考虑列车运行情况的自适应安全速度防护曲线设计

刮岱文

（中铁二院工程集团有限责任公司,四川 成都 610000）

0 引言

铁路运输作为重要的交通方式，对人民生活和经济发展起着不可替代的支撑作用。然而，铁路运输的高效和安全往往存在一定的权衡关系。因此，为了在保障运输效率的前提下提升铁路运输的安全性，需要一种更加灵活和适应性强的安全速度设计方法。该文旨在通过采集和分析列车运行数据，结合现代数据分析和模拟技术，提出一种自适应安全速度防护曲线设计方法，以更准确地反映列车实际运行情况，并为铁路运输的安全管理提供新的思路和方法。通过在实际案例中的应用和验证，研究旨在为铁路运输的安全设计和风险管理提供实用性的指导，以推动铁路运输系统在安全与效率之间取得更好的平衡。

1 相关技术和理论

1.1 铁路运输系统的安全性与风险

铁路运输系统的安全性是社会经济发展的重要保障，但其复杂性和高度集成性也使其面临着各种潜在的风险。这些风险可能源于列车、线路、信号系统、设备故障等多个方面。铁路事故不仅会造成人员伤亡和财产损失，还可能引发长期的交通中断和环境问题。因此，深入分析铁路运输系统的安全性与风险，有助于识别潜在的危险因素，并采取相应的预防和控制措施，以确保铁路运输的安全可靠性。

1.2 列车运行参数与安全速度

列车运行参数是影响列车运行安全性和效率的关键要素，其中安全速度作为一项重要指标，对于列车运行的控制至关重要。安全速度是指在特定的线路条件下，列车能够保持稳定运行的最大速度。这个速度取决于诸多因素，如线路的曲率、坡度、道岔设置，还有气候条件等，不同线路和运行条件下的安全速度可能会有所不同。因此，准确地了解列车运行参数与安全速度之间的相互关系，可以帮助铁路运输系统制定合理的速度限制和防护措施，从而确保列车在高效运行的同时保持安全。这对于避免事故、提高运输效率和降低运营成本具有重要意义。

1.3 防护曲线的概念与设计原则

防护曲线是一种关键的安全工具，旨在确保列车在不同的线路条件下以最大速度行驶时，仍能保持安全运行。其概念是通过将列车的安全速度与线路的几何特性相匹配，以可视化的方式呈现列车的运行限制。设计防护曲线的原则在于维护列车的稳定性和安全性，同时最大程度地保障运行效率。这需要充分考虑列车的刹车性能、加速性能以及在不同曲率和坡度情况下的稳定性。防护曲线设计的灵活性和适应性是关键，使其能够根据不同列车类型、运行状态和线路特性进行调整，从而为铁路运输系统提供高效且可靠的安全指导[1]。

1.4 数据分析与模拟技术

数据分析和模拟技术为铁路运输系统的安全性提升提供了强有力的支持。通过采集和分析列车的运行数据，可以获得关于列车速度、加速度、制动距离等关键参数的信息。这些数据对于了解列车的运行特性以及确定列车的安全速度至关重要。数据分析技术可以揭示隐藏在大量数据背后的模式和规律，为设计防护曲线提供依据[2]。同时，模拟技术允许工程师在虚拟环境中模拟列车在不同线路条件下的运行情况，从而评估不同速度下的安全性和稳定性。这种技术的结合使防护曲线更加精确地反映了实际运行情况，有助于优化铁路系统的安全性和效率，减少事故风险。

2 列车运行参数获取与分析

2.1 列车运行数据的采集与存储

为了获取准确的列车运行数据，在列车上部署了一套先进的传感器系统，包括高精度GPS 系统、IMU 传感器和制动传感器。这些设备能够以高频率采集列车运行过程中的各种数据，如位置、速度、加速度和制动状态等。

例如，一段连接城市A 和城市B 的高速铁路路段，在一列标准的高速列车上安装了以下传感器和设备，以获取列车的运行数据：

（1）高精度GPS 系统：通过每秒多次的GPS 测量，记录了列车的经度、纬度和海拔高度。例如，记录的数据点包括：经度30.123°、纬度40.456°、海拔高度100 m。

