CN101830238B - 基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***及其调速方法 - Google Patents
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Abstract
基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***及其调速方法，涉及铁路自动调速领域，解决了应用“精确控制”理论构建的铁路自动减速设备及方法对勾车进行自动调速时，存在调速结果差、不准确的问题。所述自动调速***包括测重设备、第一测速设备、控制箱、测重计算机、控制计算机、驱动电源及减速装置；当车辆从驼峰上向下溜放时，测重计算机通过测重设备和第一测速设备计算出每节车厢的重量和车厢数量，将此信息传递给控制计算机，控制计算机据此再结合测速设备所测速度，通过驱动电源对调速设备进行控制，由调速设备对车辆车轮制动，从而达到对车辆调速的目的。本发明可应用于铁路车辆调速领域。
Description
技术领域
本发明涉及一种铁路车辆的自动调速***及调速方法。
背景技术
铁路是国民经济的大动脉，铁路车辆自动调速***是铁路编组站实现自动化的重要手段之一。它主要是解决铁路货运驼峰编组场，特别是中小编组场，分解作业车辆溜放时的调速问题。自上世纪九十年代以来，该***在许多地方应用都取得了良好调速的效果。该***自动化程度非常高，完全替代了铁鞋、手闸等落后的人工作业，同时大大地提高了货运效率，从而提高了经济效益和社会效益。
驼峰车辆溜放的过程，是一个运动规律十分复杂，随机变量甚多，无绝对固定规则可遵循的动态过程。为了实现这一作业过程的实时自动化控制，以往一直采用的计算机控制调速设备对勾车进行“点式打靶”调速实验。首先，要求精确地测定勾车的重量、阻力、速度、股道空闲长度以及风速、风向等资料；然后，计算机按“打靶方程”计算出的勾车通过调速设备应达到的精确的目标出口速度值，控制减速器对勾车进行实时调速。但是因为在这个***中实际遇到的情况是***的，不论测得的数据还是方程的求解，理论和实际往往千差万别，要求各个控制环节都做到千准万确是不可能的，而任何测得的数据有错漏，或任何控制环节有误差，都会导致整个控制***最终调速的失败。因此，按“精确控制”理论构建的调速设备“点式打靶”目的制动自动化控制***，经过长期、多次、反复试验，都达不到预期运营效果，应用该***的调速方法的调速结果较差、不准确。
发明内容
本发明的目的是解决目前应用“精确控制”理论构建的铁路自动减速设备及方法对勾车进行自动调速时，存在调速结果差、不准确的问题，提供了一种基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***及其调速方法。
基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，它包括测重设备、第一测速设备、控制箱、测重计算机、控制计算机、驱动电源及减速装置；第一测速设备由N个第一测速传感器组成，减速装置由N个减速设备组成，其中N为正整数；
所述测重设备，用于获得车辆的总重量信号，并将所述总重量信号发送给控制箱；所述车辆包括多节连挂在一起的车厢；
所述第一测速设备，用于获得车辆调速前的速度信号，并将所述速度信号发送给控制箱；
所述控制箱，用于对接收到的总重量信号及速度信号进行模-数转换，并将转换后的总重量信号及速度信号发送给测重计算机；还用于接收来自控制计算机的控制驱动量V，并根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源；
所述测重计算机，用于根据接收到的总重量信号及速度信号计算并获得每节车厢的平均重量及车厢的数量，并将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机；
所述控制计算机，用于根据接收到的每节车厢的平均重量、车厢的数量及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱；
所述驱动电源，用于根据接收到的电源驱动信号控制减速装置的运行；
所述减速装置，用于在驱动电源控制下启动或停止。
上述基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法，它的过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置一个减速装置；
步骤二、首先利用测重设备获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速设备获得车辆当前的速度信号，并将该速度信号发送至控制箱；
步骤三、控制箱对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机；
步骤四、测重计算机根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量和车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机；
