萬鑫興

(中國鐵路蘭州局集團(tuán)有限公司 銀川站，寧夏 銀川 750011)

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快速轉(zhuǎn)型，貨運(yùn)需求逐年持續(xù)高速增長，增長量主要集中在機(jī)械、電子、輕紡、食品、工業(yè)產(chǎn)成品以及包裹和快件為代表的高時(shí)效性零散貨物上，而主要通過鐵路運(yùn)輸?shù)拇笞谖镔Y運(yùn)量增長并不明顯[1]。同時(shí)，高速鐵路網(wǎng)的形成，使得鐵路運(yùn)能緊張的矛盾轉(zhuǎn)變?yōu)殍F路貨運(yùn)量增長與鐵路貨運(yùn)時(shí)效性低下之間的尖銳矛盾[2]。鐵路貨運(yùn)時(shí)效性低下的根本原因是鐵路貨物運(yùn)輸組織過程不夠靈活，尤其在調(diào)車作業(yè)中浪費(fèi)了大量時(shí)間，各種調(diào)車作業(yè)成為決定鐵路貨運(yùn)時(shí)效性高低的重要因素。而調(diào)車作業(yè)效率的提高依賴于先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備。長期以來，鐵路有關(guān)部門一直在調(diào)車作業(yè)組織方法上不斷優(yōu)化，但由于調(diào)車設(shè)備對(duì)調(diào)車組織方式的限制，其節(jié)省的調(diào)車作業(yè)時(shí)間非常有限，不能從根本上扭轉(zhuǎn)調(diào)車作業(yè)效率低下的問題[3-4]，究其原因是調(diào)車作業(yè)流程和時(shí)間受限于現(xiàn)有調(diào)機(jī)和車輛設(shè)備。人工智能時(shí)代已經(jīng)到來，改進(jìn)調(diào)機(jī)和車輛設(shè)備并依靠人工智能控制技術(shù)提高調(diào)車作業(yè)效率成為調(diào)車作業(yè)發(fā)展的新方向[5]。

1 基于傳統(tǒng)調(diào)車設(shè)備的作業(yè)分析

1.1 傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)分析

鐵路運(yùn)輸以鋼軌作為固定導(dǎo)向的特點(diǎn)，一方面保證了鐵路運(yùn)輸?shù)陌踩?，并以輪?duì)和鋼軌之間較小的剛性接觸面實(shí)現(xiàn)節(jié)約摩擦能耗的目的，另一方面也限制了列車或車列的運(yùn)動(dòng)路徑，從而為避免運(yùn)動(dòng)沖突而產(chǎn)生大量的調(diào)車作業(yè)。

現(xiàn)有調(diào)車作業(yè)按作業(yè)目的通常分為：解體調(diào)車作業(yè)、編組調(diào)車作業(yè)、取送調(diào)車作業(yè)、摘掛調(diào)車作業(yè)和其它調(diào)車作業(yè)，其中其它調(diào)車作業(yè)包括車列或車輛轉(zhuǎn)線、轉(zhuǎn)場(chǎng)，車場(chǎng)整理，機(jī)車出入庫等[6]。所有的調(diào)車作業(yè)都具備以下特點(diǎn)：一是所有車列或車輛都必須在調(diào)機(jī)的牽引或推動(dòng)下前進(jìn)，車列或車輛自身不具備動(dòng)力系統(tǒng)；二是所有車列或車輛從一股道運(yùn)動(dòng)至另一股道都必須通過返岔子的方法來實(shí)現(xiàn)，無法實(shí)現(xiàn)橫向運(yùn)動(dòng)；三是所有車列或車輛都必須依靠風(fēng)缸或人力制動(dòng)，無法節(jié)約制動(dòng)時(shí)間；四是車列的摘鉤作業(yè)都必須通過人工進(jìn)行；五是所有平行進(jìn)路中的調(diào)車作業(yè)均受調(diào)機(jī)數(shù)量的限制，而調(diào)機(jī)數(shù)量和效率又受咽喉區(qū)布置的限制；六是所有調(diào)車作業(yè)的進(jìn)行必須依賴調(diào)車人員去判斷和執(zhí)行，存在安全風(fēng)險(xiǎn)。因此，改進(jìn)現(xiàn)有調(diào)機(jī)和車輛設(shè)備并使用人工智能技術(shù)是提高調(diào)車作業(yè)效率的重要途徑。

