擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、開(kāi)行擺式列車(chē)是實(shí)現(xiàn)既有線路提速的一種有效措施。本文結(jié)合我國(guó)首列國(guó)產(chǎn)擺式列車(chē)的研制工作展開(kāi)。主要對(duì)擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)系統(tǒng)及其信號(hào)處理方法進(jìn)行研究，以期建立有效的檢測(cè)系統(tǒng)和方法，為擺式列車(chē)傾擺控制提供及時(shí)、準(zhǔn)確、可靠的檢測(cè)信息。 為了實(shí)現(xiàn)擺式列車(chē)的傾擺控制，必須實(shí)時(shí)檢測(cè)列車(chē)通過(guò)曲線時(shí)的相關(guān)運(yùn)行參數(shù)，關(guān)鍵是獲得列車(chē)通過(guò)曲線時(shí)的未平衡離心加速度信號(hào)，據(jù)此產(chǎn)生傾擺控制指令。針對(duì)目前國(guó)內(nèi)外擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)系統(tǒng)存在的主要問(wèn)題(加速度信號(hào)

2、經(jīng)濾波后產(chǎn)生延時(shí))，在國(guó)內(nèi)首次提出了基于單軸陀螺平臺(tái)的擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)方法和基于“數(shù)學(xué)平臺(tái)”的擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)方法。理論分析和線路試驗(yàn)都表明這兩種檢測(cè)方法能有效克服加速度信號(hào)濾波延時(shí)的問(wèn)題，可為傾擺控制及時(shí)、準(zhǔn)確、可靠地提供檢測(cè)信息。 基于單軸陀螺平臺(tái)的擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)系統(tǒng)，利用安裝在頭車(chē)車(chē)體地板上的單軸陀螺平臺(tái)和車(chē)體與懸掛系統(tǒng)之間的兩個(gè)位移傳感器建立測(cè)量的水平基準(zhǔn)線，不僅可測(cè)量出列車(chē)通過(guò)曲線時(shí)線路的超高值，而且可測(cè)

3、量出曲線曲率值。利用所測(cè)線路參數(shù)經(jīng)計(jì)算便可得到擺式列車(chē)傾擺控制所需未平衡離心加速度的大小，為傾擺控制提供指令信息。論文詳細(xì)分析了其測(cè)量原理、測(cè)量誤差并建立了相應(yīng)的數(shù)學(xué)模型。線路試驗(yàn)表明該方法能滿(mǎn)足擺式列車(chē)傾擺控制實(shí)時(shí)性的要求。 基于單軸陀螺平臺(tái)的擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)方法是建立在陀螺平臺(tái)系統(tǒng)具有良好的動(dòng)態(tài)特性的基礎(chǔ)之上。論文首先利用最小二乘法及其改進(jìn)算法建立了描述陀螺平臺(tái)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)特性的差分?jǐn)?shù)學(xué)模型，并對(duì)其動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了分析。然后在

4、此基礎(chǔ)上，采用零極點(diǎn)匹配法設(shè)計(jì)了相應(yīng)的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償數(shù)字濾波器，并對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)補(bǔ)償方法進(jìn)行了研究，設(shè)計(jì)了相應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)補(bǔ)償器。通過(guò)對(duì)陀螺平臺(tái)線路實(shí)測(cè)超高信號(hào)進(jìn)行補(bǔ)償處理，獲得滿(mǎn)意的效果。 為了提高檢測(cè)系統(tǒng)可靠性，降低成本，論文首次把“數(shù)學(xué)平臺(tái)”的概念引入到擺式列車(chē)的研究中。建立了“數(shù)學(xué)平臺(tái)”系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型；并根據(jù)剛體定點(diǎn)轉(zhuǎn)動(dòng)的基本理論建立了姿態(tài)、位置解算的數(shù)學(xué)模型，對(duì)擺式列車(chē)通過(guò)曲線時(shí)的姿態(tài)、位置解算問(wèn)題進(jìn)行了全面深入的研

