專利名稱：在存在變化的優(yōu)化參數(shù)的情況下優(yōu)化動力系統(tǒng)性能的系統(tǒng)和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及優(yōu)化動力系統(tǒng)以及監(jiān)測和控制交通工具操作，以改進(jìn)效率，同時滿足 時間表約束。
背景技術(shù)：
機車和其它動力系統(tǒng)是具有多個子系統(tǒng)的復(fù)雜的系統(tǒng)，各個子系統(tǒng)與其它子系統(tǒng) 相互依賴。操作員在機車上，以確保機車及其相關(guān)聯(lián)的運貨車廂負(fù)載的恰當(dāng)操作。除了確 保機車的恰當(dāng)操作之外，操作員還負(fù)責(zé)確定列車的運行速度和列車(機車是其一部分)內(nèi) 的力。為了執(zhí)行此功能，操作員通常必須具有在特定地形上操作機車和各種列車的廣泛的 經(jīng)驗。需要這種知識，以符合可隨著列車沿著軌道的位置而變化的規(guī)定的運行速度。另外， 操作員還負(fù)責(zé)保證列車內(nèi)的力保持在可接受的限值內(nèi)。但是，即使具有用以保證安全操作的知識，操作員通常不能將機車操作成使得針 對各個行程最大程度地降低燃料消耗。例如，必須考慮的其它因素可包括排放輸出、例如噪 聲/振動的操作員的環(huán)境狀況、燃料消耗和排放輸出的加權(quán)組合等。這是難以做到的，因 為，舉例來說，列車的大小和負(fù)載會改變，機車及其燃料/排放特征是不同的，而且天氣和 交通狀況會改變。如果為操作員提供方法來確定在給定的日子駕駛列車來滿足所需時間表 (抵達(dá)時間)的同時盡可能使用最少的燃料而不管燃料源的波動的最好的方式，操作員就 可以更加有效地操作列車。用于確定驅(qū)動非公路用交通工具或船舶或者操作固定的動力設(shè)備的最佳方式的 一種方法在轉(zhuǎn)讓給本發(fā)明的受讓人的名稱為“TripOptimization System and Method for a Train”的美國專利申請公開2007/0225878中有所描述。雖然其中描述的方法提供了最 優(yōu)的行程前計劃和持續(xù)更新，但是需要在行程期間存在動態(tài)事件時優(yōu)化交通工具操作。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)的這些和其它缺點，本發(fā)明提供了用于響應(yīng)于動態(tài)事件的 發(fā)生來確定動力系統(tǒng)操作的方法和設(shè)備。在一個實施例中，列車或交通工具交通控制對象 (例如信號和轉(zhuǎn)轍器)成為自動的列車或交通工具操作系統(tǒng)或節(jié)流燃料優(yōu)化系統(tǒng)的可動態(tài) 地分配的速度目標(biāo)。在那些目標(biāo)處所允許的速度變化觸發(fā)速度分布圖的重新計劃，然后控 制列車在可構(gòu)造的約束內(nèi)接近目標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明的一方面，提供了一種用于控制具有至少一個內(nèi)燃動力單元的動力系 統(tǒng)的操作的方法。該方法包括(a)識別多個離散的潛在動態(tài)事件；(b)針對各個潛在動態(tài) 事件，計算描述動力系統(tǒng)所遵從的動力設(shè)定的優(yōu)化分布圖，以便優(yōu)化至少一個動力單元的 至少一個操作參數(shù)；(c)基于具有當(dāng)前最高概率的潛在動態(tài)事件來選擇優(yōu)化分布圖中的一 個；以及⑷根據(jù)選定的優(yōu)化分布圖來操作系統(tǒng)。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供了一種用于操作具有至少一個內(nèi)燃動力單元的動力
4作來產(chǎn)生指示動力系統(tǒng)的至少一個操作參數(shù) 的信號的至少一個傳感器；(b)可操作來將指示外部信息的數(shù)據(jù)輸送到控制系統(tǒng)的通信信 道；以及(C)聯(lián)接到至少一個傳感器和通信信道上的處理器，該處理器被編程為(i)識別 多個離散的潛在動態(tài)事件；(ii)針對各個潛在動態(tài)事件，計算描述動力系統(tǒng)所遵從的動力 設(shè)定的優(yōu)化分布圖，以便優(yōu)化至少一個動力單元的至少一個操作參數(shù)；以及(iii)基于具 有當(dāng)前最高概率的潛在動態(tài)事件來選擇優(yōu)化分布圖中的一個。應(yīng)當(dāng)理解，本發(fā)明的原理可寬泛地應(yīng)用于任何動力系統(tǒng)，包括用來對交通工具或 系統(tǒng)中的另一個構(gòu)件提供原動力的動力單元。動力系統(tǒng)的非限制性實例包括列車及其它軌 道交通工具、非公路用交通工具、船舶和其中執(zhí)行隨時間變化的優(yōu)化且優(yōu)化目標(biāo)可改變的 固定的動力系統(tǒng)。如本文所用，術(shù)語“非公路用交通工具”包括諸如礦用卡車或其它建造或 挖掘車、農(nóng)用車等的交通工具?？梢栽谙到y(tǒng)水平應(yīng)用本文描述的優(yōu)化原理和動態(tài)控制變化， 以進(jìn)行電或磁推進(jìn)、機械推進(jìn)，以及空氣或液體介質(zhì)壓力推進(jìn)。如本文所用，術(shù)語“動力單 元”寬泛地包括諸如內(nèi)燃(例如柴油機)原動機、基于電池或電容器的存儲系統(tǒng)、吊軌或第 三軌道動力源、風(fēng)力發(fā)電機系統(tǒng)、波浪或水力發(fā)電機系統(tǒng)、光伏發(fā)電機系統(tǒng)、IR發(fā)電機系統(tǒng) 等設(shè)備。動力單元可在動力系統(tǒng)的內(nèi)部或外部。例如，外部動力單元可使無源或有源交通 工具在導(dǎo)軌上運動。實例為磁懸浮列車、線纜驅(qū)動的有軌電車和纜車、傳送機系統(tǒng)，以及空 氣管系統(tǒng)。因此，將理解，在后續(xù)描述中，對列車和機車的參照僅是代表性的實例。