1.2 傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)環(huán)節(jié)及時(shí)間

由于整個(gè)調(diào)車作業(yè)過程具有連續(xù)性和重復(fù)性，不便對(duì)調(diào)車作業(yè)過程進(jìn)行分析。因此以每勾調(diào)車作業(yè)為單位進(jìn)行分析，依據(jù)作業(yè)環(huán)節(jié)不同可分為以下4類勾別：①調(diào)機(jī)帶車列掛車輛(或車列)；②單機(jī)掛車列；③調(diào)機(jī)帶車列甩車輛(或車列)；④單機(jī)甩車列。所有的調(diào)車作業(yè)過程均由以上4 種勾別的調(diào)車作業(yè)重組而成。

而在以上4 類勾別中，存在的作業(yè)環(huán)節(jié)及其所需時(shí)間包括：①因?yàn)檎{(diào)機(jī)有限，調(diào)車作業(yè)前車輛或車列具備調(diào)車條件時(shí)存在等待調(diào)機(jī)牽引或推送所需時(shí)間；②連掛作業(yè)時(shí)間；③連接風(fēng)管(或摘解風(fēng)管)所需時(shí)間；④調(diào)機(jī)試風(fēng)所需時(shí)間；⑤防溜作業(yè)所需時(shí)間；⑥摘鉤作業(yè)所需時(shí)間；⑦調(diào)機(jī)推動(dòng)或牽引車列前進(jìn)或后退所需時(shí)間；⑧在調(diào)車作業(yè)中，車站值班員、調(diào)車司機(jī)與調(diào)車人員之間為確認(rèn)每勾調(diào)車作業(yè)環(huán)節(jié)而進(jìn)行語音聯(lián)控所需時(shí)間。

傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)中的各個(gè)環(huán)節(jié)均需要人工通過體力或腦力去執(zhí)行或確認(rèn)，一方面對(duì)于調(diào)車作業(yè)的安全只能通過規(guī)章制度進(jìn)行約束，存在不穩(wěn)定性且安全性較差；另一方面完成調(diào)車作業(yè)所用的設(shè)備自動(dòng)化程度不高，需要作業(yè)人員反復(fù)聯(lián)控確認(rèn)，作業(yè)效率較低，所需作業(yè)時(shí)間較長。

2 基于貨運(yùn)時(shí)效性的人工智能調(diào)車作業(yè)

由于人工智能技術(shù)在調(diào)車作業(yè)中的運(yùn)用，必須依賴特定的設(shè)備來控制調(diào)機(jī)和車輛的動(dòng)作，而特定的設(shè)備則必須要與調(diào)機(jī)和車輛完美契合匹配，才能夠精準(zhǔn)快速地完成人工智能調(diào)車作業(yè)。此外，現(xiàn)有的調(diào)機(jī)和車輛設(shè)備及其匹配的調(diào)車模式耗費(fèi)過多調(diào)車時(shí)間的缺陷也急需改進(jìn)。因此，調(diào)車設(shè)備的改進(jìn)創(chuàng)新成為調(diào)車效率提高的最重要前提。