（2）惯性测量单元（IMU）：使用IMU 传感器记录了列车在三个轴向上的加速度和姿态变化。每秒钟，获得了如下数据：X 轴加速度0.2 m/s²、Y 轴加速度0.1 m/s²、Z 轴加速度9.8 m/s²。

（3）制动传感器：安装了列车的制动传感器，实时监测制动的力度和时间。例如，某次制动数据为制动力1 500 N，持续时间2 s。

这些数据通过列车内部的数据传输系统，将实时的运行信息传送到中央数据库中，以便后续的分析。

2.2 运行数据的预处理与特征提取

原始的运行数据可能包含噪音和不准确性，因此在分析之前需要进行预处理。这包括数据清洗、去除异常值和数据对齐等步骤，以确保数据的可靠性。随后，从清洗后的数据中提取关键特征，如最大速度、平均加速度、制动距离等。这些特征将用于后续的关联分析，以了解列车运行参数与线路特性之间的关系[3]。

在数据采集之后，需要对原始数据进行预处理和特征提取，以便后续的分析。首先对数据进行去噪和异常值检测，确保数据的准确性和可靠性。随后，对不同传感器的数据进行时间对齐，以保证它们在相同的时间点上。然后，计算每秒的平均速度、平均加速度和制动距离等特征。

例如，对于某个时间段，计算出的特征值可能为：平均速度250 km/h，平均加速度0.4 m/s²，制动距离120 m。

2.3 运行参数与线路特性的关联分析

在关联分析阶段，将运行数据与线路的地理信息进行对应，以获得列车在不同位置的曲率和坡度等线路特性。通过将列车的GPS 位置与地理信息系统（GIS）数据进行匹配，可以获取列车在不同位置的路线属性。

然后，使用统计方法或机器学习技术来分析运行参数与线路特性之间的关联。以简单的线性回归为例，可以建立模型：

速度=β0+β1×曲率+β2×坡度+β3×加速度+ε

式中，β0、β1、β2、β3——模型的系数；ε——误差项。

3 自适应安全速度防护曲线设计方法

3.1 基于运行数据的防护曲线生成

在基于运行数据生成防护曲线的过程中，深入考虑了实际列车运行情况与线路几何特性之间的相互关系。首先，收集大量的列车运行数据，包括速度、加速度、制动状态等，以获得对列车实际性能的深刻理解。

随后，针对线路的各个路段，详细分析其几何特性，如曲率和坡度。结合这些特性与实际运行数据，可以基于列车的动力学行为计算出在每个路段上的最大安全速度。安全速度取决于列车在特定曲率和坡度下的动力学特性。为了计算安全速度，可以使用以下步骤：

（1）使用列车的动力学模型计算在特定曲率和坡度下列车的最大可能速度。

（2）从实际速度数据中选择一个保守的安全系数，以确保列车具有足够的安全余地。

（3）结合列车的最大可能速度和保守的安全系数，得出该位置点上的安全速度。

例如，一列火车的实际运行数据，其中包括位置、速度和加速度。见表1。

表1 一列火车的运行数据

假设要计算出在位置300 m 处，列车在特定曲率和坡度下的最大可能速度为45 m/s。如果选择保守的安全系数为0.9，那么该位置点上的安全速度将为45 m/s×0.9=40.5 m/s，即约为40 m/s。

3.2 安全性与效率权衡的优化方法

在设计自适应防护曲线时，要在保障列车安全性的前提下，最大程度地提高运行效率。这需要在列车的安全速度限制和最高可能速度之间找到一个平衡点，以满足列车运行的双重需求。

为了实现这一权衡，采用了优化方法。将防护曲线的设计视为一个优化问题，其中列车的安全性是约束条件，而列车的运行效率成为目标函数。通过调整优化参数，可以找到一个最优解，使得列车能够在安全限制内以最高可能速度运行。此外，还可以根据实际需求引入不同的权重，以平衡安全性和效率之间的关系。在优化安全性与效率之间的权衡时，假设设定一个目标函数，其中安全性与效率权重分别为α和β，想要最大化效率，但要保证安全性[4]。因此，目标函数可以表示为：

