Desarrollo y simulación del subsistema de operación automático para trenes

Abstract

[Resumen] Con objeto de mejorar la calidad del servicio, aumentar la eficiencia y seguridad de la operación, y reducir los costes operativos y ambientales en los actuales sistemas de transporte ferroviario, este trabajo presenta el desarrollo del subsistema de operación automático para trenes (ATO, Automatic Train Operation). En particular, se enfoca en la capa mesoscópica, la cual hace referencia al planificador encargado de generar las señales de control a proporcionar a la capa microscópica, asociada al módulo motor. Mencionar que, aunque este desarrollo no aporta una novedad significativa, es un paso fundamental para futuras contribuciones innovadoras en esta línea de investigación. Por ello, se ha modelado el tren a partir de la dinámica longitudinal que lo caracteriza y se ha implementado un algoritmo inicial, encargado de planificar y regular la velocidad del tren hasta cumplir con las especificaciones impuestas por la capa macroscópica. La solución propuesta ha sido validada mediante simulaciones que incorporan diversas perturbaciones en la vía. El análisis de los resultados obtenidos permiten corroborar que el desarrollo cumple con el objetivo principal de manera satisfactoria, dando paso a la futura mejora del algoritmo mediante la implementación de técnicas de control inteligentes.

[Abstract] In order to improve service quality, increase operational efficiency and safety, and reduce operating and environmental costs in current railway transportation systems, this work presents the development of an Automatic Train Operation (ATO) subsystem. Specifically, it focuses on the mesoscopic layer, which refers to the planner responsible for generating control signals to be provided to the microscopic layer associated with the powertrain module. It is worth noting that while this development does not introduce significant novelty, it represents a fundamental step towards future innovative contributions in this research area. Therefore, the train has been modelled based on its longitudinal dynamics and an initial algorithm has been implemented, to plan and regulate the train’s speed to meet the specifications imposed by the macroscopic layer. The proposed solution has been validated through simulations incorporating various disturbances on the track. The analysis of the results obtained in this work confirms that the development successfully accomplishes the main objective, facilitating the way for future algorithm improvement through the implementation of intelligent control techniques.