2.1 調(diào)車設(shè)備改進(jìn)思路及設(shè)計(jì)原理

現(xiàn)有調(diào)車設(shè)備不夠靈活機(jī)動(dòng)的主要原因有三：一是車輛本身不具備動(dòng)力；二是調(diào)機(jī)與車輛處于同一水平面，依托鋼軌兩者無法穿插運(yùn)動(dòng)；三是車輛無法實(shí)現(xiàn)“橫向”跨越股道運(yùn)動(dòng)。因此，首先需要解決車輛本身的動(dòng)力問題，只有在車輛存在動(dòng)力的情況下才能實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)控制車輛自行運(yùn)動(dòng)、自行制動(dòng)和自行摘鉤，而此處動(dòng)力僅僅指實(shí)現(xiàn)車輛主動(dòng)與調(diào)機(jī)“連掛”、自行制動(dòng)和自行摘鉤的小功耗動(dòng)力。其次，因?yàn)檎{(diào)機(jī)與車輛是在同一平面存在運(yùn)動(dòng)穿插的沖突問題，因此可將調(diào)機(jī)移出車輛所在的運(yùn)動(dòng)平面并將其設(shè)計(jì)為人工智能技術(shù)控制的新型調(diào)機(jī)即傳動(dòng)調(diào)機(jī)。傳動(dòng)調(diào)機(jī)主要由動(dòng)力部分和傳動(dòng)部分組成，為降低造價(jià)將其固定于地基之下，而調(diào)機(jī)與車輛的“連掛”運(yùn)動(dòng)只需車輛自行運(yùn)動(dòng)部分在人工智能技術(shù)的控制下主動(dòng)與傳動(dòng)調(diào)機(jī)的傳動(dòng)部分匹配耦合即可完成。最后，車輛的橫向跨股道運(yùn)動(dòng)亦是由車輛平面之上的新型調(diào)機(jī)即橫動(dòng)調(diào)機(jī)來實(shí)現(xiàn)的。橫動(dòng)調(diào)機(jī)主要由橫動(dòng)調(diào)架匹配支持，其運(yùn)動(dòng)范圍僅在50～200 m之間(根據(jù)站場(chǎng)寬度確定)。橫動(dòng)調(diào)機(jī)兩組一對(duì)，能夠根據(jù)不同車輛的軸距智能調(diào)節(jié)臂距并“抓起”需橫動(dòng)的車輛。

2.2 調(diào)車設(shè)備改進(jìn)分析

針對(duì)設(shè)備改進(jìn)思路和設(shè)計(jì)原理，鐵路調(diào)車輔助設(shè)備實(shí)用新型專利公布了一套可以實(shí)現(xiàn)車輛自行運(yùn)動(dòng)、自行制動(dòng)、自行提鉤3 大功能的技術(shù)實(shí)施例[7]。鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)實(shí)用新型專利公布了一套可以實(shí)現(xiàn)車輛跨股道橫向運(yùn)動(dòng)的技術(shù)實(shí)施例[8]。它們配合使用即可形成一個(gè)由人工智能技術(shù)控制的垂直三級(jí)立體調(diào)車系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)車輛在技術(shù)站調(diào)車場(chǎng)內(nèi)的快速位移。

鐵路調(diào)車輔助設(shè)備主要是在原有車輛設(shè)備的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，新添加了車輛自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備、自行制動(dòng)設(shè)備、自行摘鉤設(shè)備，其中車輛自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備功能的實(shí)現(xiàn)，需有專門的傳動(dòng)調(diào)機(jī)配合。整套設(shè)備的動(dòng)力系統(tǒng)設(shè)計(jì)采用將小電流產(chǎn)生的微動(dòng)力累積做功轉(zhuǎn)化為大動(dòng)力的思路，即功能守恒定律，使得增添設(shè)備及其運(yùn)營的成本較小，在控制方面采用機(jī)器自動(dòng)控制和人工控制相結(jié)合的控制方法，實(shí)現(xiàn)為人工智能控制系統(tǒng)提供條件的同時(shí)又滿足應(yīng)急處置需要。車輛的自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備在傳動(dòng)調(diào)機(jī)的輔助下能夠?qū)崿F(xiàn)車輛或車列自行前后運(yùn)動(dòng)，傳動(dòng)調(diào)機(jī)固定于線路地基之下，與車列或車輛不在同一水平面，相互不存在運(yùn)動(dòng)沖突，此外傳動(dòng)調(diào)機(jī)的主要結(jié)構(gòu)由大型電動(dòng)機(jī)、減速器、齒輪及傳動(dòng)鏈條組成，結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。車輛的自行制動(dòng)設(shè)備可代替原有風(fēng)缸產(chǎn)生制動(dòng)力，自行制動(dòng)設(shè)備與車列中任意2 個(gè)車輛之間的連接線路存在聯(lián)鎖關(guān)系，能夠檢測(cè)車列是否完整并在丟車后自行制動(dòng)。同時(shí)自行制動(dòng)設(shè)備可在司機(jī)或人工智能控制系統(tǒng)之間切換操控。車輛的自行摘鉤設(shè)備，需在車輛自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備和自行制動(dòng)設(shè)備的配合下完成自行摘鉤作業(yè)，即提鉤前車輛間自動(dòng)完成壓縮車鉤的動(dòng)作，以此實(shí)現(xiàn)各種環(huán)境下的自行提鉤作業(yè)。鐵路調(diào)車輔助設(shè)備功能原理如圖1 所示。鐵路調(diào)車輔助設(shè)備結(jié)構(gòu)如圖2 所示。

