手把手教你学simulink实例--基于Simulink的轨道交通列车运行控制仿真

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基于Simulink的轨道交通列车运行控制仿真

1. 背景介绍

1.1 项目背景

2. 系统建模与仿真

2.1 轨道交通列车运行控制系统组成

2.2 列车动力学模块建模

2.2.1 列车运动方程

2.3 信号控制系统模块建模

2.3.1 列车间隔控制

2.3.2 信号逻辑管理

2.4 调度策略模块建模

2.4.1 列车运行时刻表优化

2.4.2 路径规划

2.5 能耗优化模块建模

2.5.1 能耗计算

2.6 性能评估模块

3. Simulink仿真模型

3.1 创建Simulink模型

3.2 添加模块

3.2.1 列车动力学模块

3.2.2 信号控制系统模块

3.2.3 调度策略模块

3.2.4 能耗优化模块

3.2.5 性能评估模块

3.3 连接模块

3.4 设置仿真参数

4. 示例代码片段

5. 结束语

基于Simulink的轨道交通列车运行控制仿真

1. 背景介绍

1.1 项目背景

轨道交通列车运行控制作为现代交通系统的关键技术领域之一，在提升安全性的同时也注重效率与舒适度的平衡。利用MATLAB/Simulink平台对列车运行控制系统进行仿真实验，则能够对动力学行为、信号控制系统以及能耗优化等关键环节进行建模与分析，并最终验证了所设计的控制算法的有效性和提升列车整体性能水平

本项目旨在建立一个完整的轨道交通列车运行控制仿真模型体系，并涵盖列车动力学建模、信号控制系统设计、调度策略模块等，并通过仿真验证了列车运行系统的稳定性和高效性。

2. 系统建模与仿真

2.1 轨道交通列车运行控制系统组成

轨道交通列车运行控制系统通常由以下几个部分组成：

列车动力学模块 ：模拟列车的速度变化、加速度以及位置动态。
信号控制系统模块 ：负责确保列车之间保持适当的安全距离并协调信号系统的运作。
调度策略模块 ：通过优化调度策略来改善列车运行的时间安排和路线规划。
能耗优化模块 ：通过改进能耗管理技术减少运营过程中的能源损耗。
性能评估模块 ：基于仿真数据对列车的各项性能指标进行综合评价。

2.2 列车动力学模块建模

2.2.1 列车运动方程

列车的运动可以用牛顿第二定律表示：

Δd = Friction - Resist - Fbrake

其中：

mass: 列车质量
velocity: 列车速度
Tractive Force: 列车牵引力
Resistive Force: 包括空气阻力和滚动阻力在内的列车阻力
Brake Force: 制动力

阻力计算公式：

Fresistance=Crmg+12ρCdAv2Fresistance=Crmg+21ρCdAv2

其中：

CrCr : 滚动摩擦因数
gg : 引力加速度
ρρ : 空气密度参数
CdCd : 空气动力学阻力系数
AA : 列车横截面积

2.3 信号控制系统模块建模

2.3.1 列车间隔控制

信号控制系统依据列车运行数据实时监测列车位置与速度变化情况，并根据实时数据调整运行参数以确保列车运行的安全性。该系统能够有效保证列车运行的安全性。常用的控制方法有：比例积分微分控制（PID）、模糊控制、神经网络控制等。