5、究；詳細(xì)分析了擺式列車(chē)通過(guò)曲線時(shí)的圓錐運(yùn)動(dòng)效應(yīng)及其對(duì)姿態(tài)解算的影響；研究了圓錐誤差補(bǔ)償?shù)摹岸嘧訕印彼惴ā７抡嬗?jì)算表明采用該補(bǔ)償算法能有效提高擺式列車(chē)姿態(tài)、位置解算精度，確保列車(chē)正確傾擺。 基于“數(shù)學(xué)平臺(tái)”的擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)方法，由于積分運(yùn)算，傳感器測(cè)量誤差將引起顯著的隨時(shí)間逐漸累積的姿態(tài)、位置計(jì)算誤差。消除和削弱該項(xiàng)誤差的影響是“數(shù)學(xué)平臺(tái)”檢測(cè)系統(tǒng)在擺式列車(chē)中成功應(yīng)用的關(guān)鍵。論文采用基于卡爾曼濾波的動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償方法對(duì)“數(shù)學(xué)平

6、臺(tái)”系統(tǒng)誤差進(jìn)行了補(bǔ)償研究。通過(guò)對(duì)“數(shù)學(xué)平臺(tái)”檢測(cè)系統(tǒng)的各種誤差因素進(jìn)行詳細(xì)分析，建立起完整的誤差數(shù)學(xué)模型。狀態(tài)變量的可觀測(cè)性和可觀測(cè)度直接決定了卡爾曼濾波器狀態(tài)估計(jì)的效果。論文基于PCWS可觀測(cè)性分析方法和SVD可觀測(cè)度分析方法，詳細(xì)分析了列車(chē)運(yùn)動(dòng)機(jī)動(dòng)性對(duì)可觀測(cè)性和可觀測(cè)度的影響，并對(duì)外部觀測(cè)量的選取對(duì)卡爾曼濾波效果的影響進(jìn)行了分析、討論?？紤]傳感器測(cè)量誤差和實(shí)際線路激擾對(duì)卡爾曼濾波的影響，為了增強(qiáng)算法對(duì)噪聲和模型不確定性的魯棒性，論

7、文還研究并提出一種能同時(shí)估計(jì)模型參數(shù)和狀態(tài)變量的新的卡爾曼濾波算法。最后，通過(guò)仿真計(jì)算，驗(yàn)證了該動(dòng)態(tài)誤差補(bǔ)償方法的有效性。 為消除由于軌道不平順等因素所帶來(lái)的隨機(jī)振動(dòng)干擾對(duì)傳感器信號(hào)的影響，論文研究了一種基于卡爾曼濾波理論的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)濾波算法，該法把非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)模型參數(shù)和噪聲統(tǒng)計(jì)特性的實(shí)時(shí)估計(jì)與卡爾曼濾波算法結(jié)合起來(lái)，能實(shí)現(xiàn)擺式列車(chē)線路檢測(cè)信號(hào)的有效濾波處理，減小振動(dòng)干擾噪聲等誤差因素對(duì)測(cè)量結(jié)果的影響。這種基于卡爾曼濾波理論的

8、自適應(yīng)濾波算法要求已知信號(hào)的參數(shù)模型，且其實(shí)時(shí)建模精度是影響動(dòng)態(tài)濾波效果的關(guān)鍵。論文針對(duì)非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)AR模型的實(shí)時(shí)建模理論和方法進(jìn)行了深入研究，研究了多種非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)的實(shí)時(shí)建模方法并對(duì)之進(jìn)行分析比較。理論分析和仿真計(jì)算表明，時(shí)變參數(shù)差分模型-RLSAF算法、狀態(tài)空間模型一帶時(shí)變漸消因子的卡爾曼濾波算法對(duì)非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)具有很強(qiáng)的跟蹤性能，是實(shí)現(xiàn)非平穩(wěn)隨機(jī)信號(hào)實(shí)時(shí)建模的兩種有效的算法。 最后建立了擺式列車(chē)線路信息檢測(cè)系統(tǒng)，并進(jìn)行