基于数学模型的货车运行里程计算及优化方法
时间：2023-06-13 11:10:32 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
边志宏， 牛丽娟
(1. 神华铁路装备有限责任公司， 北京 100120；
2. 北京京天威科技发展有限公司， 北京 100085)
国家能源集团拥有两千多公里的自营铁路运输网络，自备铁路货车总量超过5万辆，年均货物运输量超过4亿吨，是我国重载铁路运输的重要组成部分。随着货车设计制造新技术、新工艺、新材料的应用，轨边安全监测设备与货车检修设备自动化、智能化水平的不断进步，以及重载铁路运输组织模式的持续优化，传统的“日常检查、定期检修”预防性计划检修制度存在过度检修、效率低等弊端，已不能满足国家能源集团铁路车辆检修运用发展的需要。
基于上述背景环境下，许多学者针对铁路货车状态检修和评估展开了研究，文献[1]公开了一种k-means聚类算法用来分析铁路货车的健康状态，该方法在一定程度上确实有效，但是该算法存在随机性太强、计算时间长等缺点。文献[2]提出了一种序关系分析法与层次分析法对铁路货车的健康状态进行评价，虽然对于复杂数据信息能够很快进行评价，但是主观性太强，大多数依靠专家意见作评价，具有一定的局限性。
针对上述技术问题的不足，本研究基于数学模型开发出货车运行管理系统，通过计算货车的运行里程进而分析货车的健康状况，从而实现对货车状态监修。货车运行管理系统的总体框架如图1所示。
图1 货车运行管理系统框架图
从图1可知，货车运行路线中途径的车站均带有红外线探测器，对于经过的货车进行探测就能够得到货车班次、车号、装卸信息和运行状态等信息，因此每个车站也是探测站。通过无数个探测站构建出铁路网络，而铁路网络的探测站系统会将采集到的数据实时传输至数据库中[3-4]。之后通过数学模型对数据库中的货车班次、车号、装卸信息和运行状态等数据信息进行计算分析处理。通过数据挖掘和里程计算分析货车以及各部件的健康状态。利用分配模型进一步优化以提高计算效率，可以很快地处理数据信息，并将处理好的数据信息反馈至基础数据库中，由基础数据库传达至管理高层[5]，并通过数据可视化技术转换为图形信息在显示屏上进行展示，可以挖掘出其中隐含的有用信息，管理人员会根据这些信息进行决策判断，之后通过GNSS系统定位到全地区中的具体某货车。
2.1 货车运行里程的计算
为支持对货车位置追踪及里程计算所需，本研究货车运行管理系统利用全球卫星导航系统(GNSS)技术获取实时位置信息。通过卫星对地面货车安全监控装置进行感应识别，通过识别货车装置标签来上报报文至卫星，计算出货车实时运行里程。实时运行里程的计算一般包括以下4个步骤。
① 以固定的时间间隔采集以经纬度、高度为代表、以采样时间戳为标志的GNSS定位信息；
② 利用里程节点定位技术判断是否存在异常点。如果存在异常点，则将其消除；
③ 根据上述位置信息计算相邻位置点之间的距离；
④ 将上述距离相加，得到运行里程。关于货车运行里程具体关系如图2所示。
图2 货车运行里程关系图
由图2可知，首先需要对基础货车里程起点报文数据统一进行初始化[6]。因此，货车运行里程计算由2部分构成：一部分是初始化以前里程；
一部分是初始化以后里程。通常来讲，第一次状态检修是在初始化时间之后开始的，因此“前次检修后里程”一般包含在“初始化以后里程”中。通过以上逻辑能够得出货车里程算法如下：
(1)
式中，mi表示该车所属车型的车辆在2019年的走行里程，d表示里程计算时间起点与初始化时间之间相差的天数。目前货车全寿命配件均在生产过程中配备唯一标识，实现互换修中下车到装车的对应，因此可以计算历次装车车辆运行里程之和[7]。
在实际应用中，GNSS容易存在定位误差，因此，步骤②中采用里程节点定位技术判断是否存在异常点，其原理模型如图3所示。
