Esta tesis presenta el diseño e implementación de una arquitectura de control jerárquica para el subsistema de operación automática de trenes (ATO) en entornos CBTC, orientada a aplicaciones con altos niveles de automatización (GoA3, GoA4). La arquitectura se estructura en tres capas interrelacionadas: la capa macroscópica define los objetivos globales y restricciones operativas (como velocidades objetivo o límites de velocidad); la capa mesoscópica se encarga de planificar trayectorias mediante un algoritmo iterativo basado en modelos de orden reducido, integrando criterios de posicionamiento, tiempo y cumplimiento de restricciones; y la capa microscópica ejecuta el seguimiento de consignas mediante una estrategia de control avanzado en cascada con elementos feedforward, anti-windup y priorización dinámica de acciones para mejorar el rendimiento en frenadas.
Además, se desarrolla un observador de perturbaciones basado en regresión, capaz de estimar la magnitud y localización de fuerzas externas adversas, permitiendo adaptar la planificación de manera dinámica y mejorar la operación de trenes sucesivos. La arquitectura propuesta ha sido validada mediante simulación detallada, demostrando una elevada precisión en condiciones realistas y un equilibrio entre rendimiento, robustez y eficiencia computacional. Su diseño modular y escalable ofrece una base sólida para futuras extensiones hacia la coordinación de múltiples trenes en redes ferroviarias complejas.
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