通過參照結(jié)合附圖得到的以下描述，可最佳地理解本發(fā)明，其中圖1是結(jié)合了用于實踐本發(fā)明的方法的實例的設(shè)備的列車的示意圖；圖2是示出了本發(fā)明的實施例的功能構(gòu)件的框圖；圖3是示出了根據(jù)本發(fā)明的一個方面的列車控制的方法的框圖；以及圖4是示出了根據(jù)本發(fā)明的一個方面的優(yōu)化的方法的流程圖。
具體實施例方式參照附圖，其中相同參考標(biāo)號在各圖中始終指示相同元件，將對本發(fā)明的示例性 實施例進(jìn)行描述?？梢砸远鄠€方式來實現(xiàn)本發(fā)明，包括實現(xiàn)為系統(tǒng)(包括計算機處理系 統(tǒng))、方法(包括計算機化的方法)、設(shè)備、計算機可讀介質(zhì)、計算機程序產(chǎn)品、圖形用戶接口 (包括網(wǎng)絡(luò)入口)，或者有形地固定在計算機可讀存儲器中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。下面對本發(fā)明的若 干個實施例進(jìn)行論述。圖1描繪了可對其應(yīng)用本發(fā)明的方法的示例性列車31。雖然為了說明清楚而未顯 示，但是應(yīng)該理解，列車31包括可操作來以已知的方式對列車31的一個或多個其它構(gòu)件提 供原動力的內(nèi)燃動力單元。例如，其可通過機械傳動來驅(qū)動列車的輪子。通常，動力單元將 是安裝在機車機組42中且聯(lián)接到一個或多個發(fā)電機上的一個或多個柴油機循環(huán)發(fā)動機。 發(fā)電機又連接到電能存儲系統(tǒng)(例如電池)和/或列車的輪子處的電力牽引馬達(dá)上。提供了用以確定列車31的位置的定位器元件30。定位器元件30可為與全球定位 系統(tǒng)35相關(guān)聯(lián)的傳感器，或者確定列車31的位置的傳感器系統(tǒng)。其它系統(tǒng)的實例可包括 但不限于，地面裝置，例如射頻自動裝備識別(RF ΑΕΙ)標(biāo)簽、調(diào)度，和/或視頻測定。另一
5個系統(tǒng)可包括在機車上的測速計和距參照點的距離計算。還可提供無線通信系統(tǒng)47，以允 許列車之間的通信，以及/或者允許與遠(yuǎn)程位置(例如調(diào)度員)通信。還可從其它列車傳 遞關(guān)于行駛位置的信息。軌道特征元件33提供關(guān)于軌道的信息，主要是坡度、高度和曲率信息。軌道特征 元件33可包括車載軌道綜合數(shù)據(jù)庫36。使用傳感器或數(shù)據(jù)發(fā)生器38來測量或估計由機車 機組42拉動的牽引力40、機車機組42的節(jié)流設(shè)定、機車機組42構(gòu)造信息、機車機組42的 速度、單獨的機車構(gòu)造、單獨的機車容量等。在示例性實施例中，可在不使用傳感器38的情 況下加載機車機組42的構(gòu)造信息，但是由如上所述的其它方法輸入。此外，還可考慮機組 中的機車的健康。理解的是，傳感器或牽引力數(shù)據(jù)發(fā)生器可為離散的形式，或者基于來自其 它交通工具參數(shù)的數(shù)據(jù)得出需要的值。例如，可通過測量原動機所消耗的燃料且減去連接 到原動機上的輔助裝置所使用的動力來得出牽引力。圖1進(jìn)一步公開了可為本發(fā)明的實施例的一部分的其它元件。提供了可操作來從 定位器元件30、軌道特征元件33和傳感器38接收信息的處理器44。算法46在處理器44 內(nèi)運行。使用算法46來基于涉及機車42、列車31、軌道34和如上所述的任務(wù)的目標(biāo)的參 數(shù)來計算優(yōu)化的行程計劃。在示例性實施例中，基于當(dāng)列車31沿著軌道34運動時的列車 行為的模型，作為簡化了算法中所提供的假設(shè)的情況下根據(jù)物理性質(zhì)得出的非線性微分方 程的解而建立行程計劃。算法46可訪問來自定位器元件30、軌道特征元件33和/或傳感 器38的信息，以建立最大程度地降低機車機組42的燃料消耗、最大程度地降低機車機組42 的排放、建立期望的行程時間和/或確保機車機組42上的恰當(dāng)?shù)墓ぷ魅藛T操作時間的行程 計劃。在示例性實施例中，還提供了駕駛員、駕駛參謀器和/或控制器元件51。如本文所論 述，當(dāng)列車遵從行程計劃時，使用控制器元件51來控制列車。在本文中進(jìn)一步論述的示例 性實施例中，控制器元件51自發(fā)地作出列車操作決定。在另一個實施例中，駕駛員或操作 員可涉及指弓I列車遵從行程計劃。圖2描繪了本發(fā)明的實施例的功能元件的示意圖。諸如調(diào)度員60(也見圖1)的遠(yuǎn) 程設(shè)施可對列車31提供信息。如圖所示，對執(zhí)行控制元件62提供這種信息。還對執(zhí)行控制 元件62供應(yīng)來自機車建模信息數(shù)據(jù)庫63 ( “機車模型”)的信息、來自軌道數(shù)據(jù)庫36 ( “片 段數(shù)據(jù)庫”)的信息(例如但不限于軌道坡度信息和速度限值信息)、估計的列車參數(shù)(例 如但不限于列車重量和阻力系數(shù))，以及來自燃料消耗率估計器64的燃料消耗率表。執(zhí)行 控制元件62對在圖3中更加詳細(xì)地公開的計劃器12供應(yīng)信息，以便于準(zhǔn)備行程計劃。(如 應(yīng)當(dāng)理解的那樣，計劃器12可包括圖1所示的處理器44和算法46，或者可為處理器44和 算法46的一部分)。一旦計算出行程計劃，就將計劃供應(yīng)到駕駛參謀器、駕駛員或控制器 元件51。還將行程計劃供應(yīng)到執(zhí)行控制元件62，使其可在提供了其它新數(shù)據(jù)的時候比較行 程。如以上所論述，駕駛參謀器或控制器元件51可自動設(shè)定檔位動力、預(yù)建立的檔位 設(shè)定或最優(yōu)的持續(xù)檔位動力。除了將速度命令供應(yīng)到機車31之外，在基于行程計劃建議操 作員所遵從的控制設(shè)定的駕駛參謀器51的情況下，提供了顯示器68，使得操作員可觀察計 劃器12提出的建議。