步骤五、控制计算机根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱；
步骤六、控制箱根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源，然后驱动电源根据接收到的电源驱动信号控制位于该条股道上的减速装置启动，进而实现对车辆进行减速。
上述基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***还可以包括第二测速设备，所述第二测速设备由N个第二测速传感器组成，所述减速装置由多个现场液压减速顶组成；基于该种自动调速***的调速方法过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置多个现场液压减速顶，在每一条股道的出口处安装一个第二测速传感器；
步骤二、首先利用测重设备获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速传感器获得车辆当前的速度信号， 并将该速度信号发送至控制箱；
步骤三、控制箱对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机；
步骤四、测重计算机根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量和车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机；
步骤五、控制计算机根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱；
步骤六、控制箱根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源，然后驱动电源根据接收到的电源驱动信号控制减速装置对车辆进行减速；减速装置还将现场液压减速顶的启动数量数据输出给控制箱；
步骤七、当车辆经过该条股道的出口时，利用位于该出口处的第二测速传感器获得车辆调速后的速度信号，并将该调速后的速度信号发送至控制箱；
步骤八、控制箱对接收到的调速后的速度信号进行模-数转换，并将转换后的调速后的速度信号发送给测重计算机；控制箱还将接收到的现场液压减速顶的启动数量数据发送给控制计算机；
步骤九、测重计算机将接收到的调速后的速度信号转发给控制计算机；
步骤十、控制计算机根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表；控制计算机还根据接收到的现场液压减速顶的启动数量数据，检查减速装置的现场液压减速顶的开启数量是否合格：若合格，则不作处理；若不合格，则对现场液压减速顶的开启数量进行调整。
本发明的自动调速***及调速方法，基于模糊控制理论构建而成，能够对勾车溜放连续进行实时调速控制，调速精度高。
附图说明
图1为实施方式一的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的结构示意图；图2为实施方式二和三的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的结构示意图；图3为实施方式四的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的结构示意图；图4为实施方式五的调速方法的流程图；图5为实施方式八的调速方法的流程图；图6为实施方式九的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一：结合图1说明本实施方式，本实施方式的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，它包括测重设备1、第一测速设备2、控制箱3、测重计算机4、控制计算机5、驱动电源6及减速装置7；第一测速设备2由N个第一测速传感器组成，减速装置7由N个减速设备组成，其中N为正整数，N为股道数量；
所述测重设备1，用于获得车辆的总重量信号，并将所述总重量信号发送给控制箱3；所述车辆包括多节连挂在一起的车厢；
所述第一测速设备2，用于获得车辆调速前的速度信号，并将所述速度信号发送给控制箱3；
所述控制箱3，用于对接收到的总重量信号及速度信号进行模-数转换，并将转换后的总重量信号及速度信号发送给测重计算机4；还用于接收来自控制计算机5的控制驱动量V，并根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源6；
所述测重计算机4，用于根据接收到的总重量信号及速度信号计算并获得每节车厢的平均重量及车厢的数量，并将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机5；
所述控制计算机5，用于根据接收到的每节车厢的平均重量、车厢的数量及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱3；