圖2 鐵路調(diào)車輔助設(shè)備結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure diagram of auxiliary equipment for railway shunting operation

車輛自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備的使用相比傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)，可以節(jié)約待調(diào)車輛等待調(diào)機(jī)牽引或推送的時(shí)間，即多個(gè)股道可同時(shí)進(jìn)行車輛的摘解或連掛作業(yè)，使調(diào)車作業(yè)可以多線程進(jìn)行從而節(jié)約大量時(shí)間；車輛自行制動(dòng)設(shè)備主要解決作業(yè)中調(diào)機(jī)頻繁試風(fēng)實(shí)驗(yàn)、摘接風(fēng)管、實(shí)施防溜浪費(fèi)大量時(shí)間的問題；車輛自行摘鉤設(shè)備的使用相比傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)一方面極大提高調(diào)車作業(yè)的安全性，另一方面節(jié)約了提鉤人員的人力成本和調(diào)車作業(yè)的提鉤時(shí)間。對(duì)車輛以上3 個(gè)方面的改進(jìn)創(chuàng)新可大幅提高鐵路調(diào)車的機(jī)動(dòng)靈活性。

鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)是在原有技術(shù)站的基礎(chǔ)上增添新設(shè)備。新設(shè)備主要由橫動(dòng)調(diào)機(jī)設(shè)備、橫向調(diào)架設(shè)備、橫動(dòng)調(diào)機(jī)轉(zhuǎn)線設(shè)備、升降設(shè)備以及控制設(shè)備5 部分組成。橫動(dòng)調(diào)機(jī)設(shè)備運(yùn)動(dòng)在橫向調(diào)架設(shè)備之上，與車輛或車列不在同一水平面即不存在運(yùn)動(dòng)沖突，可以“抓”起車輛運(yùn)動(dòng)于各個(gè)股道之間；橫向調(diào)架設(shè)備為鋼筋混凝土澆筑的結(jié)構(gòu)，橫跨于各個(gè)股道之間；橫動(dòng)調(diào)機(jī)轉(zhuǎn)線設(shè)備可以使橫動(dòng)調(diào)機(jī)循環(huán)運(yùn)動(dòng)，快速完成多個(gè)車輛的橫向跨線運(yùn)動(dòng)；升降設(shè)備用于輔助橫動(dòng)調(diào)機(jī)“抓住”和“松開”車輛；控制設(shè)備采用機(jī)控和人控協(xié)調(diào)的方式。鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)功能原理如圖3所示。鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖4 所示。該系統(tǒng)在鐵路調(diào)車輔助設(shè)備的配合下，可以實(shí)現(xiàn)在無駝峰的情況下，多條線路同時(shí)解體進(jìn)入編組線，極大地提高解體效率；在編組線上編組的車列，也可以直接快速將規(guī)定車輛“插入”車列之中，節(jié)約大量的倒勾作業(yè)時(shí)間。同時(shí)需要指出，該系統(tǒng)并不針對(duì)所有解編車列都通過橫向移動(dòng)的方式來實(shí)現(xiàn)列車的解體和編組。對(duì)于組別較少的大車組列車，采用平面返岔子的調(diào)車方式進(jìn)行解體和編組，可以有效節(jié)約調(diào)車 時(shí)間。人工智能調(diào)車編組站三級(jí)六場(chǎng)改造建議圖如圖5 所示。人工智能調(diào)車針對(duì)不同的解體需求的車列采用不同的解體方案以節(jié)約調(diào)車時(shí)間，圖5 中各種調(diào)車作業(yè)之間交叉干擾非常小。