操作員還可接觸到控制面板69。操作員可通過控制面板69決定是否 要供應(yīng)建議的檔位動力。為此，操作員可限制目標(biāo)動力或建議的動力。也就是說，在任何時 候，操作員總是對機車機組將以何動力設(shè)定運行具有最終權(quán)限。這包括決定是否要在行程計劃建議使列車31減慢時進(jìn)行制動。例如，在暗區(qū)(例如沒有信號的軌道區(qū)段)中運行的 情況下，或者在來自地面裝備的信息不能以電的方式將信息傳輸?shù)搅熊?，而是操作員觀察 來自地面裝備的可視信號的情況下，操作員基于包含在軌道數(shù)據(jù)庫中的信息和來自地面裝 備的可視信號來輸入命令?；诹熊?1如何起作用，將關(guān)于燃料測量的信息供應(yīng)到燃料消 耗率估計器64。由于通常在機車機組中不可獲得燃料流量的直接測量，所以關(guān)于在行程內(nèi) 所消耗的燃料和遵從最優(yōu)計劃在未來消耗的燃料的信息使用經(jīng)校準(zhǔn)的物理模型(例如在 開發(fā)最優(yōu)計劃時使用的)來實現(xiàn)。例如，這種預(yù)測可包括但不限于，使用測量的總馬力和已 知的燃料特性來得出累計使用的燃料。如以上描述的那樣配備的列車31可根據(jù)上述美國專利申請公開2007/0225878中 描述的行程計劃和優(yōu)化方法來進(jìn)行操作。在圖3中示出了該方法的實例。在列車上或從諸 如調(diào)度中心10的遠(yuǎn)程位置輸入專門指令來計劃行程。這種輸入信息包括但不限于列車位 置、機組描述(例如機車模型)、機車動力描述、機車牽引傳動的性能、隨輸出動力變化的發(fā) 動機燃料的消耗、冷卻特征、預(yù)計的行程路線(隨里程標(biāo)志變化的有效的軌道坡度和曲率 或遵從標(biāo)準(zhǔn)鐵路慣例的反映曲率的“有效坡度”分量)，由車廂結(jié)構(gòu)和負(fù)載以及有效阻力系 數(shù)表示的列車、行程期望的參數(shù)，包括但不限于起始時間和位置、結(jié)束位置、期望的行駛時 間、工作人員(使用者和/或操作員)識別、工作人員換班期滿時間和路線。可以以多個方式將該數(shù)據(jù)提供給機車42，例如但不限于，操作員通過車載顯示器 將此數(shù)據(jù)手動地輸入機車42中，將包含數(shù)據(jù)的諸如硬件插卡和/或USB驅(qū)動器的存儲裝置 插入機車上的插座中，以及通過無線通信將信息從中心或地面位置41 (例如軌道信號裝置 和/或地面裝置)傳輸?shù)綑C車42。機車42和列車31負(fù)載特征(例如阻力)還可隨著路線 (例如根據(jù)高度、環(huán)境溫度和鐵軌和有軌車的狀況)而變化。交通工具效率還受其它外部因 素的影響，例如在隧道中遇到的差動空氣壓力?？筛掠媱澮苑从尺@種變化，這是上述任何 方法和/或?qū)崟r自發(fā)收集機車/列車狀況所需要的。這包括，例如，通過監(jiān)測機車42上或 不在機車42上的裝備所檢測到的機車或列車特性的變化。軌道信號系統(tǒng)確定列車的可允許速度。存在多種類型的軌道信號系統(tǒng)以及與各個 信號相關(guān)聯(lián)的操作準(zhǔn)則。例如，一些信號具有單個燈(開/關(guān))，一些信號具有帶有多種顏 色的單個透鏡，而一些信號具有多個燈和顏色。這些信號可指示軌道是暢通的，且列車可按 最大的可允許速度前進(jìn)。這些信號還可指示需要減速或停止?？赡苄枰⒓磳崿F(xiàn)或在某個 位置處(例如在下一個信號或交叉口之前)實現(xiàn)該減速。通過各種方式將信號狀態(tài)傳送到列車和/或操作員。一些系統(tǒng)在軌道中具有電 路，且在機車上具有感應(yīng)式拾波線圈。其它系統(tǒng)具有無線通信系統(tǒng)。信號系統(tǒng)也可要求操 作員在視覺上檢查信號，且采取適當(dāng)?shù)拇胧Ｐ盘栂到y(tǒng)可與車載信號系統(tǒng)交互，且根據(jù)輸入和適當(dāng)?shù)牟僮鳒?zhǔn)則來調(diào)節(jié)機車速 度。對于需要操作員在視覺上檢查信號狀態(tài)的信號系統(tǒng)來說，操作員屏幕將呈現(xiàn)適當(dāng)?shù)男?號選項，以便于操作員基于列車的位置來進(jìn)行輸入。隨位置而變化的信號系統(tǒng)的類型和操 作準(zhǔn)則可存儲在車載數(shù)據(jù)庫63中?；谳斎胄谐逃媱澠?2中的詳細(xì)數(shù)據(jù)，計算最大程度地降低沿著具有期望的起 始時間和結(jié)束時間的路線受速度限值約束的燃料使用和/或產(chǎn)生的排放的最優(yōu)計劃，以產(chǎn) 生行程分布圖或計劃。分布圖包含列車所遵從的最優(yōu)速度和動力(檔位)設(shè)定(表示為距離和/或時間的函數(shù))，以及該列車操作限值，包括但不限于，最大檔位動力和制動設(shè)定，以 及隨位置而變化的速度限值，以及預(yù)期的所使用的燃料和產(chǎn)生的排放。在示例性實施例中， 選擇檔位設(shè)定的值，以獲得約每10至30秒一次的節(jié)流變化決定。本領(lǐng)域技術(shù)人員將容易 地認(rèn)識到，如果需要和/或期望遵從最優(yōu)速度分布圖，節(jié)流變化決定可發(fā)生在更長或更短 的持續(xù)時間內(nèi)。在更寬泛的意義上，對本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)顯而易見的是，分布圖在列車水 平、機組水平和/或單獨的列車水平為列車提供動力設(shè)定。術(shù)語“動力”包括制動動力、電 動機動力和/或空氣制動動力。在另一個實施例中，不是以傳統(tǒng)的離散的檔位動力設(shè)定操 作，而是選擇了確定為對選定的分布圖最優(yōu)的連續(xù)的動力設(shè)定。因此，例如，如果最優(yōu)分布 圖指定6. 8的檔位設(shè)定，不是在檔位設(shè)定7操作，機車42可在6. 8操作。允許這種中間動 力設(shè)定可帶來額外的效率優(yōu)點，將在下面進(jìn)行描述。