“当前”模型自适应卡尔曼滤波在有轨电车定位中的应用

有轨电车常与地面其他交通工具混行,因此其准确定位是列车调度指挥和运输安全的重要保障。为节约成本,有轨电车系统一般采用GPS结合速度传感器等方式进行定位,而非大量铺设应答器,因此,GPS信号的处理对于列车定位精度的提高具有重要作用。从简化系统、节省费用、计算难度和精度等方面综合考虑,采用卡尔曼滤波方法对GPS定位信息进行修正。同时,为更好地描述列车运行状态,使其更贴近列车真实运动情况,采用机动加速度"当前"统计模型结合自适应卡尔曼滤波方法对有轨电车位置进行最优估计处理。通过Matlab仿真对在试验场地采集的GPS定位信息进行最优估计处理。仿真结果表明:采用"当前"模型下的自适应卡尔曼滤波算法后,列车定位结果能够更好地跟随其运动的真实轨迹,更接近其真实值,很好地提高了定位精度。     

适用于高速铁路地震预警系统的列车无线指纹定位方法

为满足高速铁路地震预警系统列车实时定位的需求,提出1种列车无线指纹定位方法。首先,使用高速列车采集铁路沿线无线通信系统接收电平、定时提前量及公里标等信息,基于无线传播模型将定时提前量映射为无线电波传播损耗,进而生成无线指纹并建立其数据库;然后,根据列车运行轨迹特征动态划分信号空间,限定无线指纹搜索范围,建立统一量纲的无线指纹相似度计算模型;最后,使用加权k-近邻算法在无线指纹数据库中搜索与待定位列车相匹配的无线指纹,计算列车的位置。在高速综合检测列车安装测试设备,分析检验列车无线指纹定位得出的位置与实际位置的差值,结果表明列车平均定位误差为82m,可满足高速铁路地震预警系统的需求。     

基于区域分类和电子地图的室内定位研究

为辅助盲人独立乘坐地铁出行,解决传统室内定位法易产生定位点跳跃和定位实时性差等问题,提出一种融合区域分类和电子地图的方法。该方法分为离线区域分类和在线定位2个阶段:在离线阶段通过迭代寻优,为蓝牙传感器产生的RSSI序列寻找最佳高斯滤波模板,采用滤波后的序列均值构建位置指纹库,并利用支持向量机模型对位置指纹库进行1级分类;在线阶段,采用滑动窗口对待定位区域进行2级分类,在窗口范围内采用基于欧氏距离的KNN算法求取位置坐标,并利用电子地图的路径层信息对定位坐标纠偏,进一步控制误差范围,提高定位效率。实验表明:该滤波方法将定位精度提高近4%,使用该定位算法最终能达到1.59 m定位精度。     

基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏检测及预警方法

列车制动系统管路泄漏中制动总风管路泄漏和制动缸及相连管路泄漏的检测定位非常困难.介绍了基于数据驱动的地铁列车制动系统管路泄漏的检测及预警方法.该方法使用源于TCMS(列车控制管理系统)的原始数据并对数据进行处理,基于处理后的数据建立模型;采用以异常检测模型和回归模型为基学习器的机器学习模型在空间中确定健康域,并使用模型的不同指标来表征不同位置的泄漏;依据不同指标随时间的变化规律提供泄漏预警信息.针对原始数据采样率及数据传输质量有限的问题,采用了"率"的物理量定义方法和异常数据段剔除方法.测试结果表明,该模型能够监测、定位泄漏位置并提供预警.     

基于电磁感应动态模型的欧标应答器系统定位研究

采用欧标应答器系统获得的列车绝对位置存在不确定性，不确定性的增加会降低列车的停车精度。通过分析欧标应答器位置修正系统的构成及内部信息流，发现欧标应答器系统有效电磁作用时间误差和速度测量误差对其获得的绝对位置不确定性有较大影响。针对有效电磁作用时间问题，采用四边形模拟应答器发送天线、八边形模拟应答器传输模块接收天线建立应答器系统的磁通量分布模型，并引入磁通量随列车运动的变化，得到磁场感应电动势的动态速度模型（电磁感应动态模型）。基于该模型分析动生电动势、感生电动势与电磁作用距离的关系及干扰、旁瓣对电磁作用距离的影响；通过分析现场实测列车定位数据的电磁感应有效区域数值分布，验证电磁感应动态模型计算数据与实测数据的相符性。结果表明：支持向量机SVM从基于电磁感应动态模型标记的现场实测训练数据中学习得到的应答器位置修正异常分类模型可以实时对列车应答器位置修正做出评估，对于偶然性干扰或旁瓣等导致的异常修正可以给出报警；基于电磁感应动态模型对实测电磁作用时间数据进行修正后，可降低时间数据带来的相对平均误差达47.7%，从而获得更为精确的列车绝对位置，提高列车停车精度。     