圖3 鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)功能原理圖Fig.3 Function diagram of three-dimensional shunting system in railway station

圖4 鐵路車站立體調(diào)車系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Structure diagram of three-dimensional shunting system in railway station

圖5 人工智能調(diào)車編組站三級(jí)六場(chǎng)改造建議圖Fig.5 Artificial intelligent shunting marshalling yard under the end arrangement sequence of train receiving yard,shunting yard and train dispatching yard with six-yard reconstruction proposal map

在人工智能調(diào)車過程中，總控制中心通過接收現(xiàn)場(chǎng)改進(jìn)設(shè)備的反饋信息，即改進(jìn)設(shè)備利用雷達(dá)超聲測(cè)距、紅外探測(cè)定位、步進(jìn)限位邏輯以及壓敏模塊等傳感器獲取的車輛位置及動(dòng)作狀態(tài)信息，以調(diào)車解編目標(biāo)動(dòng)態(tài)決策控制車輛設(shè)備下一步調(diào)車動(dòng)作，直至到達(dá)調(diào)車解編目標(biāo)，結(jié)束調(diào)車動(dòng)作并回歸至初始狀態(tài)。如車列自行摘鉤作業(yè)，人工智能控制系統(tǒng)首先需根據(jù)雷達(dá)超聲測(cè)距模塊確定車列不再移動(dòng)，再根據(jù)解編目標(biāo)計(jì)劃確定提鉤位置、通過無線通信啟動(dòng)對(duì)應(yīng)車輛的摘鉤設(shè)備，摘鉤設(shè)備獨(dú)立完成摘鉤作業(yè)后反饋步進(jìn)限位邏輯至人工智能控制系統(tǒng)，系統(tǒng)將摘鉤后的2 車列分別啟動(dòng)自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備和自行制動(dòng)設(shè)備，完成摘鉤作業(yè)。

2.3 人工智能調(diào)車作業(yè)環(huán)節(jié)及流程

基于以上2 套專利在現(xiàn)有調(diào)車設(shè)備基礎(chǔ)上的改進(jìn)設(shè)計(jì)，人工智能技術(shù)即可在調(diào)車作業(yè)中得以實(shí)現(xiàn)。而人工智能技術(shù)的使用，一方面可充分利用新設(shè)備優(yōu)勢(shì)以節(jié)約調(diào)車時(shí)間和提高調(diào)車效率，另一方面可以形成新的人工智能調(diào)車模式。人工智能調(diào)車模式即指在整個(gè)調(diào)車作業(yè)過程中，由安裝在改進(jìn)的調(diào)車設(shè)備上的傳感器與總控制中心之間進(jìn)行調(diào)車信息的交流，進(jìn)而自動(dòng)完成調(diào)車作業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)，最終代替人力調(diào)車模式。即在人工智能系統(tǒng)運(yùn)算控制下，使調(diào)車場(chǎng)中車輛自動(dòng)實(shí)現(xiàn)縱向和橫向的智能協(xié)調(diào)運(yùn)動(dòng)，以快速完成車輛的調(diào)車作業(yè)。

對(duì)改進(jìn)后的硬件設(shè)備功能分析，其車輛設(shè)備具有自行制動(dòng)和自行摘鉤的功能，在傳動(dòng)調(diào)機(jī)的輔助下具有自行前后運(yùn)動(dòng)的功能，在橫動(dòng)調(diào)機(jī)的協(xié)助下具有橫跨股道的功能。依據(jù)新設(shè)備可實(shí)現(xiàn)的功能和調(diào)車作業(yè)計(jì)劃的需求，按作業(yè)環(huán)節(jié)將人工智能調(diào)車作業(yè)也可分為2 類勾別：①解體橫動(dòng)分組；②列車組合或分解運(yùn)動(dòng)。整個(gè)人工智能調(diào)車過程均由以上2類勾別的調(diào)車作業(yè)相互重組配合來完成。

