具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

一种长大下坡场景下重载机车自动驾驶空气制动运用方法，包括如下步骤：

S1：当由自动驾驶系统控制的重载机车从上坡或平坡进入长大下坡时，自动驾驶系统控制重载机车主动执行贯通试验策略即实施贯通试验空气制动运用方法，以通过确认列车制动主管的风压流通情况，确定重载机车空气制动系统是否能够正常发挥效能；

所述贯通试验策略为：自动驾驶系统主动切除重载机车的动力制动(即电制动)，同时施加第一压力值对应的空气减压量，当空气制动列车管压力风表压力表显示制动主管的风压压力值降低不小于第一压力值，即空气制动流量为零，说明没有发生主管风压泄漏，同时重载机车速度降低不小于第一阈值时，则重载机车能够正常发挥空气制动效能；在本实施例中为当制动主管的风压压力值降低不小于50kpa，同时重载机车速度降低不小于5km/h，确定重载机车能够正常发挥空气制动效能。

S2：若所述空气制动减压量不小于第一压力值，且重载机车速度下降不小于第一阈值，即5km/h时，则执行S3；否则，则执行S9；

S3：自动驾驶系统实时监测重载机车运行速度变化，以判断是否满足空气制动缓解条件；

优选地，在本实施例中的空气制动缓解条件为：当重载机车空气制动排风时间满足表1的要求，且重载机车速度降低不小于5km/h，自动驾驶系统能够实施制动缓解操作；当列车制动管充风时间满足表2、且制动主管中的空气流量小于1.5m³/min，并回归零时，空气制动缓解完成。

表1 空气制动排风时间参考表

表2 空气制动充风完成时间参考表

S4：若不满足空气制动缓解条件，则执行S3；若满足空气制动缓解条件，则自动驾驶系统对重载机车进行制动缓解操作并执行S5；

空气制动的施加即空气制动系统排风过程，空气制动系统必须达到排风时间后才允许进行缓解操作。从空气制动开始排风至缓解完成的整个过程中，机车可以同时施加电制动，但不允许施加牵引力，整个试验过程需时刻观察风表压力及列车充排风时间。

空气制动的缓解即空气制动系统充风过程。根据不同减压量情况，要保证减压排风时间的要求；只有减压排风完成结束之后，才允许进行空气制动的缓解操作；为有效保护机车车辆的制动闸瓦，降低空气制动过程带来的制动闸瓦和铁路铁轨的磨损、避免踏面和闸瓦发热过度，以确保行车安全，空气制动的施加距离原则上不超过2km；列车缓解速度不能过低；具体为：货物列车速度在15km/h以下或重载货物列车速度在30km/h以下时，不能缓解空气制动；长大下坡区段受制动周期等因素限制，最低缓解速度不低于10km/h；空气制动缓解是否完成，按充风时间计算，或者结合机车空气流量进行判断。具体的，空气制动实时控制缓解判断条件为空气流量必须小于1.5m³/min。

S5：根据重载机车的实时运行状态，确认重载机车是否需要启动空气制动；

所述判断重载机车是否需要进行空气制动的方法为：当重载机车运行位置与列车运行线路中长大下坡工况位置一致时，且当前重载机车的运行速度与所述空气制动施加策略的施加工况一致时，则启动空气制动。具体的，所述列车运行线路是预先存储于重载机车自动驾驶系统内的存储模块中的，在列车开始运行时候，通过司机设定好本次列车运行线路的起点位置，列车运行过程中，列车的实时位置便与列车运行线路中的位置进行一一对应，当列车运行线路所记载的工况便是重载机车实际的运行工况。有关重载机车运行位置与列车运行路线的一一对应的问题不属于本发明所要解决的技术问题，因此此处不做过多说明。

S6：若重载机车需要启动空气制动，则选择空气制动施加策略，以对重载机车进行制动控制并执行S7；若重载机车不需要启动空气制动，则重复执行S5；

所述空气制动施加策略包括：带闸过分相策略、预超速防护策略、控速降速策略、循环空气制动策略和停车空气制动策略。所述选择空气制动施加策略的方法为：

S61：若重载机车在长大下坡场景下运行速度大于第一速度阈值运行，运行位置与列车运行线路中过分相工况位置一致时，因分相区(无电区)内机车无法施加动力制动(即电制动)控制列车车速，为防止机车因为惯性导致超速，避免出现列车安全事故，因此自动驾驶系统施加带闸过分相策略，以实现当没有机车动力制动(即电制动)状态下，主动进行控速降速；