由图3可知，Pn-1、Pn和Pn+1是Tn-1、Tn和Tn+1时刻的实际定位坐标，其中n是指定位节点，Qn-1、Qn和Qn+1是被测GNSS接收机提供的定位坐标。就定位误差而言，Pn-1和Qn-1之间的距离就是GNSS接收机在Tn-1时刻的定位误差，同理也可以得到GNSS接收机在Tn和Tn+1时刻的定位误差。定位误差可分为水平分量和垂直分量，水平分量仍可分为东误差、北误差，因此定位误差与东、北、上误差分量的关系如式(2)、式(3)：
图3 里程节点定位模型
(2)
ΔVn=|ΔUn|
(3)
式中，ΔHn是指Tn-1时刻的水平误差分量，ΔVn是指Tn-1时刻的垂直误差分量，ΔEn是指Tn-1时刻的东误差分量，ΔNn是指Tn-1时刻的北向误差分量，ΔUn是指Tn-1时刻的上误差分量。
按需印刷（Print on Demand，简称POD），即依托计算机处理、大容量存储、网络传输及数字印刷等技术，实现全新的出版印刷模式。它可以保证图书打印和装订的质量要求。理论上可按时、按需提供本馆因损耗需要恢复使用的图书，这就为我们的馆藏复选等资源整合工作提供了支撑，对剔除文献的取舍，以及文献资源的补充，起到有力的保障支持。
就货车运行里程误差而言，Pn-1和Pn之间的距离是Tn-1～Tn期间的实际里程值，表示为Lp(t-1)，同理也可以得到里程值Lp(t)和Lp(t+1)。Qn-1和Qn之间的距离是接收器提供的里程值，表示为LQ(t-1)，同理也可以得到里程测量值LQ(t)和LQ(t+1)。Tn-1～Tn和Tn～Tn+1期间的里程误差如式(4)、式(5)：
ΔL(t-1)=|LQ(t-1)-LP(t-1)|
(4)
ΔL(t)=|LQ(t)-LP(t)|
(5)
通过以上计算过程，可以得出定位误差与里程误差之间可能存在3种关系[8]。
(1)Tn-1时刻与Tn时刻的定位误差相差越大，Tn-1～Tn时段的里程误差越大。
(2) 如果Tn-1、Tn和Tn+1时刻的定位误差差很小，连接Qn-1、Qn、Qn+1和Pn-1、Pn、Pn+1的2条轨道不相交，则里程误差很小；
(3) 如果时间Tn-1、Tn和Tn+1与Tn+1的定位误差相差不大，连接Qn-1、Qn、Qn+1和Pn-1、Pn、Pn+1的两条轨道不相交，则里程误差较大。
2.2 基于分配模型的运行里程优化
在货运公司针对车队运行管理过程中，货车运行里程的路线优化也是关键所在，能够尽可能地降低运输成本。因此，本研究基于货车行驶路径构建分配模型对货车运行里程进行优化，在保证货车状态检修健康的情况下实现运输效益最大化。考虑到订单在货运列车路线上的附着情况，货运公司货车的分配模型可以通过图的形式表示，如图4所示。
图4 沿路线行驶的货车的选项图
(6)
式中，n表示货车行驶节点数。综合所有货车行驶路径交点的权重值构建优化运行里程的分配模型为
(7)
式中，Xij变量表示模拟第i节中将阶数k附加到训练路径j的过程，tij表示货车经过路径j到达路段i所需的时间；
cij表示在第i节中的单车时成本率，mk表示序号为k的货车数量。该分配模型考虑了所有基本成本项，具体取决于为货车选择的路线，并且可以与货车运行管理系统的其他应用系统的计算框架一起使用。
考虑到计算问题的复杂性，为了减少计算过程所消耗的时间，提高优化效率。本研究采用基于深度学习框架的多线程并行方法(MTPA)对货车运行里程计算的求解，MTPA的原理在于多线性并行运算。实现并行算法的前提是需要许多计算机同时进行货车运行里程计算过程中的初始化参数、数据采集、里程计算和最优路径分配过程，合理地运用每台计算机上能够用到的资源，通过增加运算空间复杂度，将计算任务的时间复杂度降低，提高货车运行里程计算的运行效率[10-11]。因此，对于多台计算机的性能要求比较高，可能会增加一些成本，但是在结果效果显著的情况下可以忽略。关于MTPA算法的计算流程如图5所示。
图5 MTPA算法的计算流程图