所述驱动电源6，用于根据接收到的电源驱动信号控制减速装置7的运行；
所述减速装置7，用于在驱动电源6控制下启动或停止。所述减速装置7启动后对车辆进行减速，停止时，减速结束。
本发明的自动调速***，基于模糊控制理论构建而成，能够对勾车溜放连续进行实时调速控制，调速精度高。
具体实施方式二：结合图2说明本实施方式，与实施方式一不同的是，本实施方式的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，它还包括第二测速设备8，所述第二测速设备8由N个第二测速传感器组成，所述减速装置7由多个现场液压减速顶组成；
所述第二测速设备8，用于获得车辆调速后的速度信号，并将所述调速后的速度信号发送给控制箱3；
所述控制箱3，还用于对接收到的调速后的速度信号进行模-数转换，并将转换后的调速后的速度信号发送给测重计算机4；还用于将现场液压减速顶的待启动数量发送给控制计算机5；还用于接收减速装置7输出的现场液压减速顶的实际启动数量数据，并将所述启动数量数据发送给控制计算机5；
所述测重计算机4，还用于将接收到的调速后的速度信号转发给控制计算机5；
所述控制计算机5，还用于根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表；还用于接收来自控制箱（3）的现场液压减速顶的启动数量数据，检查现场液压减速顶的开启数量是否与待启动数量一致：若一致，则不作处理；若不一致，则输出现场液压减速顶故障信息；
所述减速装置7，还用于将现场液压减速顶的启动数量数据输出给控制箱3。
在本实施方式中，股道区最后各控制点的出口处加装第二测速传感器，作为整个***出口速度监测点，根据它对***控制结果做出评估，同时也作为***反馈信息。
具体实施方式三：结合图2说明本实施方式，与实施方式一或二不同的是，本实施方式的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，它还包括手动控制台9；
所述手动控制台9用于通过人工手动控制向控制计算机5输出手动控制信号；
控制计算机5，还用于根据接收到的手动控制信号输出控制驱动量V给控制箱3。
本实施方式通过手动控制台9向控制箱3输出手动控制信号，然后控制箱3输出电源驱动信号给驱动电源6，再由驱动电源6根据接收到的电源驱动信号控制减速装置7的运行，从而实现了对车辆的人工手动调速控制。
具体实施方式四：结合图3说明本实施方式，与实施方式三不同的是，本实施方式的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***中，所述控制箱3由AD转换模块3-1、CPU3-2、输入模块3-3、输出模块3-4、放大模块3-5以及电源组成；
所述AD转换模块3-1，用于对接收到的各个信号进行模-数转换，并将转换后的各个信号发送给CPU3-2；
所述CPU3-2，用于接收AD转换模块3-1输出的各个信号，并将所述各个信号转发至测重计算机4；
所述输入模块3-3，用于接收减速装置7输出的现场液压减速顶的启动数量数据，并将所述现场液压减速顶的启动数量数据发送给控制计算机5；
所述输出模块3-4，用于接收来自控制计算机5的控制驱动量V，并将所述控制驱动量V发送给放大模块3-5；
所述放大模块3-5，用于对所述控制驱动量V进行放大，然后将放大后的控制驱动量V转发至驱动电源6；
所述电源，用于向AD转换模块3-1、CPU3-2、输入模块3-3、输出模块3-4及放大模块3-5提供工作电源。
具体实施方式五：结合图4说明本实施方式，本实施方式是实施方式一的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法，它的过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备1，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置一个减速装置7；
步骤二、首先利用测重设备1获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱3；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速设备2获得车辆当前的速度信号，并将该速度信号发送至控制箱3；
步骤三、控制箱3对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机4；
步骤四、测重计算机4根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量、车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机5；
步骤五、控制计算机5根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱3；
步骤六、控制箱3根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源6，然后驱动电源6根据接收到的电源驱动信号控制位于该条股道上的减速装置7启动，进而实现对车辆进行减速。
