Energy Efficient Motion Control for a Light Rail Vehicle Using The Big Bang Big Crunch Algorithm

Ulaşım ve taşımacılık günümüz dünyasında önemli bir yere sahiptir. Gelişen teknoloji ile yolculuk sürelerinin kısalması ve büyüyen nüfus kentsel hareketliliğin artmasına sebep olmaktadır. Hareketlilik yaşam kalitesinin anahtarı ve ekonominin ana unsuru olmakla birlikte ulaşımın her geçen gün gelişmesine paralel olarak toplu taşımanın çevreye olan etkileri ve enerji tüketimi de aynı oranda artmaktadır. Bir raylı sistemi oluşturan parçaların enerji tüketim seviyeleri farklıdır. Açıktır ki enerji tüketiminde en büyük pay treni itmek için üretilen cer kuvvetinin sağlanması aşamasına aittir. Cer enerji tüketimini en ask indirmek için çeşitli optimizasyon yöntemleri mevcuttur. Ancak bunu başarabilmek için gerçek bir tren hareketini benzeten bir tren hareket benzetimine (THB) ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, bir raylı taşıta ait karakteristik özellikler, raylı sistem ağındaki yol özellikleri ve işletime bağlı kısıtlar göz önünde bulundurularak, taşıta ait model MATLAB benzetim ortamında gerçeklenmiştir. Geliştirilen THB ile gerçek tren hareketinin ne kadar doğrulukla gerçekleştirildiğinin tespit edilebilmesi için, Metro İstanbul A.Ş. işletmesine bağlı olan M3 Metro hattındaki trenlerde saha testleri yapılmıştır. Saha ve THB verilerinin karşılaştırılması sonucunda, THB’nin enerji tüketiminde %95, sürede %98, maksimum cer kuvveti ile aynı mesafede ulaşılan hızda %99, boşta giderek ulaşılan hızda %94 ve frenleme mesafesinde %97 doğrulukla, gerçek tren hareketlerini benzetebildiği ortaya koyulmuştur.

show abstract

“…Newton'un ikinci yasasını kullanarak trenin hareket denklemleri aşağıdaki biçimde yazılabilir (Keskin, 2016):…”

Section: Hareketin Modellenmesiunclassified

“…Sürekli zamanda sistem dinamiğini temsil eden diferansiyel Denklem 1'de, durum değişkenleri N adım için [0, T] zaman aralığında ayrık zamana dönüştürülebilir (Keskin, 2016):…”

Section: Hareketin Modellenmesiunclassified

Elektrik tahrikli bir tren hareketinin benzetim ortamında modellenmesi ve modelin gerçek bir hat üzerinde doğrulanması

Yildiz¹,

Keskin

2023

Akıllı Ulaşım Sistemleri Ve Uygulamaları Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…In general, real time prediction of braking distance (or motion in general) of rail vehicles plays an important role in safety application (Lehner et al, 2009), (Gu et al, 2013), (Wu et al, 2018) or energy optimization (Lu et al, 2016), (Keskin and Karamancioglu, 2016). For safety applications involving suburban or freight trains, the prediction of braking distance need not be accurate due to relatively large gap distance (to the next train) and approximately constant parameters of the train dynamics.…”

Section: State Of the Artmentioning

confidence: 99%

Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance

Herman

Hurák

2020

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, we document design and a prototype implementation of a computational method for an onboard prediction of a breaking distance for a city rail vehicle-a tram. The method is based on an onboard simulation of tram braking dynamics. Inputs to this simulation are the data from a digital map and the estimated (current) position and speed, which are, in turn, estimated by combining a mathematical model of dynamics of a tram with the measurements from a GNSS/GPS receiver, an accelerometer and the data from a digital map. Experiments with real trams verify the functionality, but reliable identification of the key physical parameters turns out critically important. The proposed method provides the core functionality for a collision avoidance system based on vehicle-to-vehicle (V2V) communication.

show abstract

“…Although BB-BC algorithm has been announced in recent years, it has been applied many areas including design of space trusses [45], nonlinear controller design [46], fuzzy model inversion [47], damage detection [48], and energyefficient motion control of train [49] problems.…”

Section: Big Bang-big Crunchmentioning

confidence: 99%

Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms

Keskin

Karamancioğlu

2017

Journal of Advanced Transportation

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

A train operation optimization by minimizing its traction energy subject to various constraints is carried out using nature-inspired evolutionary algorithms. The optimization process results in switching points that initiate cruising and coasting phases of the driving. Due to nonlinear optimization formulation of the problem, nature-inspired evolutionary search methods, Genetic Simulated Annealing, Firefly, and Big Bang-Big Crunch algorithms were employed in this study. As a case study a real-like train and test track from a part of Eskisehir light rail network were modeled. Speed limitations, various track alignments, maximum allowable trip time, and changes in train mass were considered, and punctuality was put into objective function as a penalty factor. Results have shown that all three evolutionary methods generated effective and consistent solutions. However, it has also been shown that each one has different accuracy and convergence characteristics.

show abstract

Energy Efficient Motion Control for a Light Rail Vehicle Using The Big Bang Big Crunch Algorithm

Cited by 12 publications

References 18 publications

Elektrik tahrikli bir tren hareketinin benzetim ortamında modellenmesi ve modelin gerçek bir hat üzerinde doğrulanması

Elektrik tahrikli bir tren hareketinin benzetim ortamında modellenmesi ve modelin gerçek bir hat üzerinde doğrulanması

Onboard Model-based Prediction of Tram Braking Distance

Energy-Efficient Train Operation Using Nature-Inspired Algorithms

Contact Info

Product

Resources

About