用以計算最優(yōu)分布圖的程序可為任何數(shù)量的方法，這些方法用于計算驅(qū)動列車31 的動力序列，以在受到機車操作和時間表約束的情況下最大程度地減少燃料和/或排放， 將在下面進(jìn)行概述。在一些情況下，由于列車配置、路線和環(huán)境狀況的相似性，所需最優(yōu)分 布圖可能足夠地接近之前確定的最優(yōu)分布圖。在這些情況下，在數(shù)據(jù)庫63內(nèi)查找行駛軌 跡并試圖遵從該軌跡可能就足夠了。當(dāng)之前計算好的計劃都不適合時，則計算新計劃的方 法包括但不限于使用近似于列車運動的物理性質(zhì)的微分方程模型來直接計算最優(yōu)分布圖。 建立包括選擇定量的目標(biāo)函數(shù)，通常是對應(yīng)于燃料消耗率和排放產(chǎn)生的模型變量的加權(quán)和 (積分)加上懲罰過度的節(jié)流變化的項。建立最優(yōu)控制方程，以最小化受約束的定量的目標(biāo)函數(shù)，該約束包括但不限于速 度限值以及最小和最大動力(節(jié)流)設(shè)定。取決于任何時候的計劃目標(biāo)，可靈活地實現(xiàn)問 題，以在受到排放和速度限值的約束的情況下最大程度地減少燃料，或者在受到燃料使用 和抵達(dá)時間的約束的情況下最大程度地降低排放。還可以實現(xiàn)例如最大程度地減少總的行 駛時間而不約束總排放或燃料使用(其中任務(wù)將允許或需要約束的這種放寬)的目標(biāo)。在數(shù)學(xué)上，可更加精確地表示待解決的問題?；镜奈锢硇再|(zhì)表示為
Αχ一 - κ χ(0) = 0.0; x(T,) = D dt ^ = TlXu, ν) 一 Ga (χ) - R(V)- V(O) = 0.0; v(Tf) = 0.0 這里，χ是列車的位置，ν是列車的速度，t是時間(單位為英里、英里每小時，以及 分鐘或小時)，u是檔位(節(jié)流)命令輸入。另外，D表示待行駛的距離，Tf是沿著軌道在距 離D處的期望抵達(dá)時間，Te是機車機組所產(chǎn)生的牽引力，Ga是取決于列車長度、列車構(gòu)成和 列車所處的地形的重力阻力，R是取決于凈速度的機車機組和列車組合的阻力。也可規(guī)定 初始速度和最終速度，但不失一般性地，初始速度和最終速度在此處取為零(例如列車在 開始和結(jié)束時停止)。最后，模型可容易地修改成包括其它重要的動態(tài)特性，例如節(jié)流u的 變化和所產(chǎn)生的牽引力或制動之間的延遲。使用此模型，最優(yōu)控制方程建立成在受到包括 但不限于速度限值以及最小和最大動力(節(jié)流)設(shè)定的約束的情況下最小化定量的目標(biāo)函 數(shù)。取決于任何時候的計劃目標(biāo)，可靈活地建立問題，以在受到排放和速度限值的約束的情 況下最大程度地減少燃料，或者在受到燃料使用和抵達(dá)時間的約束的情況下最大程度地降 低排放。
還可以實現(xiàn)例如最大程度地減少總的行駛時間而不約束總排放或燃料使用(其 中任務(wù)將允許或需要約束的這種放寬)的目標(biāo)。所有這些性能量度可表示為以下任何的線 性組合ITim J F{u{t))dt -最大程度地減少總的燃料消耗min^. _最大程度地減少行駛時間Vnm^iui -Ui J2 -最大程度地減少檔位操作(分段的恒定的輸入)minj(c/u/dt)2dt -最大程度地減少檔位操作(連續(xù)的輸入)因此常用的和代表性的目標(biāo)函數(shù)為
V''/mill ax J F{u{t))dt + α37} + α2 j" {du ！ dt) 2 dt (OP)
οο線性組合的系數(shù)將取決于對各項給定的重要性(權(quán)重)。注意，在方程(OP)中， u(t)是優(yōu)化變量，其為連續(xù)的檔位位置。如果需要離散檔位，例如對于較舊的機車，則方程 (OP)的解將被離散化，這可能導(dǎo)致較少的燃料節(jié)省。尋找最小時間解(、和％設(shè)定成零) 被用來尋找可實現(xiàn)的行駛時間的下限(Tf = Tffflin)。在這種情況下，u(t)和Tf兩者都是優(yōu) 化變量。在一個實施例中，在α 3設(shè)定成零的情況下，針對Tf的各種值來解方程(OP)。對 于熟悉這種最優(yōu)問題的解的人員來說，可能需要附加約束，例如，沿著路徑的速度限值0 彡 ν 彡 SL(X)或者，當(dāng)將最小時間作為目標(biāo)時，必須保持終點約束，例如所消耗的總?cè)剂媳仨毶?于燃料箱中的燃料，例如0<J F(u(t))dt < Wf
Il這里，Wf是在Tf時燃料箱中剩余的燃料。本領(lǐng)域技術(shù)人員將容易地認(rèn)識到，方程 (OP)也可為其它形式，且以上介紹的是用于在本發(fā)明中使用的示例性方程。為了解所得到的優(yōu)化問題，在示例性實施例中，本發(fā)明將時域中的動態(tài)最優(yōu)控制 問題轉(zhuǎn)化成具有N個決策變量的等價的靜態(tài)數(shù)學(xué)規(guī)劃問題，其中數(shù)字“N”取決于進(jìn)行節(jié)流 和制動調(diào)節(jié)的頻率和行程的持續(xù)時間。對于典型的問題，這個N可為數(shù)千。例如，在示例性 實施例中，假設(shè)列車在美國西南部的277km(172英里)路程的軌道上行駛。當(dāng)將使用行程計 劃器12確定和遵從的行程與在行程由操作員確定時的實際的駕駛員節(jié)流/速度歷史作比 較時，使用本發(fā)明的實施例(例如行程計劃器12)，可實現(xiàn)所使用的燃料的示例性的7. 6% 的節(jié)省。實現(xiàn)了改進(jìn)的節(jié)省，因為通過使用本發(fā)明實現(xiàn)的優(yōu)化產(chǎn)生了與操作員的行程計劃 相比具有更少的阻力損失和很少或沒有制動損失的行駛策略。為了使上述優(yōu)化在計算上容 易處理，可采用列車的簡化的數(shù)學(xué)模型。參照回圖3，一旦建立了 12行程計劃且行程開始，就產(chǎn)生14動力命令，以執(zhí)行計 劃。取決于實現(xiàn)的本發(fā)明的操作建立，一個命令是機車遵從優(yōu)化的動力命令16，以便實現(xiàn)最 優(yōu)速度。行程計劃器12從列車18的機車機組獲得實際速度和動力信息。由于用于進(jìn)行優(yōu)