目标函数=β× 效率 -α×安全性

通过调整α和β的值，可以控制安全性和效率之间的平衡。例如，如果更关注安全性，可以增加α的值，以便在运行时更严格地遵循防护曲线。

3.3 防护曲线的自动调整与更新策略

一种自动调整策略是通过实时数据反馈来实现的。在列车运行过程中，监测列车的实际速度和位置，并将其与防护曲线进行对比。如果实际速度始终低于防护曲线的安全速度，可能意味着该路段的安全速度可以适度提高，从而在不影响安全性的情况下提高运行效率。反之，如果实际速度接近或超过防护曲线的上限，可能需要重新评估该路段的安全性。

另一种策略是利用机器学习技术，通过分析历史运行数据并预测未来的运行情况来调整防护曲线。这样的自适应策略可以更好地适应不同的运行环境和条件，从而提高整个系统的适应性。通过这些自动调整和更新策略，防护曲线能够始终保持与实际情况的一致性，从而为列车运行提供持续的安全指导。

4 案例分析与讨论

4.1 典型事故案例分析

在某国高速铁路系统中，一列高速列车在一段弯道上发生了脱轨事故，造成了人员伤亡和列车严重损坏。事故调查显示，在事故发生时，该列车的速度为130 km/h，而在弯道处的安全限速应为90 km/h。该列车在进入弯道时的速度明显超过了安全限制，导致了脱轨事故的发生。这一事故引起了对高速列车在弯道处的速度控制的关注，如果当时能够通过自适应安全速度防护曲线来实时监测列车的位置、速度和弯道几何特性，并自动降低列车速度以适应弯道，脱轨事故可能得以避免。这个案例强调了自适应防护曲线在弯道等危险区段的重要性，它能够根据实时数据确保列车在关键时刻保持安全速度，从而提高铁路运输的安全性。

4.2 防护曲线在该事故预防中的应用

在这个案例中，自适应安全速度防护曲线的应用将基于实时数据监测列车位置、速度和弯道几何特性。当列车接近弯道时，系统会自动降低列车速度，确保列车以适当的速度通过弯道，从而避免类似脱轨事故的再次发生。这种实时的自适应速度控制能够在弯道等关键区段提供更高的安全性，降低事故风险。这个案例阐明了自适应防护曲线在具体区段的精准应用，有助于减少潜在的事故风险。

4.3 安全速度防护曲线与传统设计方法的对比

考虑一个复杂曲线路段，其中包含多个不同半径和坡度的曲线，以及变化的地形特点。传统设计方法可能会倾向于在整个路段上设置较为保守的速度限制，以确保安全通过。然而，这样的设计往往会导致列车在一些路段上以相对较低的速度行驶，从而降低整体的运行效率。

相反，自适应安全速度防护曲线利用实时数据和路段特性，可以在不危及安全性的情况下，为列车提供更为精确的速度限制。在这个案例中，系统会根据列车位置、速度和路段特点动态调整速度，使得列车在每个路段都以适宜的速度行驶。这种精准的自适应速度控制不仅保证了列车的安全性，还允许列车在合适的速度下高效通过复杂的曲线路段。

这个案例对比清楚地突显了自适应防护曲线与传统设计方法的差异。自适应防护曲线能够在保持安全性的前提下，更好地优化列车的速度，使得整个运输过程更加高效。这种优势在复杂的路段尤其明显，能够为铁路运输提供更灵活、智能的解决方案。

5 结论与展望

该次研究针对列车运行情况的自适应安全速度防护曲线设计进行了深入探讨与分析，通过基于运行数据的防护曲线生成、安全性与效率权衡的优化方法，以及防护曲线的自动调整与更新策略，实现了对列车运行的实时监测与控制。通过典型事故案例的分析，强调了自适应防护曲线在事故预防中的重要作用，尤其在弯道和陡坡等危险区段。与传统设计方法相比，自适应防护曲线能够更精确地为列车提供适宜的速度限制，从而在保证安全性的前提下提高整体运输效率。

未来的研究可以进一步探索更多的数据分析和模拟技术，以提升自适应防护曲线的精准度和实时性。此外，还可以考虑结合先进的控制策略，进一步优化列车的运行控制系统，通过不断的创新和研究，有望进一步提升铁路运输的安全性、效率和智能化水平。