本发明的自动调速方法，基于模糊控制理论构建而成，能够对勾车溜放连续进行实时调速控制，调速精度高。
具体实施方式六：本实施方式是对实施方式五的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法的进一步说明，步骤五中所述的根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V的具体过程为：
令G表示每节车厢的平均重量，Uint表示车辆在控制点入口的速度，也即调速前的速度，Uk表示起控速度，R表示模糊控制参数表，则控制驱动量V根据下式获得：
V=(G* (Uint-Uk))*R 。
具体实施方式七、本实施方式是对实施方式六的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法的进一步说明，其中，
G={0，1，2，3，4}，即每节车厢的平均重量分成5个档次：
G=0表示重量信息丢失或测重设备故障；G=1表示每节车厢的平均重量小于30吨；G=2表示每节车厢的平均重量在30吨~45吨之间；G=3表示每节车厢的平均重量在45吨~60吨之间；G=4表示每节车厢的平均重量大于60吨；
Uint-Uk={0，1，2}，即车辆在控制点入口的速度分成3个档次：
Uint-Uk =0表示速度错误或测速设备故障；Uint-Uk =1表示Uint>Uk，即入口速度大于起控速度；Uint-Uk =2表示Uint<=Uk，即入口速度小于起控速度；
则控制驱动量V分成3个档次，即V={0，1，2}：
V=0表示容错处理；V=1表示控制驱动；V=2表示不控制。
R是由手动控制实践经验和专家总结而来，存入计算机中，供实时控制时查询。在实际应用中还要考虑辆数、股道占用状态以及手动控制优先于自动控制等原则。
具体实施方式八：结合图5说明本实施方式，如实施方式二所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法，所述基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***还包括第二测速设备8，所述第二测速设备8由N个第二测速传感器组成，所述调速方法的过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备1，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置多个现场液压减速顶，在每一条股道的出口处安装一个第二测速传感器；
步骤二、首先利用测重设备1获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱3；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速传感器获得车辆当前的速度信号， 并将该速度信号发送至控制箱3；
步骤三、控制箱3对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机4；
步骤四、测重计算机4根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量和车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机5；
步骤五、控制计算机5根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱3；
步骤六、控制箱3根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源6，然后驱动电源6根据接收到的电源驱动信号控制减速装置7对车辆进行减速；减速装置7还将现场液压减速顶的启动数量数据输出给控制箱3；
步骤七、当车辆经过该条股道的出口时，利用位于该出口处的第二测速传感器获得车辆调速后的速度信号，并将该调速后的速度信号发送至控制箱3；
步骤八、控制箱3对接收到的调速后的速度信号进行模-数转换，并将转换后的调速后的速度信号发送给测重计算机4；控制箱3还将接收到的现场液压减速顶的启动数量数据发送给控制计算机5；
步骤九、测重计算机4将接收到的调速后的速度信号转发给控制计算机5；
步骤十、控制计算机5根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表；控制计算机5还根据接收到的现场液压减速顶的启动数量数据，检查减速装置7的现场液压减速顶的开启数量是否合格：若合格，则不作处理；若不合格，则对现场液压减速顶的开启数量进行调整。
具体实施方式九、结合图6说明本实施方式，本实施方式是对实施方式八的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法的进一步限定，步骤十中所述的根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表的具体过程为：