9化的模型中的不可避免的近似性，獲得對優(yōu)化動力的校正的閉環(huán)計算，以跟蹤期望的最優(yōu) 速度?？勺詣拥鼗蛴煽偸蔷哂袑α熊嚨淖罱K控制的操作員進(jìn)行列車操作限值的這種校正。在一些情況下，在優(yōu)化中使用的模型可與實際列車有顯著的不同。這是由于多種 原因而發(fā)生的，包括但不限于，額外的貨物裝載或布置、在途中出故障的機車，以及初始數(shù) 據(jù)庫63或操作員輸入的數(shù)據(jù)中的誤差。由于這些原因，具有監(jiān)測系統(tǒng)，其使用實時的列車 數(shù)據(jù)以實時估計20機車和/或列車參數(shù)。然后將估計的參數(shù)與行程最初建立時的所使用 的假設(shè)參數(shù)作比較22?；诩僭O(shè)值和估計值的任何差異，可對行程進(jìn)行重新計劃24，將從 新計劃中產(chǎn)生足夠大的節(jié)省?？蓪π谐踢M(jìn)行重新計劃的其它原因包括來自遠(yuǎn)程位置的指示，例如調(diào)度和/或操 作員請求目標(biāo)變化為與更加全局性運動計劃目標(biāo)相符。額外的全局性運動計劃目標(biāo)可包 括，但不限于，其它列車時間表、允許排氣從隧道中消散、維護(hù)操作等。另一個原因可為由于 構(gòu)件的車載故障。重新計劃的策略可分為增量調(diào)節(jié)和大調(diào)節(jié)，取決于中斷的嚴(yán)重性，將在下 面更加詳細(xì)地論述。總的來說，必須根據(jù)上述優(yōu)化問題方程(OP)的解得出“新”計劃，但是 如本文所描述，常?？烧业礁斓慕平?。在操作中，機車42 (更具體地，機車上的行程計劃器12)將持續(xù)地監(jiān)測系統(tǒng)效率， 且基于測得的實際效率來持續(xù)地更新行程計劃，只要這種更新將改進(jìn)行程性能。重新計劃 的計算可完全在機車內(nèi)執(zhí)行或可完全或部分地移動到遠(yuǎn)程位置，例如使用無線技術(shù)來將計 劃傳送到機車42的調(diào)度或地面處理設(shè)施。也可產(chǎn)生效率趨勢，可使用該效率趨勢來生成關(guān) 于效率傳遞函數(shù)的機車車隊數(shù)據(jù)。當(dāng)確定初始行程計劃時，可使用車隊范圍的數(shù)據(jù)，且在考 慮多個列車的位置時，可使用車隊范圍的數(shù)據(jù)來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)范圍優(yōu)化權(quán)衡。在想要堅持相同的行程目標(biāo)時，例如，當(dāng)列車沒有按時間表與另一個列車進(jìn)行有 計劃的相遇或經(jīng)過且列車需要彌補時間時，日常操作中的多個事件可導(dǎo)致需要產(chǎn)生或修改 當(dāng)前執(zhí)行的計劃。使用機車的實際速度、動力和位置，在計劃抵達(dá)時間和當(dāng)前估計的(預(yù)計 的)抵達(dá)時間之間進(jìn)行比較25?；跁r間的差異以及參數(shù)的差異(由調(diào)度或操作員檢測到 或改變)，對計劃進(jìn)行調(diào)節(jié)26。可根據(jù)鐵路公司應(yīng)如何處理計劃的這種偏差的期望來自動 進(jìn)行此調(diào)節(jié)，或者車上的操作員和調(diào)度員可手動地提出備選方案，以聯(lián)合決定恢復(fù)計劃的 最佳方式。當(dāng)計劃更新但原始目標(biāo)(例如，但不限于，抵達(dá)時間)保持相同的時候，可同時 將額外的變化計算在內(nèi)，例如可影響恢復(fù)原始計劃的可行性的新的未來速度限值變化。在 這種情況下，如果不能保持原始的行程計劃，或者換句話說，列車不能夠滿足原始的行程計 劃目標(biāo)，如本文所論述，可對操作員和/或遠(yuǎn)程設(shè)施或調(diào)度提出其它行程計劃。當(dāng)期望改變原始目標(biāo)時，也可進(jìn)行重新計劃?？稍诠潭ǖ念A(yù)先計劃好的時間完成 這種重新計劃，隨操作員或調(diào)度員的決定手動地完成這種重新計劃，或者在超過諸如列車 操作限值的預(yù)定限值時自動完成這種重新計劃。例如，如果當(dāng)前的計劃執(zhí)行得延遲超過指 定閾值，例如三十分鐘，本發(fā)明可重新計劃行程，以便靠增多的燃料使用的代價來適應(yīng)該延 遲(如上所述)，或者警告操作員和調(diào)度員總共可彌補多少時間(即將要行駛的最小時間或 可在時間約束內(nèi)節(jié)省的最大燃料)。還可基于所消耗的燃料或動力機組的健康來構(gòu)想重新 計劃的其它觸發(fā)因素，包括但不限于，抵達(dá)時間、裝備失效和/或裝備暫時性故障(例如運 行得太熱或太冷)引起的馬力損失，以及/或者例如假設(shè)的列車負(fù)載中檢測到總的建立誤 差。也就是說，如果變化反映機車性能在當(dāng)前的行程中有損害，就可把這些變化計算到優(yōu)化