（1）解體橫動(dòng)分組。解體橫動(dòng)分組即指車列自行運(yùn)動(dòng)至橫向調(diào)架，并自動(dòng)完成自行摘鉤和自行制動(dòng)作業(yè)；然后由升降設(shè)備升起車輛，橫動(dòng)調(diào)機(jī)懸掛車輛并運(yùn)行至目的股道，橫動(dòng)調(diào)機(jī)解掛車輛，升降設(shè)備將車輛降至對(duì)應(yīng)股道；最后車輛自行運(yùn)動(dòng)至對(duì)應(yīng)車列(或車組)中的過程。解體橫動(dòng)分組勾別存在的作業(yè)環(huán)節(jié)及其時(shí)間：①車列自行運(yùn)動(dòng)所需時(shí)間；②車列自行摘鉤所需時(shí)間；③車列自行制動(dòng)所需時(shí)間；④升降設(shè)備升高車輛所需時(shí)間；⑤橫動(dòng)調(diào)機(jī)懸掛車輛時(shí)間；⑥橫動(dòng)調(diào)機(jī)橫向運(yùn)動(dòng)時(shí)間；⑦橫動(dòng)調(diào)機(jī)解掛車輛時(shí)間；⑧升降設(shè)備降低車輛所需時(shí)間。

（2）列車組合或分解運(yùn)動(dòng)。列車組合或分解運(yùn)動(dòng)即指在同一股道的各個(gè)車列(或車組)在分散放置的情況下，自行運(yùn)動(dòng)組合為1 個(gè)編成車列并自行運(yùn)動(dòng)至到發(fā)線的過程，或?qū)? 個(gè)車列通過自行運(yùn)動(dòng)分解為2 個(gè)車列的過程。列車組合或分解運(yùn)動(dòng)勾別存在的作業(yè)環(huán)節(jié)及時(shí)間：①車列自行摘鉤所需時(shí)間；②車列自行運(yùn)動(dòng)所需時(shí)間，因車列自行運(yùn)動(dòng)速度可控，車輛連掛所需時(shí)間極少，所以此處包含(或忽略)車列連掛所需時(shí)間；③車列自行制動(dòng)所需時(shí)間。

在以上所有的作業(yè)環(huán)節(jié)中，每個(gè)作業(yè)環(huán)節(jié)的自動(dòng)完成均由各個(gè)改進(jìn)設(shè)備的所處動(dòng)作狀態(tài)、設(shè)備工作邏輯以及工作時(shí)間3 者進(jìn)行復(fù)核判斷作業(yè)環(huán)節(jié)是否完成，以確保該勾別作業(yè)安全準(zhǔn)確高效快速。在上述的作業(yè)環(huán)節(jié)中，車列自行運(yùn)動(dòng)所需時(shí)間和車列自行制動(dòng)所需時(shí)間均需由車列或車輛在整列車中的位置加以確定；而其他作業(yè)環(huán)節(jié)所需時(shí)間均是固定不變的。

3 人工智能調(diào)車控制模型

人工智能調(diào)車控制需要以列車編組計(jì)劃作為基礎(chǔ)，車流組織計(jì)算采用“車流運(yùn)動(dòng)集結(jié)”法[2]，由此計(jì)算出最優(yōu)調(diào)車作業(yè)計(jì)劃需求，即計(jì)算出待解車列中的車輛被編入待編車列中的具體位置。人工智能調(diào)車作業(yè)以最小調(diào)車作業(yè)勾別(即解體橫動(dòng)分組和列車組合或分解運(yùn)動(dòng))為單位，以調(diào)車作業(yè)計(jì)劃需求、調(diào)車進(jìn)路運(yùn)動(dòng)邏輯為限制條件，來排列計(jì)算完成調(diào)車作業(yè)計(jì)劃。

