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(1) 高速列车多质点运动建模与工况切换逻辑
为了精确描述高速列车的运行状态，本研究建立了列车多质点运动学模型，分析了列车在坡道、弯道及隧道等复杂线路条件下的受力情况。结合CRH3C型动车组的实际特性，将列车运行划分为牵引、惰行、制动等多种工况，并建立了符合实际驾驶规范的工况转换规则，即牵引与制动级位之间必须逐级切换，避免突变。同时，模型特别考虑了列车经过分相区时必须强制惰行的特殊约束。研究将站间运行过程离散化为三个阶段，用一组决策变量表示各阶段的操纵策略，从而将复杂的ATO自动驾驶问题转化为一个最优控制序列的求解问题。
(2) 单列车ATO策略的MOPSO-CR多目标优化
针对单列车运行，确立了准点性（运行时间偏差最小）、节能性（牵引能耗最低）和舒适度（纵向冲动最小）三个相互冲突的优化目标。研究构建了多目标优化模型，并采用了MOPSO-CR（基于拥挤度排序的多目标粒子群算法）和改进的NSGA-II算法进行求解。为了在众多的非支配解（Pareto解集）中选择最适合实际运营的方案，引入了模糊隶属度函数，对各目标的满意度进行量化评分，从而筛选出综合性能最优的操纵策略。基于京沈高铁实际线路数据的仿真对比显示，MOPSO-CR算法在收敛性和解的分布均匀性上均优于传统遗传算法，能有效生成满足临时限速要求的高质量驾驶曲线。
(3) 移动闭塞下追踪列车的动态协同优化
在移动闭塞信号系统下，随着发车间隔缩短，后车的运行策略极易受前车状态影响。本研究进一步探讨了追踪运行场景下的ATO策略动态优化问题。根据前后车的实时位置和速度，动态计算最小追踪间距和安全追踪标准。在单列车优化模型的基础上，增加了追踪间距优化目标和安全性约束，构建了动态多目标优化模型。设计了基于预测的动态MOPSO-CR算法，利用前车的位置预测信息，实时调整后车的速度规划，使其在保持合理安全间距的同时，尽可能减少因频繁加减速造成的能耗增加和舒适度下降。实验证明，该方法能有效应对前车晚点或限速等突发干扰，实现列车群的平稳追踪运行。
function high_speed_train_ato() clc; clear; close all; % 仿真参数 Distance = 50000; % 站间距 50km TargetTime = 900; % 目标运行时间 15min MaxSpeed = 300 / 3.6; % 300 km/h Mass = 400; % 吨 % 优化变量: [加速结束位置, 巡航速度, 制动开始位置] (简化模型) % 粒子群参数 PopSize = 30; MaxIter = 50; Particles = zeros(PopSize, 3); % 初始化 Particles(:,1) = rand(PopSize,1) * 10000 + 1000; % Acc End Particles(:,2) = rand(PopSize,1) * 20 + 50; % Cruise Speed (m/s) Particles(:,3) = Distance - (rand(PopSize,1) * 5000 + 2000); % Brake Start PBest = Particles; PBestFit = inf(PopSize, 1); % 综合代价 GBest = zeros(1, 3); GBestFit = inf; History = []; for iter = 1:MaxIter for i = 1:PopSize p = Particles(i,:); % 简单的物理约束检查 if p(1) >= p(3) || p(2) > MaxSpeed cost = 1e6; else [time, energy, jerk] = simulate_train_run(p, Distance, Mass); % 多目标加权 (简化为单目标函数) % Cost = w1*|Time-Target| + w2*Energy + w3*Jerk cost = 10 * abs(time - TargetTime) + 0.01 * energy + 100 * jerk; end if cost < PBestFit(i) PBestFit(i) = cost; PBest(i,:) = p; end if cost < GBestFit GBestFit = cost; GBest = p; end end % PSO 更新 w = 0.7; c1 = 1.5; c2 = 1.5; for i = 1:PopSize vel = randn(1,3); % 简化速度 Particles(i,:) = Particles(i,:) + 0.1 * (c1*rand*(PBest(i,:) - Particles(i,:)) + ... c2*rand*(GBest - Particles(i,:))); end History = [History; GBestFit]; end % 绘制最优运行曲线 [t_final, e_final, j_final, t_vec, v_vec, s_vec] = simulate_train_run(GBest, Distance, Mass); figure; subplot(2,1,1); plot(s_vec/1000, v_vec*3.6, 'LineWidth', 2); xlabel('Position (km)'); ylabel('Speed (km/h)'); title('Optimized ATO Speed Profile'); grid on; yline(TargetTime, 'r--'); subplot(2,1,2); plot(History); xlabel('Iteration'); ylabel('Weighted Cost'); title('Optimization Convergence'); fprintf('Optimal Time: %.2f s (Target %d s)\n', t_final, TargetTime); fprintf('Energy: %.2f MJ\n', e_final/1e6); end function [total_time, energy, jerk, t_vec, v_vec, s_vec] = simulate_train_run(params, dist, m) acc_end_s = params(1); cruise_v = params(2); brake_start_s = params(3); dt = 1; t = 0; s = 0; v = 0; t_vec = []; v_vec = []; s_vec = []; energy = 0; total_jerk = 0; last_a = 0; while s < dist if s < acc_end_s && v < cruise_v a = 0.5; % 牵引 power = m * a * v; energy = energy + power * dt; elseif s >= brake_start_s a = -0.5; % 制动 if v <= 0, v = 0; a = 0; end else a = 0; % 巡航 % 克服阻力 (Davis公式简化: A + Bv + Cv^2) res = 1000 + 20*v + 0.1*v^2; energy = energy + res * v * dt; end jerk_val = abs(a - last_a) / dt; total_jerk = total_jerk + jerk_val; last_a = a; v = v + a * dt; s = s + v * dt; t = t + dt; t_vec = [t_vec, t]; v_vec = [v_vec, v]; s_vec = [s_vec, s]; if t > 5000, break; end % 超时保护 end total_time = t; jerk = total_jerk; end成品代码50-200，定制300起，可以直接沟通
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