在图5中，参数初始化具体要对MTPA算法中所有相关参数进行初始化，还要对可行空间内随机生成货车里程训练样本簇和迭代次数g进行初始化，系统将g设置为0。并在进行MTPA算法过程中，通过并行计算同时也对个体执行指定迭代次数的进行局部搜索。在决定迭代是否结束过程中，通过当前迭代次数与设定的最大迭代数G进行比较，决定MTPA算法是否结束[12]。
3.1货车运行里程的计算测试
关于货车运行里程的计算实验，本研究采用6辆神华货车作为实验列车，并分别将其进行编号，通过对这6辆实验列车进行跟踪。关于实验的后台计算机硬件环境为Pentium(R)CPU、8核16 G内存，电脑的硬盘容量为512 G的硬件环境，软件的操作系统Windows 10，JDK 5.0，通过MATLAB软件系统进行仿真。结合实验列开始时间和比较时间，按照车辆运行里程计算方法计算出实际里程与实验列车运行循环跟踪日志表(实验里程)之间的对比关系，得到统计结果如表2和图6所示。
表2 实验对比结果 单位：km
图6 实验对比结果图
通过分析以上结果可知，计算的实际里程与实验列车运行循环跟踪日志表中的运行里程的偏差值大部分都保持在1%以内，最大运行里程偏差也保证运行里程准确率均控制在95%以内。通过以上实验里程与实际里程的对比分析数据，验证了货车运行里程计算算法的准确性及可用性。
3.2 基于分配模型的运行里程优化测试
为了验证本研究开发出货车运行管理系统(方案一)比文献[4]中采用的k-means算法(方案二)更加适用，本文将分别采用2种方法应用与分配模型的运行里程优化计算，根据2种方案统计在0～2 GB不同货车运行里程数据量环境下，数据处理所需要的计算时间，根据数据大小和计算时间为轴用软件MATLAB绘制仿真曲线图，如图7所示。
图7 两种方案所需时间对比
从图7可知，数据量很小的时候，2种方法的计算时间差距不是很大，但随着数据量逐渐增大，本研究货车运行管理系统的计算优势越来越大，充分验证了该系统计算货车里程的适用性与实时性。
针对货车状态修运行里程问题，本研究进行了以下技术研究。
(1) 采用地对车安全监控装置对货车标签的识别及上报报文作为里程计算的基础，实现了状态修车辆健康评分及车辆状态扣车等相关业务分析，计算的运行里程与实验列车运行循环跟踪日志表中的运行里程的偏差值约为1%。
(2) 通过货车之间运行里程的路线分配构建分配模型，利用多台计算机多线性并行运算，同时进行货车运行里程计算过程中的初始化参数、数据采集、里程计算和最优路径分配过程。通过增加运算空间复杂度，将计算任务的时间复杂度降低，提高货车运行里程计算的运行效率，实现计算货车运行里程的优化。
(3) 通过设计实验得出实验列车运行循环跟踪日志表中与实际里程误差低于1%，里程计算效率高于文献[4]中采用的k-means算法，验证了研究货车运行管理系统适用性与实时性。
猜你喜欢 里程货车定位 纯电动汽车续驶里程影响因素汽车实用技术(2022年14期)2022-07-30定位的奥秘中学生数理化·七年级数学人教版(2022年6期)2022-06-05货车制动抱闸故障预报的探讨哈尔滨铁道科技(2021年3期)2022-01-19农村公路总里程突破435万公里今日农业(2021年7期)2021-11-27《导航定位与授时》征稿简则导航定位与授时(2020年5期)2020-09-23Smartrail4.0定位和控制铁道通信信号(2020年9期)2020-02-06银行业对外开放再定位中国外汇(2019年20期)2019-11-25智能OBU在货车ETC上的应用中国交通信息化(2018年12期)2018-03-21腾势400 用在上海市区的来回穿梭克服里程焦虑车迷(2017年12期)2018-01-18货车也便捷之ETC新时代！——看高速公路货车ETC如何实现中国交通信息化(2017年8期)2017-06-06