基于Wav2vec2.0神经网络的轨道交通钢轨损伤压电阵列超声导波定位方法

鉴于普通超声波检测方法无法实现对轨道交通钢轨的长距离检测，基于超声导波的SHM (结构健康监测)技术难以从响应信号中提取损伤特征而影响损伤定位精度，提出了一种基于Wav2vec2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法对轨道交通钢轨损伤进行定位。基于压电阵列超声导波数据的特点，对该方法进行了简要介绍。搭建了钢轨损伤的超声导波检测系统，并利用该系统进行数据集的采集。采用ABAQUS有限元软件建立钢轨损伤超声导波检测三维有限元模型，并利用该模型进行数据集的采集。利用小波信号处理方法对超声导波试验信号进行重构，以达到信号去噪的目的；在仿真信号中加入随机噪声，将叠加随机噪声后的超声导波仿真信号作为补充数据集；通过计算模型中钢轨损伤定位的准确率和误差对模型的性能进行评估。结果表明，当迭代轮次达到第120次时，训练样本的准确率达到100%。利用基于Wav2vec 2.0神经网络的压电阵列超声导波定位方法可实现轨道交通钢轨损伤的准确定位。     

基于绝对位置编码的列车定位技术

介绍在轨道交通中常用的列车定位技术，分析各种技术的优缺点，提出一种基于绝对位置编码的列车定位技术。利用优序列（最大周期线性反馈移位寄存器序列）对轨道线路上的绝对位置进行编码，当列车在线路上运行时，通过车载阅读器顺序检测设置在轨道线路上的二值标记，在不同位置上读到的标记在移位存储器中构成唯一的位置编码，以此位置编码值作为地址与车载阅读器所处位置的坐标信息相对应，就可以实现列车的绝对定位。二值标记可以根据列车定位精度的需要等间隔或不等间隔布置，既可以对整条轨道线路统一编码，也可以与既有应答器相结合应用，每段应答器之间的轨道线路采用相同的编码。该定位方法具有高精度、高可靠性、低成本、抗干扰能力强的优点。     

基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断研究

为解决因采集数据异常导致的列车控制的误动作和误诊断问题,对基于BP神经网络的动车组智能化控制和诊断方法进行了研究,建立了基于BP神经网络的预测模型,采用列车实际运行数据进行多次训练和参数调整,获取最优网络模型,结合该模型的预测值和实际值得到最终可信值,并融入到现有列车控制逻辑中进行控制和诊断。通过实验验证,采用训练模型的预测结果与实际采集值相比具有较高准确性,能够达到预测效果。实验结果表明,采用BP神经网络模型进行状态预测,并结合相关处理策略进行列车运行控制及故障诊断具有可行性。     

基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位方法

针对GNSS/INS组合列车定位中的信息融合非线性与传感器量测故障问题，为满足复杂多变列车运行场景下列车定位精度与鲁棒性的需求，提出一种基于简化鲁棒UKF的GNSS/INS紧组合列车定位优化方法。综合标准KF的时间更新与标准UKF的量测更新来构建简化UKF,在保证GNSS/INS紧组合列车定位精度的同时改善定位解算实时性。在简化UKF滤波框架内，引入故障检测与自适应调整因子构建简化鲁棒UKF,可以快速检测传感器量测故障导致的系统故障，并对故障历元的量测噪声协方差进行自适应调整降低滤波增益，使得滤波算法具有较强的鲁棒性。采用京沈高铁实测数据与故障仿真数据进行算法定位性能验证与评估，结果表明：基于简化UKF的GNSS/INS紧组合定位算法水平定位精度为2.686 5 m,与传统EKF滤波模型下的紧组合与松组合方法相比定位精度分别提高5.6%和15.0%。此外，提出的简化鲁棒UKF方法可以快速有效检测到不同类型的传感器量测故障，且大幅抑制传感器量测故障，优化复杂运行场景下的列车定位精度与鲁棒性。     