則人工智能調(diào)車模式下的解體編組調(diào)車作業(yè)計(jì)劃(a=2)如表1 所示。

表1 人工智能調(diào)車模式下的解體編組調(diào)車作業(yè)計(jì)劃(a=2)Table.1 Shunting operation plan of train break-up under artificial intelligent shunting mode (a=2)

上述調(diào)車作業(yè)計(jì)劃中M(xi，yn)M(xi，yj)T1(yj＜yn)為非必須勾計(jì)劃，即滿足yj＜yn條件時(shí)，執(zhí)行此勾調(diào)車作業(yè)，否則不執(zhí)行。其中T0為列車組合或分解運(yùn)動(dòng)勾別的作業(yè)時(shí)間，當(dāng)yj≥yn時(shí)，T0值取0。此外，在硬件設(shè)備改進(jìn)后，車列或車輛的運(yùn)動(dòng)速度均可通過自行運(yùn)動(dòng)設(shè)備或自行制動(dòng)設(shè)備精確控制，即不存在禁溜車輛。

綜上所述，人工智能調(diào)車控制模型，通過接收以“車流運(yùn)動(dòng)集結(jié)”法為核心所計(jì)算出來列車編組計(jì)劃作為調(diào)車作業(yè)計(jì)劃需求；而在軟件編程聯(lián)鎖控制硬件設(shè)備的過程中，可將解體橫動(dòng)分組和列車組合或分解運(yùn)動(dòng)2 類勾別的硬件動(dòng)作控制編程分別模塊化(即對(duì)2 類勾別的作業(yè)環(huán)節(jié)進(jìn)行組合)，進(jìn)而直接與解體編組調(diào)車作業(yè)計(jì)劃銜接，以完成硬件設(shè)備的人工智能操控。

人工智能調(diào)車控制模型主要針對(duì)整列車中車組去向別較為復(fù)雜的列車解體編組而設(shè)計(jì)的，而在技術(shù)站還存在整列車中車組去向別較為簡(jiǎn)單的需要解體的列車，采用人工智能調(diào)車控制模型對(duì)其施行解體作業(yè)反而花費(fèi)更多時(shí)間。因此，針對(duì)此類列車需改變解體方式，即僅通過車列自行摘鉤、自行運(yùn)動(dòng)、自行制動(dòng)，利用固定線路及相應(yīng)道岔轉(zhuǎn)換的方式運(yùn)動(dòng)至目的調(diào)車線。

4 基于人工智能調(diào)車模式的分析

基于調(diào)車設(shè)備在自行運(yùn)動(dòng)和自行制動(dòng)上的改進(jìn)設(shè)計(jì)，人工智能調(diào)車模式在作業(yè)環(huán)節(jié)上省去了等待調(diào)機(jī)推送或牽引、摘接風(fēng)管、調(diào)機(jī)試風(fēng)、車機(jī)聯(lián)控、防溜作業(yè)、車輛連掛等耗費(fèi)體力和時(shí)間的作業(yè)環(huán)節(jié)。此外與傳統(tǒng)調(diào)車模式相比，在解體模式上，人工智能調(diào)車模式可以實(shí)現(xiàn)多條調(diào)車線同時(shí)解體，成倍提高解體作業(yè)的效率，節(jié)約大量時(shí)間；在編組模式上，人工智能調(diào)車模式在車列的解體作業(yè)中就完成了所有的編尾調(diào)車作業(yè)，節(jié)約所有的編尾時(shí)間；而人工智能調(diào)車模式控制模型采用“車流運(yùn)動(dòng)集結(jié)”法計(jì)算的列車編組計(jì)劃可使每輛車平均節(jié)約4～ 5 h 的運(yùn)輸時(shí)間。

基于時(shí)效性考慮，在人工智能調(diào)車模式下以車輛為計(jì)算目標(biāo)和單位，對(duì)比傳統(tǒng)調(diào)車作業(yè)計(jì)算其在整個(gè)運(yùn)輸過程中節(jié)約的總時(shí)間。

