轨道列车及其循环空气制动方法、装置、设备和存储介质

1.一种轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，包括：获取轨道列车的运行状态；其中，运行状态包括运行位置和运行速度；根据所述运行状态和预设约束条件，利用预设平稳性目标函数基于梯度下降法，获取制动力的非线性有限集序列；其中，所述制动力为电制力或牵引力，所述非线性有限集序列为各制动力序列的集合；利用所述预设平稳性目标函数，基于A*算法对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取目标制动力序列；根据所述目标制动力序列生成相应的控制指令，以通过所述控制指令控制所述轨道列车的空气制动设备；其中，所述预设平稳性目标函数为 其中，J为所述预设平稳性目标函数，v i 为节点i处的速度，Δs为预设节点间隔距离，Δs＝s i+1 -s i ，s i 为列车行程中预设节点，i＝0,1,2,…,n-1；n为预设节点总数；所述非线性有限集序列包括所述运行位置与已知终止位置之间各节点处的制动力；其中，所述根据所述运行状态和预设约束条件，利用预设平稳性目标函数基于梯度下降法，获取制动力的非线性有限集序列，包括：根据所述预设约束条件，配置操纵序列；其中，所述操纵序列为U(u 0 ,u 1 ,…,u n-1 )， 为节点i处的制动力，f lim (·)为所述预设约束条件对应的约束函数；根据所述操纵序列，将所述运行状态作为初始状态，配置初始状态序列；其中，所述初始状态序列为(x 0 ,x 1 ,…,x n )，所述初始状态为x 0 ，所述初始状态包括运行位置s 0 和运行速度v 0 ，s i+1 ＝s i +Δs，s n 为已知终止位置， m为所述轨道列车的质量，f Ramp (s i )为坡道阻力，f Curve (s i )为弯道阻力，f Basic (v i )为基本阻力，f Air (s i ,v i )为空气制动系统产生的制动力；根据所述初始状态序列和所述预设平稳性目标函数对应的梯度下降计算公式，得到所述非线性有限集序列；其中，所述预设平稳性目标函数为 所述梯度下降计算公式为 所述非线性有限集序列为Ω＝{U(u i ,u i+1 ,…,u n-1 ),u i ∈Ω i }，Ω i ＝{u Ω ,i|u Ω,i ＝u i +j·▽J i ,j＝0,1,2,…,k}，Ω i 为节点i对应的制动力的集合，k为节点i处的分支个数；其中，所述利用所述预设平稳性目标函数，基于A*算法对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取目标制动力序列，包括：根据所述操纵序列，利用所述A*算法的启发函数，对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取最优制动力序列；其中，所述启发函数为f * (U)＝g * (U)+h * (U)，g * (U)为从初始状态x 0 转移到当前状态x i 的代价，h * (U)为从当前状态x i 转移到目标状态x n 的代价， m为所述轨道列车的质量，f Ramp (s i )为坡道阻力，f Curve (s i )为弯道阻力，f Basic (v i )为基本阻力，f Air (s i ,v i )为空气制动系统产生的制动力，v opt 为最优缓解状态的速度；根据所述预设平稳性目标函数，计算所述非线性有限集序列中全部制动力序列各自对应的平稳性目标函数值，并判断所述最优制动力序列对应的平稳性目标函数值是否为最小平稳性目标函数值；若是，则确定最优制动力序列为所述目标制动力序列；若否，则利用所述最小平稳性目标函数值对应的制动力序列更新所述操纵序列，并执行所述根据所述操纵序列，利用所述A*算法的启发函数，对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取最优制动力序列的步骤。 2.根据权利要求1所述的循环空气制动方法，其特征在于，所述根据所述操纵序列，利用所述A*算法的启发函数，对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取最优制动力序列，包括：令i等于0；利用所述启发函数，计算当前状态x i 对应的全部制动力序列的启发函数值；利用所述启发函数值最小的制动力序列中的 更新操纵序列的u i ；判断i是否小于n-1；若小于n-1，则令i＝i+1，并执行所述利用所述启发函数，计算当前状态x i 对应的全部制动力序列的启发函数值的步骤；若等于n-1，则判断在操纵序列的作用下，目标状态x n 的最终速度v n 是否在列车缓解速度约束范围内；若在所述列车缓解速度约束范围内，则将所述操纵序列作为所述最优制动力序列，并执行所述根据所述预设平稳性目标函数，计算所述非线性有限集序列中全部制动力序列各自对应的平稳性目标函数值，并判断所述最优制动力序列对应的平稳性目标函数值是否为最小平稳性目标函数值的步骤；若不在所述列车缓解速度约束范围内，通过g * (U)＝g * (U)+f*(U)更新g * (U)，并执行所述令i等于0的步骤。 3.根据权利要求1所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述预设约束条件包括列车速度相关制动力约束、线路相关制动力约束、加速度约束、牵引手柄操纵约束和最优缓解状态约束中的至少一项。 4.根据权利要求3所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述预设约束条件包括所述列车速度相关制动力约束、所述线路相关制动力约束、所述加速度约束、所述牵引手柄操纵约束和所述最优缓解状态约束；所述列车速度相关制动力约束为 f i 为节点i处的制动力，f T,max (v i )为所述轨道列车所能施加的最大牵引力，f E,max (v i )为所述轨道列车所能施加的最大电制力；所述线路相关制动力约束为 x i 为节点i处的位置，f L ,max(xi,vi)为所述轨道列车在x i 位置处所允许的最大牵引力，f L ,min(xi,vi)为所述轨道列车在x i 位置处所允许的最小电制力；所述加速度约束为a min ≤a i ≤a max ；a i 为节点i处的加速度，a min 为列车最小加速度，a max 为列车最大加速度；所述最优缓解状态约束为 v N 、s N 和f N 分别为当前节点的速度、位置和制动力，v g 、s g 和f g 分别为最优缓解状态的速度、位置和制动力，Δ′v、Δ′s和Δ′f为列车允许的速度、位置和制动力的误差范围。 