吕平.基于多加速度计融合算法的列车运行坡度测量装置[J].城市轨道交通研究，2021，24（6）：151-153.

[9]赵聪慧，陈国政.基于通信量权值二分图分配算法的列车通信网络研究[J].计算机测量与控制，2022，30（5）：215-220.

[10]杨鹏.基于以太网列车通信网的交换机测试方法[J].机车电传动，2022（1）：120-126.

[11]齐万明，陈小琳，穆晓彤.复杂电磁环境下轨道交通车辆整车抗电磁干扰设计[J].西华有限公司学报（自然科学版），2021，40（5）：26-34.

[12]马伟杰，邢艳阳.城市轨道交通信号系统次级列车检测方法优化方案[J].城市轨道交通研究，2022，25（9）：177-180.

[13]陈光宇.城市轨道交通机电核心系统建设环节的电磁兼容问题探讨[J].城市轨道交通研究，2022，25（8）：44-46+51.

[14]朱俊.上海轨道交通9号线CBTC系统故障案例分析及其应对措施[J].城市轨道交通研究，2021，24（11）：125-127.

[15]Zhu L，Liang H，Wang H，Ning B，Tang T.Joint security and train control design in blockchain-empowered cbtc system[J].IEEE Internet of Things Journal，2021，9（11）：8119-8129.

[16]陈鸣.上海城市轨道交通列车主动定位系统轨旁信标布置规则研究[J].城市轨道交通研究，2021，24（11）：134-137+141.

[17]Huang C，Huang Y.Urban rail transit signal and control based on Internet of Things[J].Journal of High Speed Networks，2021，27（3）：237-250.

（武凝：陕西交通职业技术学院）