A1、参数模糊化，令G表示每节车厢的平均重量，Uout表示车辆在控制点出口的速度，也即调速后的速度，Uk表示起控速度，R表示模糊控制参数表，将调速后的速度信号Uout分成3个档次：
Uout-Uk=1表示出口速度小于3公里/小时；Uout-Uk=2表示出口速度大于5公里/小时；Uout-Uk=0表示出口速度在3公里/小时~5公里/小时之间，即Uout-Uk={0，1，2}；
A2、对模糊控制参数表R中的每个控制参数进行编码设计，用五位二进制码表示每个控制参数，其中一位为控制位，其余四位为参数表示位，所有控制参数串接成一条“染色体”；按照上述方法，随机生成多条“染色体”，所述多条“染色体”构成一个“种群”，计算该“种群”中每个“染色体”的适应度；
A3、对当前“种群”进行选择遗传运算，即计算该“种群”中每个“染色体”被选择的概率Ps，并将概率Ps大于阈值的“染色体”作为最优个体保存，删除“种群”中的其余“染色体”；更新“种群”；其中，所述阈值为根据实际情况设定好的值；
A4、对当前“种群”进行交叉遗传运算，即计算该“种群”的交叉概率Pc，然后以此概率Pc随机单点交叉两个“染色体”；更新“种群”；
A5、对当前“种群”进行变异遗传运算，即计算该“种群”中每个“染色体”的变异概率Pm，并以此概率Pm随机变异“种群”中的“染色体”；更新“种群”；
A6、计算当前“种群”中每个“染色体”的适应度，判断该“种群”是否满足中止准则：若是，则执行A7；否则，返回执行A3；
A7、选择当前“种群”中的最优个体作为优化结果，并用该最优个体对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行更新替换。
所述适应度，是指在优化计算群体中，各个个体有可能达到或接近于最优解的优良程度，适应度越高的个体遗传到下一代的概率越大，反之越小。群体的进化就是以群体中各个个体的适应度为依据，通过反复过程，不断地寻找出适应度较大的个体，最终得到问题的最优解或次最优解。度量个体适应度的函数称为适应度函数。
这里采用***出口速度Uout与设定值Uk差的绝对值之和的相反数作为适应度函数，即
适应度值： 
其中，Si为群体中第i个体的适应度，i=1,2,…,M，M为“种群”中“染色体”的总数。
模糊控制参数表R的优化设计是通过遗传操作实现的，所述遗传操作包括选择遗传运算、交叉遗传运算和变异遗传运算三种操作，其中，选择遗传运算的计算公式为：
其中，n为群体规模，Ps代表第i个个体被选择的概率；
交叉遗传运算的计算公式为：
，
其中，K为迭代次数，
为第K次迭代计算后的交叉概率值，为第K+1次迭代计算后的交叉概率值，其中K=0,1,2,…，
为交叉概率初值，它为已知值，W为变化率；
变异遗传运算的计算公式为：
,
其中，
为第K次迭代计算后的变异概率值，为第K+1次迭代计算后的变异概率值，其中K=0,1,2,…，
为变异概率初值，它为已知值。
本发明的调速方法，利用遗传算法对该***的控制参数进行自适应优化设计，使之能够随着外部条件的变化自动调整控制参数，从而设计出具有自学能力的模糊控制模型，***始终处于最优控制状态。
Claims (6)
1.基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，其特征在于它包括测重设备(1)、第一测速设备(2)、控制箱(3)、测重计算机(4)、控制计算机(5)、驱动电源(6)及减速装置(7)；第一测速设备(2)由N个第一测速传感器组成，减速装置(7)由N个减速设备组成，其中N为正整数；
所述测重设备(1)，用于获得车辆的总重量信号，并将所述总重量信号发送给控制箱(3)；所述车辆包括多节连挂在一起的车厢；
所述第一测速设备(2)，用于获得车辆调速前的速度信号，并将所述速度信号发送给控制箱(3)；
所述控制箱(3)，用于对接收到的总重量信号及速度信号进行模-数转换，并将转换后的总重量信号及速度信号发送给测重计算机(4)；还用于接收来自控制计算机(5)的控制驱动量V，所述的控制驱动量V＝(G*(Uint-Uk))*R：其中G表示每节车厢的平均重量，Uint表示车辆在控制点入口的速度即调速前的速度，Uk表示起控速度，R表示模糊控制参数表，并根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源(6)；
所述测重计算机(4)，用于根据接收到的总重量信号及速度信号计算并获得每节车厢的平均重量及车厢的数量，并将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机(5)；
所述控制计算机(5)，用于根据接收到的每节车厢的平均重量、车厢的数量及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱(3)；
所述模糊控制理论：G＝{0，1，2，3，4}，即每节车厢的平均重量分成5个档次：
G＝0表示重量信息丢失或测重设备故障；G＝1表示每节车厢的平均重量小于30吨；G＝2表示每节车厢的平均重量在30吨～45吨之间；G＝3表示每节车厢的平均重量在45吨～60吨之间；G＝4表示每节车厢的平均重量大于60吨；