式中：k為頻次，取整數(shù)；t技節(jié)為到達(dá)技術(shù)作業(yè)節(jié)約的時(shí)間；t解節(jié)為解編作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；t中節(jié)為中轉(zhuǎn)調(diào)車作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；t編節(jié)為編組調(diào)車作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；t待節(jié)為等待調(diào)車作業(yè)所需時(shí)間，h；k1t技節(jié)為車輛在車列中對(duì)比人工智能調(diào)車模式進(jìn)行了k1次到達(dá)作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；k2t解節(jié)為車輛在車列中對(duì)比人工智能調(diào)車模式進(jìn)行了k2次解體作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；k3t中節(jié)為車輛在車列中對(duì)比人工智能調(diào)車模式進(jìn)行了k3次中轉(zhuǎn)調(diào)車作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；k4t編節(jié)為車輛在車列中對(duì)比人工智能調(diào)車模式進(jìn)行了k4次編組調(diào)車作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；k5t待節(jié)為車輛在車列車中對(duì)比人工智能調(diào)車模式在技術(shù)站進(jìn)行了k5次等待調(diào)機(jī)推送或牽引的調(diào)車作業(yè)節(jié)約的時(shí)間，h；t倒節(jié)為車輛在車列車中對(duì)比人工智能調(diào)車模式進(jìn)行倒站順節(jié)約的調(diào)車作業(yè)時(shí)間，h；t集節(jié)為采用“車流運(yùn)動(dòng)集結(jié)”法節(jié)約的集結(jié)時(shí)間，h。

式中：i為調(diào)車線股道編號(hào)；Si為i股道至其它車場(chǎng)之間的曲線(咽喉區(qū)的長度)距離，km；j為車列中同一到站的車組的車組別號(hào)；v為機(jī)車平均走行速度，km/h；n為進(jìn)入調(diào)車線股道數(shù)，取整數(shù)；L為一條標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)車線(包括推送線、解體線)，km；L0為車輛標(biāo)準(zhǔn)長度，km；Xij為第i條調(diào)車線上車列的車輛數(shù)；T0為節(jié)省的人工指揮延誤以及咽喉徑路縮短等時(shí)間，h。

式中：Yk為每個(gè)車列中不同的組號(hào)數(shù)。

通過上述節(jié)約調(diào)車時(shí)間公式的推導(dǎo)，可以得出在一批貨物的運(yùn)輸過程中，采用人工智能調(diào)車模式可以節(jié)約總貨運(yùn)時(shí)間百分比的估算公式。

式中：S ′為我國鐵路多數(shù)貨物運(yùn)輸?shù)木嚯x均值，km，v ′為我國鐵路多數(shù)貨物運(yùn)輸?shù)乃俣染?，km/h，而k1，k2，k3，k4，k5則可根據(jù)我國鐵路網(wǎng)技術(shù)站密度進(jìn)行估值。

式中：L總為運(yùn)輸總路程，km；i取1，2，3，4，5；ρ1為運(yùn)輸總路程進(jìn)行了k1次到達(dá)作業(yè)；ρ2為運(yùn)輸總路程進(jìn)行了k2次解體作業(yè)；ρ3為運(yùn)輸總路程進(jìn)行了k3次中轉(zhuǎn)作業(yè)；ρ4為運(yùn)輸總路程進(jìn)行了k4次編組作業(yè)；ρ5為運(yùn)輸總路程等待了k5次調(diào)車作業(yè)。

5 結(jié)束語

為推動(dòng)鐵路貨運(yùn)高質(zhì)量發(fā)展，鐵路貨運(yùn)設(shè)備的改進(jìn)和組織方式的優(yōu)化勢(shì)在必行，而基于鐵路龐大數(shù)量的基礎(chǔ)設(shè)備的特征，有必要探索在原有設(shè)備基礎(chǔ)上優(yōu)化增添設(shè)備并以此優(yōu)化組織方式。以人工智能技術(shù)應(yīng)用為導(dǎo)向改進(jìn)現(xiàn)有運(yùn)輸設(shè)備和運(yùn)輸關(guān)系，可以達(dá)到大幅提高鐵路運(yùn)輸時(shí)效性和運(yùn)輸能力的目的，為有效避免人為原因造成的調(diào)車失誤乃至調(diào)車事故提供參考。