所述带闸过分相策略为自动驾驶系统对重载机车主动施加第二压力值对应的减压量的空气制动，以对重载机车进行控速降速。

优选地，在本实施例中的第一速度阈值为75km/h；当自动驾驶系统施加带闸过分相策略时，自动驾驶系统对重载机车主动施加70kPa减压量的空气制动对重载机车进行控速降速。

具体的，所述带闸过分相策略为自动驾驶系统结合实时列车车速、运行线路限速、线路地形状况进行预测性优化运算，并根据运算结果决定是否规划空气制动进行控速降速，以实现当没有机车动力制动(电制动)状态下，主动施加70kPa减压量的空气制动进行控速降速；所述预测性能优化运算是机车自动驾驶系统能够依据前方铁路线路情况(包括坡度、曲线，即铁路的弧线情况、限速、隧道等)、机车编组情况(包括载重、重车厢数量，即装载货物的车厢的数量、轻车数量，即空车厢数量)以及机车当前的运行状态(包括速度、工况，所述工况表征机车是牵引中、制动中还是惰行状态)，通过公式F＝ma＝mv/t，即能计算出机车运行到当前路线点的机车速度、工况(牵引状态、制动状态或惰行状态)及对应各工况的牵引/制动级位。优选的，对于重载列车而言，主要包括以下几种力：

(一)无动力制动(即电制动)和空气制动力的列车单位合力：

f_单位合力＝f_{单位牵引力}-(W_{单位基本阻力}+i_{单位附加阻力})

其中：f_{单位牵引力}，是取决于机车的牵引制动特性的参数，在牵引恒力矩特性下：

其中，F_max1是机车的最大牵引力，为固定值；N₁为机车实时牵引档位，N₁∈0～13；

W_基本阻力：包括机车基本阻力W_{机车基本阻力}和货车机车阻力W_{货车基本阻力}；

i_{单位附加阻力}：主要由三种附加阻力组成，即i_{坡度单位附加阻力}、i_{曲线单位附加阻力}、i_{隧道单位附加阻力}，也就是说：

i_{单位附加阻力}＝i_{坡度单位附加阻力}+i_{曲线单位附加阻力}+i_{隧道单位附加阻力}

其中，i_{坡度单位附加阻力}＝坡度值，上坡取正、下坡取负；

i_{曲线单位附加阻力}＝600/曲线半径；

i_{隧道单位附加阻力}≈0.00013*L_S，其中L_S为隧道长度；

(二)有动力制动(即电制动)的列车单位合力，此时F_牵引力＝0：

f_单位合力＝-(W_基本阻力+i_{单位附加阻力}+f_{单位电制动力})

其中，f_电制动力由机车给出，取决于机车的牵引制动特性，在牵引恒力矩特性下：

F_max2是机车的最大电制动力；N₂机车实时电制动档位，N₂∈0～12之间；

(三)有空气制动力的列车单位合力，此时F_牵引力＝0：

f_单位合力＝-(W_{单位基本阻力}+i_{单位附加阻力}+f_{单位空气制动力})