Uint-Uk＝{0，1，2}，即车辆在控制点入口的速度分成3个档次：
Uint-Uk＝0表示速度错误或测速设备故障；Uint-Uk＝1表示Uint＞Uk，即入口速度大于起控速度；Uint-Uk＝2表示Uint＜＝Uk，即入口速度小于起控速度；
则控制驱动量V分成3个档次，即V＝{0，1，2}：
V＝0表示容错处理；V＝1表示控制驱动；V＝2表示不控制；
所述驱动电源(6)，用于根据接收到的电源驱动信号控制减速装置(7)的运行；
所述减速装置(7)，用于在驱动电源(6)控制下启动或停止。
2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，其特征在于它还包括第二测速设备(8)，所述第二测速设备(8)由N个第二测速传感器组成，所述减速装置(7)由多个现场液压减速顶组成；
所述第二测速设备(8)，用于获得车辆调速后的速度信号，并将所述调速后的速度信号发送给控制箱(3)；
所述控制箱(3)，还用于对接收到的调速后的速度信号进行模-数转换，并将转换后的调速后的速度信号发送给测重计算机(4)；还用于将现场液压减速顶的待启动数量发送给控制计算机(5)；还用于接收减速装置(7)输出的现场液压减速顶的实际启动数量，并将所述启动数量发送给控制计算机(5)；
所述测重计算机(4)，还用于将接收到的调速后的速度信号转发给控制计算机(5)；
所述控制计算机(5)，还用于根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表；还用于接收来自控制箱(3)的现场液压减速顶的启动数量，检查现场液压减速顶的开启数量是否与待启动数量一致：若一致，则不作处理；若不一致，则输出现场液压减速顶故障信息；
所述减速装置(7)，还用于将现场液压减速顶的启动数量输出给控制箱(3)；
所述的根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表的具体过程为：
A1、参数模糊化，令G表示每节车厢的平均重量，Uout表示车辆在控制点出口的速度，也即调速后的速度，Uk表示起控速度，R表示模糊控制参数表，将调速后的速度信号Uout分成3个档次：
Uout-Uk＝1表示出口速度小于3公里/小时；Uout-Uk＝2表示出口速度大于5公里/小时；Uout-Uk＝0表示出口速度在3公里/小时～5公里/小时之间，即Uout-Uk＝{0，1，2}；
A2、对模糊控制参数表R中的每个控制参数进行编码设计，用五位二进制码表示每个控制参数，其中一位为控制位，其余四位为参数表示位，所有控制参数串接成一条“染色体”；按照上述方法，随机生成多条“染色体”，所述多条“染色体”构成一个“种群”，计算该“种群”中每个“染色体”的适应度；适应度值：Si＝-|Uouti-Uki|，其中，Si为群体中第i个体的适应度，i＝1，2，...，M，M为“种群”中“染色体”的总数；
A3、对当前“种群”进行选择遗传运算，即计算该“种群”中每个“染色体”被选择的概率Ps，并将概率Ps大于阈值的“染色体”作为最优个体保存，删除“种群”中的其余“染色体”；更新“种群”；选择遗传运算的计算公式为
其中，n为群体规模，Ps代表第i个个体被选择的概率；
A4、对当前“种群”进行交叉遗传运算，即计算该“种群”的交叉概率Pc，然后以此概率Pc随机单点交叉两个“染色体”；更新“种群”；交叉遗传运算的计算公式为：
PC(K+1)＝PC(K)-WPC(K)，其中，K为迭代次数，PC(K)为第K次迭代计算后的交叉概率值，PC(K+1)为第K+1次迭代计算后的交叉概率值，其中K＝0，1，2，…，PC(0)为交叉概率初值，它为已知值，W为变化率；
A5、对当前“种群”进行变异遗传运算，即计算该“种群”中每个“染色体”的变异概率Pm，并以此概率Pm随机变异“种群”中的“染色体”；更新“种群”；变异遗传运算的计算公式为：Pm(K+1)＝Pm(K)+WPm(K)，其中，Pm(K)为第K次迭代计算后的变异概率值，PC(K+1)为第K+1次迭代计算后的变异概率值，其中K＝0，1，2，...，Pm(K+1)为变异概率初值，它为已知值；
A6、计算当前“种群”中每个“染色体”的适应度，判断该“种群”是否满足中止准则：若是，则执行A7；否则，返回执行A3；
A7、选择当前“种群”中的最优个体作为优化结果，并用该最优个体对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行更新替换。
3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，其特征在于它还包括手动控制台(9)；
所述手动控制台(9)用于通过人工手动控制向控制计算机(5)输出手动控制信号；
控制计算机(5)，还用于根据接收到的手动控制信号输出控制驱动量V给控制箱(3)。
4.根据权利要求2所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***，其特征在于所述控制箱(3)由AD转换模块(3-1)、CPU(3-2)、输入模块(3-3)、输出模块(3-4)、放大模块(3-5)以及电源组成；
