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重载运输作为我国铁路货运的重要发展方向,逐渐受到越来越多专家学者的关注。随着重载列车编组扩大,其长度及重量都相应增加,列车的操纵问题变得复杂而困难。目前,重载列车驾驶辅助及自动驾驶系统成为一个发展趋势,相关的列车优化操纵方法亟待进一步的研究。重载列车优化操纵研究一般坡道和长大下坡道,综合考虑列车节能、准点、安全平稳运行等优化目标,对重载列车进行运行优化控制及速度曲线优化。本文采用理论分析与仿真验证相结合的方法,针对重载列车优化操纵问题进行了系列研究,主要内容如下:(1)根据列车动力学原理分析,建立了重载列车单质点模型与多质点模型,并对多质点模型进行了线性简化,利用Matlab对简化后的多质点模型进行了仿真,验证了该模型的可行性。(2)基于MPC-PI(Model Predictive Control-Proportional Integral)串级控制算法,实现了针对列车能耗、车钩力以及速度跟踪偏差的重载列车多目标优化控制。基于大秦重载线路数据,利用MPC-PI算法进行了不同优化目标函数权重设置下的列车运行控制仿真,仿真结果验证了该优化控制算法的有效性。(3)基于改进后的蚁群算法,综合考虑能耗、运行时间以及加速度三个启发因素对重载列车速度曲线进行优化求解,通过设置不同运行时间仿真得到了不同的优化运行曲线。基于大秦重载线路数据,对改进前后的蚁群算法效果进行了仿真对比分析,结果表明改进后的算法收敛速度及优化效果均优于改进前的算法。(4)针对长大下坡道路段分析了重载列车的制动特性,并就循环制动过程提出了两种制动策略。一种为基于双空气制动管的制动策略,针对大秦重载线路长大下坡道数据,设计了双空气制动管系统下的循环制动策略,并与现有的单空气制动管系统的制动效果进行了仿真对比,仿真结果表明基于双空气制动管的制动策略有效提升了列车运行的平稳性。另一种制动策略为在现有单空气制动管系统条件下的模糊控制循环制动策略,根据神朔重载线路实际操纵数据,制定了不同运行时间对应的优化控制规则,实现了循环制动策略的动态调整。基于神朔线路长大下坡道数据进行了仿真,结果表明该方法能够实现重载列车的循环制动优化控制,且仿真运行数据优于人工操纵数据。图54幅,表12个,参考文献63篇。