5.根据权利要求1所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述根据所述目标制动力序列生成相应的控制指令，以通过所述控制指令控制所述轨道列车的空气制动设备之前，还包括：判断所述轨道列车的驾驶模式是否为自动驾驶模式；若为所述自动驾驶模式，则执行所述根据所述目标制动力序列生成相应的控制指令，以通过所述控制指令控制所述轨道列车的空气制动设备的步骤。 6.根据权利要求1所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述根据所述运行状态和预设约束条件，利用预设平稳性目标函数基于梯度下降法，获取制动力的非线性有限集序列之前，还包括：判断所述轨道列车是否处于循环空气制动场景；若处于所述循环空气制动场景，则执行所述根据所述运行状态和预设约束条件，利用预设平稳性目标函数基于梯度下降法，获取制动力的非线性有限集序列的步骤。 7.根据权利要求1所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述根据所述目标制动力序列生成相应的控制指令，以通过所述控制指令控制所述轨道列车的空气制动设备之后，还包括：根据所述轨道列车最新的运行状态，基于最小二乘法对所述轨道列车进行反馈校准。 8.根据权利要求1所述的轨道列车的循环空气制动方法，其特征在于，所述利用所述预设平稳性目标函数，基于A*算法对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取目标制动力序列之后，还包括：将所述目标制动力序列发送到所述轨道列车的人机交互设备上进行显示。 9.一种轨道列车的循环空气制动装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取轨道列车的运行状态；其中，运行状态包括运行位置和运行速度；生成模块，用于根据所述运行状态和预设约束条件，利用预设平稳性目标函数基于梯度下降法，获取制动力的非线性有限集序列；其中，所述制动力为电制力或牵引力，所述非线性有限集序列为各制动力序列的集合；寻优模块，用于利用所述预设平稳性目标函数，基于A*算法对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取目标制动力序列；控制模块，用于根据所述目标制动力序列，控制所述轨道列车的空气制动设备；其中，所述预设平稳性目标函数为 其中，J为所述预设平稳性目标函数，v i 为节点i处的速度，Δs为预设节点间隔距离，Δs＝s i+1 -s i ，s i 为列车行程中预设节点，i＝0,1,2,…,n-1；n为预设节点总数；所述非线性有限集序列包括所述运行位置与已知终止位置之间各节点处的制动力；其中，所述生成模块，包括：操纵配置子模块，用于根据所述预设约束条件，配置操纵序列；其中，所述操纵序列为U(u 0 ,u 1 ,…,u n-1 )， 为节点i处的制动力，f lim (·)为所述预设约束条件对应的约束函数；状态配置子模块，用于根据所述操纵序列，将所述运行状态作为初始状态，配置初始状态序列；其中，所述初始状态序列为(x 0 ,x 1 ,…,x n )，所述初始状态为x 0 ，所述初始状态包括运行位置s 0 和运行速度v 0 ，s i+1 ＝s i +Δs，s n 为已知终止位置， m为所述轨道列车的质量，f Ramp (s i )为坡道阻力，f Curve (s i )为弯道阻力，f Basic (v i )为基本阻力，f Air (s i ,v i )为空气制动系统产生的制动力；梯度计算子模块，用于根据所述初始状态序列和所述预设平稳性目标函数对应的梯度下降计算公式，得到所述非线性有限集序列；其中，所述预设平稳性目标函数为 所述梯度下降计算公式为 所述非线性有限集序列为Ω＝{U(u i ,u i+1 ,…,u n-1 ),u i ∈Ω i }，Ω i ＝{u Ω,i |u Ω,i ＝u i +j·▽J i ,j＝0,1,2,…,k}，Ω i 为节点i对应的制动力的集合，k为节点i处的分支个数；其中，所述寻优模块，包括：迭代寻优子模块，用于根据所述操纵序列，利用所述A*算法的启发函数，对所述非线性有限集序列进行迭代寻优，获取最优制动力序列；其中，所述启发函数为f * (U)＝g * (U)+h * (U)，g * (U)为从初始状态x 0 转移到当前状态x i 的代价，h * (U)为从当前状态x i 转移到目标状态x n 的代价， m为所述轨道列车的质量，f Ramp (s i )为坡道阻力，f Curve (s i )为弯道阻力，f Basic (v i )为基本阻力，f Air (s i ,v i )为空气制动系统产生的制动力，v opt 为最优缓解状态的速度；计算判断子模块，用于根据所述预设平稳性目标函数，计算所述非线性有限集序列中全部制动力序列各自对应的平稳性目标函数值，并判断所述最优制动力序列对应的平稳性目标函数值是否为最小平稳性目标函数值；确定子模块，用于若为最小平稳性目标函数值，则确定最优制动力序列为所述目标制动力序列；更新子模块，用于若不为最小平稳性目标函数值，则利用所述最小平稳性目标函数值对应的制动力序列更新所述操纵序列，并向迭代寻优子模块发送启动信号。 10.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，用于存储计算机程序；处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的轨道列车的循环空气制动方法的步骤。 11.一种轨道列车，其特征在于，包括：如权利要求10所述的电子设备。 12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的轨道列车的循环空气制动方法的步骤。