其中，f_{单位空气制动力}为：

当紧急制动时，

当常用制动时，f_{常用制动单位空气制动力}＝β_c*f_{紧急制动单位空气制动力}；

(其中，)，式中

∑K′_h：为列车中所有机车的总换算闸瓦压力，单位为kN；∑K″_h为列车中所有车辆的总换算闸瓦压力，单位为Kn；β_c为制动系数。

本发明的一个实施例如下：HXD2机车牵引油罐重车专列在坡度为-8‰的下坡路段运行，牵引质量G＝3500t，保持v＝70km/h匀速运行所需的机车档位。

(1)求列车单位阻力：

机车单位基本阻力：

W_{机车基本阻力}＝1.20+0.0065v+0.000279v²＝1.2+0.455+1.3671＝3.0221

货物油罐专列单位基本阻力：

W_{货车基本阻力}＝A+Bv+Cv²＝0.53+0.0121v+0.000080v²＝0.53+0.847+0.392＝1.769

HXD2机车总量为200t，

因坡度为8，(W_{单位基本阻力}+i_{单位附加阻力})＝1.837+8＝9.837

(2)所以，需要的f_{单位电制动力}＝9.837；

(3)求所需的机车档位：

由公式可得出

因此，此时机车司控器手柄需要给到制动6.1档才能保持匀速行进。

具体的，当重载机车即将进入过分相工况时，实时监测列车运行速度，在符合条件的过分相起点施加70kPa减压量的空气制动；当列车运行在分相区内，当车速降低到合理范围且空气制动排风完成，开始进行缓解操作。所述符合条件的过分相起点包括：①过分相起点必须满足的速度要求，即：上坡区域的过分相起点满足的“最低速度要求”和下坡区域的过分相起点满足的“最高速度要求”。②过分相起点需要在无电区之前，即提前施加空气制动，以确保进入无电区时空气制动已经真正起效用。所述合理范围包括：①机车运行速度曲线与规划速度曲线偏差不能大于5km/h，大于5km/h时触发重新进行预测性能优化运算；②机车运行速度不能高于规划速度曲线；③机车运行速度不能低于25km/h。当列车通过分相区后，车速降至合理范围且空气制动排风完成，自动驾驶系统开始进行缓解操作；若列车通过分相区后，车速仍未降至合理范围，但列车空气制动施加后运行距离已经超过2km时，自动驾驶系统立即进行缓解操作。

S62：若重载机车在长大下坡场景下运行速度大于第一速度阈值运行，当自动驾驶系统在施加最大动力制动后，重载机车在小于第一时间段内其运行速度持续增加，则自动驾驶系统施加预超速防护策略对重载机车进行制动控制，以防止列车速度达到甚至超越线路限速；所述第一时间段为从重载机车施加最大制动力开始到重载机车的实时运行速度与线路限速值小于第一速度差值时结束所持续的时间；

所述预超速防护策略为自动驾驶系统对重载机车主动施加第二压力值对应的减压量的空气制动，以对重载机车进行控速降速。

优选的，本实施例中当自动驾驶系统在施加最大动力制动(即电制动)后，且重载机车的实时运行速度与线路限速值小于6km/h时，自动驾驶系统对重载机车主动施加70kPa减压量的空气制动对重载机车进行控速降速，待车速下降至合理区间后进行制动缓解操作。

具体的，当空气制动施加后，空气制动的制动力即固定，而此时机车运行遇到的空气阻力、坡度阻力等是一直在变化的，因此机车实时运行速度有可能会出现波动。因此，调节动力制动能够消除机车阻力变动带来的速度变化。比如，当前的空气制动力和电制动力使得机车以速度80km/h运行，这时候线路坡度增大了，阻力就变大了，机车速度就会降低，从而小于80km/h。而空气制动力固定，此时通过减小动力制动力，来抵消坡度阻力，让机车总阻力减小，从而速度增加回到80。具体的，是通过调节动力制动的级位进行(级位范围为-12～13)调速。因为速度发生变化，机车自动驾驶系统的优化控制算法会依据线路情况(坡度、曲线等)、线路限速、机车当前速度，重新计算动力制动级位以使得速度回到规划的速度。然后以计算得到的动力制动级位输出给机车牵引控制系统。例如，当前-9级、机车速度80km/h；此时速度增高到了82km/h，自动驾驶系统就会重新计算，优化计算得出-10级后，在运行前方30米的地方就能调整到80速度km/h，于是就会发送-10的动力制动命令给机车。

具体的，本实施例中施加空气制动的前提示条件是机车施加最大动力制动(即电制动)后车速仍然持续上升或有上升趋势；在空气制动施加至缓解完成的整个过程中，机车动力制动(即电制动)不需要一直维持在最大制动力状态；并且空气制动施加至缓解操作完成的整个过程中，能够通过调整机车动力制动(即电制动)进行列车速度调节。

S63：若重载机车在长大下坡场景下运行速度大于第一速度阈值，运行前方机车信号变为红黄灯/黄灯/双黄灯时，或者前方出现低限速揭示时，则自动驾驶系统实施控速降速策略对重载机车进行制动控制，以确保当重载机车运行至前方铁路信号机前时，重载机车的速度满足线路限速要求；

所述控速降速策略为自动驾驶系统对重载机车主动施加第二压力值对应的减压量的空气制动进行控速降速，同时调节动力制动，以对重载机车进行调速。

优选的，在本实施例中，自动驾驶系统对重载机车主动施加70kPa减压量的空气制动进行控速降速，同时调节动力制动即(电制动)，以对重载机车进行调速。待列车速度降低到合理范围后，执行空气制动缓解操作。具体的，所述合理减压量为结合机车牵引制动特性及铁路行程规范要求，空气制动缓解时列车速度不能低于25km/h；并且空气制动缓解完成前不允许施加机车牵引力。

S64：若重载机车在长大下坡场景下运行速度大于第一速度阈值，当制动驾驶系统在施加单次最大动力制动后，重载机车在小于第二时间段内其运行速度持续增加，且在对重载机车施加第一次空气制动策略并且执行完毕制动缓解操作后，重载机车在小于第三时间段其运行速度仍然持续增加，则自动驾驶系统实时循环空气制动策略，以对重载机车进行进一步降速；