10使用的模型和/或方程內(nèi)。計劃目標(biāo)的改變也可由于需要協(xié)調(diào)事件而產(chǎn)生，在事件中，一個列車的計劃損害 到另一個列車滿足例如調(diào)度室所要求的目標(biāo)和不同水平處的仲裁的能力。例如，可通過列 車_列車通信來進(jìn)一步優(yōu)化相遇和經(jīng)過的協(xié)調(diào)。因此，作為實例，如果列車知道其在到達(dá)位 置以進(jìn)行相遇和/或經(jīng)過方面落后于時間表，來自其它列車的通信可通知遲到的列車(和 /或調(diào)度)。然后操作員可將關(guān)于遲到的信息輸入本發(fā)明的系統(tǒng)中，該系統(tǒng)重新計算列車的 行程計劃。還可在高水平或網(wǎng)絡(luò)水平使用本發(fā)明的系統(tǒng)，以允許調(diào)度確定如果不能滿足預(yù) 定相遇和/或經(jīng)過時間約束，哪個列車應(yīng)該減速或提速。如本文所論述，通過列車將數(shù)據(jù)傳 送到調(diào)度以區(qū)分優(yōu)先順序安排各個列車應(yīng)該如何改變其計劃目標(biāo)來實現(xiàn)這一點。取決于情 況，選擇可基于時間表或燃料節(jié)省益處。一旦如以上所論述的那樣建立了行程計劃，使用速度和動力對距離的軌跡來在所 需行程時間里以最小的燃料使用和/或排放到達(dá)目的地。存在執(zhí)行行程計劃的幾種方式。 如在下面更加詳細(xì)地提供，在一個示例性實施例中，當(dāng)在操作員“指導(dǎo)模式”中時，對操作員 顯示便于操作員遵從的信息，以實現(xiàn)根據(jù)最優(yōu)行程計劃確定的所需動力和速度。在此模式 中，操作信息包括操作員應(yīng)該使用的建議的操作條件。在另一個示例性實施例中，自發(fā)地執(zhí) 行加速和保持恒速。但是，當(dāng)列車31必須減慢時，操作員負(fù)責(zé)應(yīng)用制動系統(tǒng)52。在另一個 示例性實施例中，如所需要的那樣提供加大動力和制動的命令，以遵從期望的速度-距離 路徑。在行程期間，不管列車31是否根據(jù)離開之前確定的計劃來操作的，列車31很可能 將遇到一個或多個動態(tài)事件，這些動態(tài)事件的存在或確切性質(zhì)在行程開始之前是未知的。 這種事件的實例包括但不限于變化的信號特征、臨時減速命令(TSO)、軌道上存在其它列 車、機車或其它裝備故障、變化的軌道狀況(例如橋故障)、出軌等。在傳統(tǒng)上，這些事件由人為干預(yù)、監(jiān)督系統(tǒng)(例如正向列車控制(“PTC”)或自動 化列車操作(“ΑΤΟ”))或它們的組合來調(diào)節(jié)。例如，如果列車31遇到諸如因為即將到達(dá)的 區(qū)被另一個列車占用而需要減速的“接近”或黃色的限制信號，監(jiān)督列車系統(tǒng)就可將信號識 別為制動目標(biāo)，計算待強制執(zhí)行的制動曲線，以滿足制動目標(biāo)，然后應(yīng)用列車的制動，以必 要地使列車31減慢或停止。這可導(dǎo)致過量的列車中的力，且部分地?fù)p害行程計劃所提供的 效率增益?；蛘撸祟惒僮鲉T可降低節(jié)流(“滑行”)或者在動態(tài)目標(biāo)的情況下應(yīng)用動態(tài)制 動，以最大程度地降低列車(摩擦)制動的使用。這需要相當(dāng)?shù)牟僮鲉T經(jīng)驗，且還產(chǎn)生較高 的操作員工作負(fù)荷，以及相關(guān)聯(lián)的增大的操作員錯誤的風(fēng)險。相應(yīng)地，本發(fā)明提供了一種考慮動態(tài)目標(biāo)的、用于優(yōu)化列車操作的方法。圖4中 對基本方法進(jìn)行了描述。首先，識別多個離散的潛在動態(tài)事件(框100)。事件在距離或時 間上與列車31離得越遠(yuǎn)，知道其發(fā)生的概率就越不肯定。這被稱為“遠(yuǎn)范圍”事件。事件 在距離或時間上越接近列車，知道概率就越肯定。這被稱為“近范圍”事件?？苫诟鱾€事 件的狀態(tài)(“近范圍”或“遠(yuǎn)范圍”)來對各個事件指定概率(框102)。作為更加具體的實 例，在附近的即將到來的軌道區(qū)中的信號的狀態(tài)可為一組狀況中的一個，例如暢通、受限或 停止，且該信號的狀態(tài)可被認(rèn)為是“近范圍”，而在位于列車31之前多個區(qū)的信號的狀態(tài)可 能不僅取決于遠(yuǎn)在列車31之前的其它交通的狀態(tài)，而且還取決于列車31是否將在穿過轉(zhuǎn) 轍器和其它區(qū)之后穿過遠(yuǎn)的區(qū)。這將是“遠(yuǎn)范圍”事件?？墒褂脗鹘y(tǒng)的統(tǒng)計技術(shù)來對具體
11事件指定概率值。事件的識別可通過列車_列車通信、地面_列車通信、車載傳感器、軌道電路、中央 調(diào)度控制系統(tǒng)或至列車的或來自其它車載系統(tǒng)的運動計劃器，例如，與本發(fā)明的實現(xiàn)交互 的車內(nèi)信號、ATP(自動化列車保護(hù))或PTC等來實現(xiàn)。對于各個事件，使用以上關(guān)于行程計劃描述的技術(shù)來計算(框104)優(yōu)化的速度分 布圖。計算將各個事件識別為潛在速度/制動目標(biāo)，且使用列車相對于即將到來的目標(biāo)的 當(dāng)前位置、列車重量/速度和軌道拓?fù)涞闹R來在目標(biāo)之前和之后計算速度分布圖。當(dāng)計 算速度分布圖時，可忽略概率在預(yù)定閾值水平以下的事件，以便約束一組計算，且避免過度 使用可用的計算資源?？稍诹熊?1上計算速度分布圖，或者可在列車31之外計算速度分布圖，且通過通 信信道將速度分布圖傳送給列車31。例如，在列車31之前的區(qū)中的信號可顯示“停止”特征(例如紅色信號)，因為該 區(qū)被另一列車占用。本方法將使用節(jié)流降低、動態(tài)制動或它們的組合來計算第一速度分布 圖，節(jié)流降低、動態(tài)制動或它們的組合被計算以使列車31在使用列車制動最少的情況下停 止。還將基于即將到來的區(qū)空出的概率來計算第二速度分布圖，從而使得在需要進(jìn)行列車 制動之前，信號升級到不那么受限的特征。一旦計算了所有受約束的一組速度分布圖，則基于當(dāng)前最高概率的事件來選擇速 度分布圖中的一個(框106)。然后閉環(huán)算法將當(dāng)前的列車位置、軌道數(shù)據(jù)庫、機車速度、列 車長度、列車重量和機組容量(例如隨檔位變化的牽引HP和制動HP)用作輸入，根據(jù)所選 擇的速度分布圖來執(zhí)行接近目標(biāo)的列車的速度的控制?？刂瓶蔀樽詣拥?。如果在列車31 接近目標(biāo)時狀況改變，則可使用不同的速度分布圖。可選地，可建議操作員手動地執(zhí)行的適當(dāng)?shù)目刂圃O(shè)定。速度分布圖僅是可用來根據(jù)本發(fā)明來優(yōu)化交通工具性能的優(yōu)化分布圖的一個實 例。