固定闭塞系统：将轨道划分为固定区段，并确保每一段仅供一辆列车使用。
- 动态调整型闭塞系统：通过优化列车间的安全距离来提升运行效率。

目标函数示例（安全间隔计算）：

dsafe=vT+v22amaxdsafe=vT+2amaxv2

其中：

dsafedsafe：确保行驶间距的安全性。
vv：机车运行速率。
TT：快速反应时间。
amaxamax：最大制动加速度。

2.3.2 信号逻辑管理

信号逻辑管理包括红绿灯控制、道岔切换和冲突检测等功能。

2.4 调度策略模块建模

2.4.1 列车运行时刻表优化

调度系统用于提升列车运行效率，并降低列车运行中的延误率以及线路使用效率。常见的采用方式包括：

遗传算法（GA） ：寻找全局最优解。
动态规划（DP） ：解决多阶段决策问题。

目标函数示例（时刻表优化）：

min⁡∑i=1N(Tiactual−Tidesired)2mini=1∑N(Tiactual−Tidesired)2

其中：

TiactualTiactual：实际到达时间。
TidesiredTidesired：期望到达时间。

2.4.2 路径规划

路径规划模块用于设计列车的行驶路径，避免冲突并优化行程时间。

2.5 能耗优化模块建模

2.5.1 能耗计算

能耗优化模块用于降低列车运行过程中的能源消耗。常用方法包括：

再生制动系统：通过动能回收装置将刹车能量转化为电能。
- 节能驾驶策略：该系统旨在提升加速、巡航及制动力矩管理的能源转化效率。

目标函数示例（能耗计算）：

E=∫0TP(t)dtE=∫0TP(t)dt

其中：

EE：总能耗。
P(t)P(t)：瞬时功率。
TT：运行时间。

2.6 性能评估模块

性能评估模块用于分析列车运行的关键性能指标，主要包括以下内容：

正点率：按计划到达的比例。
- 正点运行：乘客从始发站到终点站的平均所需时间。
- 能源消耗水平：列车运行过程中的总能源消耗量。

3. Simulink仿真模型

3.1 创建Simulink模型

启动MATLAB程序并创建一个新的Simulink模型文件。
设置模型名称为Rail_Transit_Control.

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matlab

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 modelName = 'Rail_Transit_Control';

    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);

3.2 添加模块

3.2.1 列车动力学模块

定义列车动力学模型，模拟列车的速度和位置变化。

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matlab

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 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Train_Dynamics']);

    
 set_param([modelName '/Train_Dynamics'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Train_Dynamics'], 'MaskDisplay', 'Train Dynamics');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义列车动力学模型
    
 function [acceleration] = fcn(traction_force, resistance_force, mass)
    
     acceleration = (traction_force - resistance_force) / mass;
    
 end

3.2.2 信号控制系统模块

定义信号控制系统模型，实现列车间隔控制和信号逻辑管理。

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matlab

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 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Signaling_System']);

    
 set_param([modelName '/Signaling_System'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Signaling_System'], 'MaskDisplay', 'Signaling System');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义信号控制系统模型
    
 function [safe_distance] = fcn(speed, reaction_time, max_braking_acceleration)
    
     safe_distance = speed * reaction_time + (speed^2) / (2 * max_braking_acceleration);
    
 end

3.2.3 调度策略模块

定义调度策略模型，优化列车运行时刻表和路径规划。

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matlab

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 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Scheduling_Strategy']);

    
 set_param([modelName '/Scheduling_Strategy'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Scheduling_Strategy'], 'MaskDisplay', 'Scheduling Strategy');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义调度策略模型
    
 function [schedule] = fcn(train_positions, desired_times)
    
     % 示例：简单排序
    
     [~, idx] = sort(desired_times);
    
     schedule = train_positions(idx);
    
 end

3.2.4 能耗优化模块

定义能耗优化模型，降低列车运行过程中的能源消耗。

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matlab

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 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Energy_Optimization']);

    
 set_param([modelName '/Energy_Optimization'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Energy_Optimization'], 'MaskDisplay', 'Energy Optimization');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义能耗优化模型
    
 function [energy_consumption] = fcn(power_profile, time_interval)
    
     energy_consumption = trapz(time_interval, power_profile);
    
 end

3.2.5 性能评估模块

定义性能评估模型，计算列车运行的关键指标。

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 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);

    
 set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义性能评估模型
    
 function [performance_metrics] = fcn(on_time_rate, avg_travel_time, total_energy)
    
     performance_metrics = [on_time_rate, avg_travel_time, total_energy];
    
 end

3.3 连接模块

将各个模块按照系统框图连接起来。

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 % 连接列车动力学模块到信号控制系统模块

    
 add_line(modelName, '/Train_Dynamics/1', '/Signaling_System/1', 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接信号控制系统模块到调度策略模块
    
 add_line(modelName, '/Signaling_System/1', '/Scheduling_Strategy/1', 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接调度策略模块到能耗优化模块
    
 add_line(modelName, '/Scheduling_Strategy/1', '/Energy_Optimization/1', 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % 连接能耗优化模块到性能评估模块
    
 add_line(modelName, '/Energy_Optimization/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');