所述第二时间段为从重载机车施加单次最大制动力开始到重载机车施加第一次空气制动策略并且执行完毕制动缓解操作结束时所持续的时间；

所述第三时间段为从重载机车施加第一次空气制动策略并且执行完毕制动缓解操作开始到重载机车的运行速度与第一速度阈值之间的差值小于第二速度差值时结束所持续的时间；在本实施例中所述第二速度差值为6km/h，则自动驾驶系统实时循环空气制动策略，以对重载机车进行进一步降速；

所述循环空气制动策略为自动驾驶系统对重载机车主动施加不小于两次的第二压力值对应的减压量的空气制动，同时调节动力制动(即电制动)，以对重载机车进行调速。

具体的，所述循环空气制动策略为自动驾驶系统在遵循空气制动施加和缓解条件基础上，多次运用空气制动进行分阶段降速；循环空气制动施加策略必须充分考虑空气制动排风和充风条件，空气制动排风未完成之前不能进行缓解操作；空气制动缓解未完成前不能再次施加新的空气制动；空气制动施加后至缓解完成的整个过程中，通过机车动力制动能够进行列车速度调节。在本实施例中，所述循环空气制动策略为自动驾驶系统对重载机车主动施加两次的70kPa减压量的空气制动，同时调节动力制动即电制动，以对重载机车进行调速。

具体的，循环空气制动策略的使用必须满足列车空气制动施加和缓解运用原则要求。

S65：若重载机车在长大下坡场景下运行速度大于第一速度阈值，若此时重载机车需要执行停车处理，则自动驾驶系统实施停车空气制动控制策略及其运用方法。

所述停车空气制动策略为自动驾驶系统施加第三压力值对应的减压量的空气制动，待重载机车运行速度为0时，施加第四压力值对应的减压量的空气制动，以防止重载机车停车后溜车。

在本实施例中，所述停车空气制动策略为自动驾驶系统首先施加70kPa减压量的空气制动，当重载机车运行速度降为0时，在施加100kPa减压量的空气制动。需要注意的是，在停车空气制动策略中，第一次进行空气制动完成后需执行制动缓解操作，而第二次空气制动完成后不需要执行制动缓解操作。

具体的，所述停车空气制动策略为包含两次空气制动的制动策略，即主动施加第一次空气制动以控速降速并调节动力制动(即电制动)进行调速，主动施加第二次制动以实现列车停车防溜；优选地，当重载列车在长大下坡道上高速运行且需要停车时，自动驾驶系统主动实施包含两次空气制动的停车空气制动策略。具体的，第一次空气制动实现机车控速降速。在机车运行至合理区域前，即依照铁路信号机的信号灯颜色所决定的机车动作，例如“绿灯”表示通过、“黄灯、双黄灯”表示在下一个信号机前停车、“红灯”表示在这个灯前停车、“黄2灯”表示进入车站侧线停车。将车速降至30km/h～45km/h；第二次空气制动实现列车停车。首先，自动驾驶系统将使用机车动力制动将车速降至3km/h～5km/h；其次，当列车运行至过标位置后便施加减压量为70kPa的空气制动，待列车速度降为0km/h后追加空气减压量至100kPa。

所述过标位置计算如下：

L_过标位置＝L_股道长度-(L_列车长度+L_机车长度+15)，单位米。

①不同车站不同股道的L_股道长度是个固定值，从配置文件中读取；

②L_列车长度＝11*L_换算长度，L_换算长度为司机输入值；

在其中的一个实施例中，采用HXD20135机车L_机车长度＝2*18.975米＝37.95，牵引货车，在“西安南”站2道(股道长度1044米)停车，列车换算长度67.8米，那么停车过标位置为：

L_过标位置＝1044-(11*67.8+37.95)＝260.25。

S7：当所述空气制动策略执行完毕后，重复执行S3和S4，进行制动缓解操作。

S8：机车驾驶员接管机车控制权，自动驾驶系统不再自动控制机车；具体的，首先由机车驾驶员接管机车控制权，自动驾驶系统不再自动控制机车。其次，机车驾驶员使用动力制动(即电制动)方式控制重载机车减速。最后，机车驾驶员对空气制动系统的相关设备进行检查。如果确实存在问题，立即与地面调度取得联系并汇报现场情况，并做好行程记录。

具体的，在本实施例中的长大下坡道的划分标准包括以下三个部分：(1)线路坡度超过6‰，长度为8km及以上的下坡区段线路；(2)线路坡度超过12‰，长度为5km及以上的下坡区段线路；(3)线路坡度超过20％，长度为2km及以上的下坡区段线路。

最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。