所述AD转换模块(3-1)，用于对接收到的各个信号进行模-数转换，并将转换后的各个信号发送给CPU(3-2)；
所述CPU(3-2)，用于接收AD转换模块(3-1)输出的各个信号，并将所述各个信号转发至测重计算机(4)；
所述输入模块(3-3)，用于接收减速装置(7)输出的现场液压减速顶的启动数量，并将所述现场液压减速顶的启动数量发送给控制计算机(5)；
所述输出模块(3-4)，用于接收来自控制计算机(5)的控制驱动量V，并将所述控制驱动量V发送给放大模块(3-5)；
所述放大模块(3-5)，用于对所述控制驱动量V进行放大，然后将放大后的控制驱动量V转发至驱动电源(6)；
所述电源，用于向AD转换模块(3-1)、CPU(3-2)、输入模块(3-3)、输出模块(3-4)及放大模块(3-5)提供工作电源。
5.如权利要求1所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法，其特征在于它的过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备(1)，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置一个减速装置(7)；
步骤二、首先利用测重设备(1)获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱(3)；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速设备(2)获得车辆当前的速度信号，并将该速度信号发送至控制箱(3)；
步骤三、控制箱(3)对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机(4)；
步骤四、测重计算机(4)根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量及车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机(5)；
步骤五、控制计算机(5)根据车辆的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱(3)；
步骤六、控制箱(3)根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源(6)，然后驱动电源(6)根据接收到的电源驱动信号控制位于该条股道上的减速装置(7)启动，进而实现对车辆进行减速。
6.如权利要求2所述的基于遗传算法的铁路车辆的自动调速***的调速方法，其特征在于它的过程如下：
步骤一、在编组场的驼峰上设置测重设备(1)，在驼峰至股道区之间的每一条股道的入口处设置一个第一测速传感器，并在每一条股道上设置多个现场液压减速顶，在每一条股道的出口处安装一个第二测速传感器；
步骤二、首先利用测重设备(1)获得车辆的总重量信号，并将该总重量信号发送至控制箱(3)；然后令车辆自驼峰上向下溜放，当车辆经过某一条股道的入口时，利用位于该入口处的第一测速传感器获得车辆当前的速度信号，并将该速度信号发送至控制箱(3)；
步骤三、控制箱(3)对接收到的总重量信号和速度信号进行模-数转换，然后将转换后的总重量信号和速度信号发送给测重计算机(4)；
步骤四、测重计算机(4)根据接收到的总重量信号和速度信号进行计算，获得每节车厢的平均重量和车厢的数量，然后将计算获得的每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号发送给控制计算机(5)；
步骤五、控制计算机(5)根据每节车厢的平均重量、车厢的数量以及速度信号，利用模糊控制理论获得控制驱动量V，并将所述控制驱动量V输出给控制箱(3)；
步骤六、控制箱(3)根据所述控制驱动量V输出电源驱动信号给驱动电源(6)，然后驱动电源(6)根据接收到的电源驱动信号控制减速装置(7)对车辆进行减速；减速装置(7)还将现场液压减速顶的启动数量数据输出给控制箱(3)；
步骤七、当车辆经过该条股道的出口时，利用位于该出口处的第二测速传感器获得车辆调速后的速度信号，并将该调速后的速度信号发送至控制箱(3)；
步骤八、控制箱(3)对接收到的调速后的速度信号进行模-数转换，并将转换后的调速后的速度信号发送给测重计算机(4)；控制箱(3)还将接收到的现场液压减速顶的启动数量数据发送给控制计算机(5)；
步骤九、测重计算机(4)将接收到的调速后的速度信号转发给控制计算机(5)；
步骤十、控制计算机(5)根据遗传算法以及接收到的调速后的速度信号，对模糊控制理论中的模糊控制参数表进行优化，并用优化后的模糊控制参数表替换模糊控制理论中的模糊控制参数表；控制计算机(5)还根据接收到的现场液压减速顶的启动数量数据，检查减速装置(7)的现场液压减速顶的开启数量是否合格：若合格，则不作处理；若不合格，则对现场液压减速顶的开启数量进行调整。
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