3.4 设置仿真参数

设置仿真时间为600秒。

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 set_param(modelName, 'StopTime', '600'); % 设置仿真时间为600秒

    
 save_system(modelName); % 保存模型

4. 示例代码片段

以下是一个完整的基于Simulink的轨道交通列车运行控制仿真过程。

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 % Step 1: Define model name and create a new system

    
 modelName = 'Rail_Transit_Control';
    
 new_system(modelName);
    
 open_system(modelName);
    
  
    
 % Step 2: Add Train Dynamics Module
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Train_Dynamics']);
    
 set_param([modelName '/Train_Dynamics'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Train_Dynamics'], 'MaskDisplay', 'Train Dynamics');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义列车动力学模型
    
 function [acceleration] = fcn(traction_force, resistance_force, mass)
    
     acceleration = (traction_force - resistance_force) / mass;
    
 end
    
  
    
 % Step 3: Add Signaling System Module
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Signaling_System']);
    
 set_param([modelName '/Signaling_System'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Signaling_System'], 'MaskDisplay', 'Signaling System');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义信号控制系统模型
    
 function [safe_distance] = fcn(speed, reaction_time, max_braking_acceleration)
    
     safe_distance = speed * reaction_time + (speed^2) / (2 * max_braking_acceleration);
    
 end
    
  
    
 % Step 4: Add Scheduling Strategy Module
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Scheduling_Strategy']);
    
 set_param([modelName '/Scheduling_Strategy'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Scheduling_Strategy'], 'MaskDisplay', 'Scheduling Strategy');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义调度策略模型
    
 function [schedule] = fcn(train_positions, desired_times)
    
     [~, idx] = sort(desired_times);
    
     schedule = train_positions(idx);
    
 end
    
  
    
 % Step 5: Add Energy Optimization Module
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Energy_Optimization']);
    
 set_param([modelName '/Energy_Optimization'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Energy_Optimization'], 'MaskDisplay', 'Energy Optimization');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义能耗优化模型
    
 function [energy_consumption] = fcn(power_profile, time_interval)
    
     energy_consumption = trapz(time_interval, power_profile);
    
 end
    
  
    
 % Step 6: Add Performance Evaluation Module
    
 add_block('simulink/User-Defined Functions/Matlab Function', [modelName '/Performance_Evaluation']);
    
 set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'Mask', 'on');
    
 set_param([modelName '/Performance_Evaluation'], 'MaskDisplay', 'Performance Evaluation');
    
  
    
 % 在Matlab Function中定义性能评估模型
    
 function [performance_metrics] = fcn(on_time_rate, avg_travel_time, total_energy)
    
     performance_metrics = [on_time_rate, avg_travel_time, total_energy];
    
 end
    
  
    
 % Step 7: Connect Blocks
    
 add_line(modelName, '/Train_Dynamics/1', '/Signaling_System/1', 'autorouting', 'on');
    
 add_line(modelName, '/Signaling_System/1', '/Scheduling_Strategy/1', 'autorouting', 'on');
    
 add_line(modelName, '/Scheduling_Strategy/1', '/Energy_Optimization/1', 'autorouting', 'on');
    
 add_line(modelName, '/Energy_Optimization/1', '/Performance_Evaluation/1', 'autorouting', 'on');
    
  
    
 % Step 8: Set Simulation Parameters
    
 set_param(modelName, 'StopTime', '600');
    
 save_system(modelName);

5. 结束语

本项目文档全面阐述了基于Simulink平台的轨道交通列车运行控制仿真模型的构建过程以及相关功能模块的具体实现细节。旨在帮助读者更深入地理解并灵活运用相关的技术手段，在实际应用中取得更好的效果与成果。该示例不仅具有较高的实用价值，也为解决实际工程问题提供了有益的技术参考。对于需要对现有方案进行优化或拓展以适应特定应用场景的情况，请根据具体的应用需求进行相应的调整和改进。

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