可被優(yōu)化的參數(shù)和可被計算的優(yōu)化分布圖的非限制性實例包括速度、燃料效率、排放 (例如，音頻、氣態(tài)、RF、熱、碳、NOx、顆粒物質(zhì))、振動、諸如催化劑性能等的構(gòu)件效率、交替 速度、其它目標(biāo)變化、燃料效率、噪聲、排放等，或者它們的組合。一些交通工具的操作可能 易受日夜時間變化(例如噪聲限制)、基于地理位置的排放限制的影響等。另一個實施例與用于控制具有一個或多個機車機組的列車的控制操作的方法有 關(guān)，各個機車機組包括一個或多個機車。(此實施例也適于控制具有其它動力單元的其它動 力系統(tǒng)。)在此實施例中，識別多個離散的潛在動態(tài)事件，動態(tài)事件中的各個具有與其相關(guān) 聯(lián)的當(dāng)前概率。(“潛在動態(tài)”事件的意思是指可能會發(fā)生或可能不會發(fā)生且可隨著時間改 變的事件?！爱?dāng)前”概率指的是事件被識別時的概率。)對于各個潛在動態(tài)事件，計算優(yōu)化分 布圖，該優(yōu)化分布圖描述了列車和/或一個或多個機車遵從的動力設(shè)定(包括制動)，以便 優(yōu)化列車和/或一個或多個機車的至少一個操作參數(shù)，例如以便降低或最大程度地降低列 車的燃料使用以及/或者降低或最大程度地降低列車所產(chǎn)生的排放?；诰哂挟?dāng)前最高概 率的潛在動態(tài)事件，選擇優(yōu)化分布圖中的一個來控制列車和/或機車。為了計算各個優(yōu)化 分布圖，可執(zhí)行下列步驟。首先，從例如數(shù)據(jù)庫中或以別的方式接收路線數(shù)據(jù)和列車數(shù)據(jù)。 路線數(shù)據(jù)包括與列車沿著路線在其上行進(jìn)的軌道的一個或多個特性有關(guān)的數(shù)據(jù)，以及與沿 著路線的至少一個速度限值有關(guān)的數(shù)據(jù)。在此實施例中，路線數(shù)據(jù)還包括與計算優(yōu)化分布圖所針對的離散的潛在動態(tài)事件有關(guān)的數(shù)據(jù)。(路線數(shù)據(jù)還可包括與其它離散的潛在動態(tài) 事件有關(guān)的數(shù)據(jù)。)列車數(shù)據(jù)與列車的一個或多個特性有關(guān)。在列車沿著路線行駛期間的 任何時候，例如在識別到離散的潛在動態(tài)事件時，在列車上建立優(yōu)化分布圖。基于接收到的 數(shù)據(jù)，在沿著路線的第一點處建立優(yōu)化分布圖，且優(yōu)化分布圖覆蓋了沿著路線比第一點延 伸得更遠(yuǎn)的第二點的路線的至少一個片段?；诤筒还苎刂撈蔚穆肪€(數(shù)據(jù)對于該路 線來說是可用的)的不同的地理特征或其它特性，建立優(yōu)化分布圖來覆蓋整個片段。這時， 意思是指(i)優(yōu)化分布圖考慮了路線片段(數(shù)據(jù)對于該路線片斷來說是可用的)的所有 不同的地理特征或其它特性，以及(ii)建立優(yōu)化分布圖，而不管沿著該片段的路線的特定 的地理特征或其它特性是什么。因此，不管沿著路線片段的已知地理特征或其它路線特性 是什么，針對所述離散的潛在動態(tài)事件，對該片段建立優(yōu)化分布圖。
雖然已經(jīng)關(guān)于本發(fā)明的各種實施例來描述了本發(fā)明，但是許多變化和修改對本領(lǐng) 域技術(shù)人員來說將變得清楚。因此，本發(fā)明不限于具體的說明性實施例。
權(quán)利要求
一種用于控制具有至少一個動力單元的動力系統(tǒng)的操作的方法，所述方法包括(a)識別多個離散的潛在動態(tài)事件；(b)針對各個潛在動態(tài)事件，計算描述所述動力系統(tǒng)所遵從的動力設(shè)定的優(yōu)化分布圖，以便優(yōu)化所述至少一個動力單元的至少一個操作參數(shù)；(c)基于具有當(dāng)前最高概率的潛在動態(tài)事件來選擇所述優(yōu)化分布圖中的一個；以及(d)根據(jù)所選擇的優(yōu)化分布圖來操作所述系統(tǒng)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述動力系統(tǒng)上計算所述優(yōu)化分布圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述動力系統(tǒng)之外計算所述優(yōu)化分布 圖，且通過通信信道將所述優(yōu)化分布圖傳送到所述動力系統(tǒng)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述優(yōu)化分布圖優(yōu)化選自速度、燃料效 率、交通工具排放、振動、構(gòu)件效率、地理限制和它們的組合所組成的組的參數(shù)。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述識別多個潛在動態(tài)事件、計算所述優(yōu) 化分布圖、選擇所述優(yōu)化分布圖中的一個、以及根據(jù)所選擇的優(yōu)化分布圖來操作所述動力 系統(tǒng)的步驟是自發(fā)地執(zhí)行的。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述潛在動態(tài)事件被分為近范圍事件或 遠(yuǎn)范圍事件，并且其中，近范圍事件被賦予比遠(yuǎn)范圍事件更高的概率。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述潛在動態(tài)事件距所述動力系統(tǒng) 的物理距離將所述潛在動態(tài)事件分為近范圍事件或遠(yuǎn)范圍事件。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述潛在動態(tài)事件與所述動力系統(tǒng) 的時間上的距離將所述潛在動態(tài)事件分為近范圍事件或遠(yuǎn)范圍事件。