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城轨交通具有安全性高和快速方便的优势,因而得到了迅速发展,但近年来,随着城市交通的快速发展,它逐渐表现出了自身所存在的缺点,尤其是在运输效率和快速性等方面。在这样的背景下,列车自动驾驶(Automatic Train Operation,ATO)系统应运而生,它能够代替人工驾驶,解决人工驾驶中存在的不足,比如提高列车运行速度和运行安全性,减少列车晚点等,同时还能够改善列车运行的其他性能指标,使列车在不同工况的线路上运行,提高列车运行准时性、舒适性等性能指标,降低能耗,因此,可以预见实现列车自动驾驶将成为未来城轨交通系统的发展方向。本文的主要研究内容如下:(1)介绍了ATO系统与列车自动防护(Automatic Train Protection,ATP)系统、列车自动监控(Automatic Train Supervision,ATS)系统之间的相互关系、工作原理、功能以及速度控制器的功能以及ATO系统的性能指标等进行了详细介绍,并分析了ATO系统的工况转换条件、控制策略和转换原则等,同时对列车运行模型进行了说明;(2)分别对模糊控制和预测控制的基本理论以及原理进行了介绍,在此基础上,提出了应该将模糊控制和预测控制算法相结合来设计模糊预测控制算法,并将其应用到列车自动驾驶系统中,利用两种算法的优势互补来实现对列车运行速度的控制。最后对模糊预测控制算法的可行性和实现方式进行了介绍;(3)首先以能耗、准时性、精确停车以及舒适度为指标建立城轨列车运行多目标模型,并通过熵权法求解权重系数。以某区间线路数据为基础,利用遗传算法对城轨列车运行多目标模型进行优化,并根据列车牵引计算以及计算机仿真得到列车运行目标曲线。最后,将PID控制算法应用到城轨列车运行中,建立PID速度控制器,并对目标曲线进行跟踪仿真。仿真结果表明,PID控制器跟随目标曲线运行时存在比较大的超调量,对目标曲线的跟踪效果不太理想;(4)根据模糊控制与动态矩阵控制原理设计了模糊预测速度控制器,在MATLAB环境下对所设计的速度控制器进行了建模和仿真,并将仿真结果与基于PID控制算法的速度控制器仿真结果进行了比较。根据对比结果分析,采用模糊预测控制设计的速度控制器,具有更理想的控制效果,能满足列车运行的性能需求,从而验证了模糊预测控制算法在ATO系统中应用的可行性。