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括鐵路運輸系統(tǒng)，并且其 中，所述動力單元包括由至少一個內(nèi)燃發(fā)動機供以動力的至少一個機車。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括船舶，并且其中，所述 動力單元包括至少一個內(nèi)燃發(fā)動機。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括非公路用交通工具， 并且其中，所述動力單元包括至少一個內(nèi)燃發(fā)動機。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括外部動力單元，所述 外部動力單元提供原動力，以使無源或有源交通工具在導(dǎo)軌上運動。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括電功率發(fā)生系統(tǒng)。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述動態(tài)事件中的至少一個包括在所述 動力系統(tǒng)外部的速度目標(biāo)。
15.一種用于操作具有至少一個內(nèi)燃動力單元的動力系統(tǒng)的控制系統(tǒng)，所述控制系統(tǒng) 包括(a)可操作來產(chǎn)生指示所述動力系統(tǒng)的至少一個操作參數(shù)的信號的至少一個傳感器；(b)可操作來將指示外部信息的數(shù)據(jù)輸送到所述控制系統(tǒng)的通信信道；以及(c)聯(lián)接到所述至少一個傳感器和所述通信信道上的處理器，所述處理器被編程為(i)識別多個離散的潛在動態(tài)事件；( )針對各個潛在動態(tài)事件，計算描述所述動力系統(tǒng)所遵從的動力設(shè)定的優(yōu)化分布 圖，以便優(yōu)化所述至少一個動力單元的至少一個操作參數(shù)；以及(iii)基于具有當(dāng)前最高概率的潛在動態(tài)事件來選擇所述優(yōu)化分布圖中的一個。
16.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器進(jìn)一步編程為根據(jù)所 選擇的優(yōu)化分布圖來操作所述動力系統(tǒng)。
17.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，計算所述優(yōu)化分布圖的所述處理 器在所述動力系統(tǒng)之外，并且其中，通過所述通信信道將所述優(yōu)化分布圖傳送到所述動力 系統(tǒng)。
18.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，各優(yōu)化分布圖優(yōu)化選自速度、燃料 效率、交通工具排放、振動、構(gòu)件效率、地理限制和它們的組合組成的組的參數(shù)。
19.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括鐵路運輸系統(tǒng)， 并且其中，所述動力發(fā)生單元包括由至少一個內(nèi)燃發(fā)動機供以動力的至少一個機車。
20.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括船舶，并且其 中，所述動力單元包括至少一個內(nèi)燃發(fā)動機。
21.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括非公路用交通 工具，并且其中，所述動力單元包括至少一個內(nèi)燃發(fā)動機。
22.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括外部動力單元， 所述外部動力單元提供原動力，以使無源或有源交通工具在導(dǎo)軌上運動。
23.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述動力系統(tǒng)包括電功率發(fā)生系統(tǒng)。
24.根據(jù)權(quán)利要求15所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，所述潛在動態(tài)事件被分為近范圍 事件或遠(yuǎn)范圍事件，并且其中，近范圍事件被賦予比遠(yuǎn)范圍事件更高的概率。
25.根據(jù)權(quán)利要求24所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，基于所述潛在動態(tài)事件距所述動 力系統(tǒng)的物理距離將所述潛在動態(tài)事件分為近范圍事件或遠(yuǎn)范圍事件。
26.根據(jù)權(quán)利要求24所述的控制系統(tǒng)，其特征在于，基于所述潛在動態(tài)事件與所述動 力系統(tǒng)的時間上的距離將所述潛在動態(tài)事件分為近范圍事件或遠(yuǎn)范圍事件。
全文摘要
一種用于控制具有至少一個內(nèi)燃動力單元的動力系統(tǒng)的操作的方法包括(a)識別多個離散的潛在動態(tài)事件；(b)針對各個潛在動態(tài)事件，計算描述動力系統(tǒng)所遵從的動力設(shè)定的優(yōu)化分布圖，以便優(yōu)化至少一個動力單元的至少一個操作參數(shù)；(c)基于具有當(dāng)前最高概率的潛在動態(tài)事件來選擇優(yōu)化分布圖中的一個；以及(d)根據(jù)所選擇的優(yōu)化分布圖來操作系統(tǒng)。
文檔編號B61L3/00GK101909965SQ200880124591
公開日2010年12月8日 申請日期2008年11月3日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月6日
發(fā)明者G·D·羅斯, G·R·沙菲爾, J·F·諾夫辛格, S·J·塞克肖爾, W·道姆 申請人:通用電氣公司