RFID技术在列车高精度定位中的应用

在CBTC(基于通信的列车控制)系统中,列车定位的精确性是保证列车安全高效运行的前提,而基于RFID(radio frequency identification,无线射频识别)的列车定位技术,是提供高精度列车定位的技术条件。从电子标签、读写器、系统高层3方面对RFID技术工作原理进行阐述,并介绍基于不同设计标准的RFID铁路应答器的技术指标及工作原理;分析影响列车定位精度的列车位置不确定性产生的3种因素(测速误差、轮径误差和应答器校正误差),提出通过RFID铁路应答器消除列车位置不确定性,提高列车精确定位的方法,并通过实测数据,验证RFID技术高精度定位的可行性,即在不同行车速度下,RFID技术均能准确完成列车定位,RFID应答器响应时间均在0.2 s以内,实际定位误差均未超过测量值的2%,可以满足轨道交通中低速CBTC列车辅助定位的需求。     

一种基于GPS/DR/MM组合的列车定位方法研究

针对我国铁路列车定位精度低和实时性差的问题,阐述一种基于GPS/DR/MM组合的列车定位系统框架,同时利用离散平稳小波变换和Kalman组合滤波的方式对列车定位数据进行处理。通过引入离散平稳小波变换,弥补Kalman滤波的非线性差以及需要建立精确系统数学模型的缺点,从而减小定位数据的状态估计偏差。通过GPS/DR/MM的组合定位方法,引入负反馈调节机制,不断修正DR的累积误差,提高列车定位的精度,保证及时、准确、可靠地获取列车的位置信息。通过实验验证,该方法能够满足列车连续和高精度定位要求,对实际工程应用具有一定的参考价值。     

基于非线性补偿的轨道交通列车自定位方法研究

列车精准定位对列车运营安全有着十分重要的意义。在某些国外地铁项目中，受限于技术体系的成熟度和设计成本，常规的GPS定位和CBTC定位技术无法满足项目对列车定位的需要，文章为此提出一种基于非线性补偿的轨道交通列车自定位方法。该方法能够在不增加新设备（如GPS、CBTC等）的情况下，仅依赖于车载既有设备实现列车位置的精确定位。所提出的方法系统组成简单、成本低、精度高、可靠性高（不受环境影响），具备推广意义。具体思路为：首先利用神经网络建立列车瞬时速度的补偿模型，通过补偿模型提升列车瞬时速度的精度；然后根据补偿后的列车实时运行速度与列车运行时间作积分累积得到列车实时的运行距离，再根据列车的固定运营线路图，计算得到列车距下一站的距离，实现定位。试验证明，补偿后的定位精度小于0.2 m，较补偿前提高了3～4倍。     

基于轨道约束H∞滤波的 北斗辅助列车定位算法研究

针对列车定位的高安全性和稳定性要求,结合列车行驶的特殊性,提出采用铁路轨道信息对北斗定位数据进行约束的H_∞滤波算法。以模糊自适应"当前"统计模型为基础建立列车运动模型,通过将轨道近似为直线段,建立轨道约束模型。将轨道约束与H_∞滤波器结合实现轨道约束H_∞滤波算法。通过仿真对比分析H_∞滤波与卡尔曼滤波、约束与无约束估计的误差。仿真结果表明:轨道约束在提高算法定位精度方面效果明显,H_∞滤波在列车位置估计上具有鲁棒性优势。验证了轨道约束H_∞滤波算法的有效性,对北斗辅助列车定位的工程应用具有理论指导意义。     

基于MCKF容错算法的列车多源信息融合定位技术研究

将多传感器组合导航系统应用于列车车载自主定位,利用有效的多源数据融合算法,能提高列车的定位精度和可靠性。为了提高车载自主定位系统的定位精度,提出利用Huber M估计重建观测信息,利用CKF观测更新算法来过滤非线性观测方程的MCKF数据融合算法。为抑制复杂的运行环境所造成的多源噪声对列车定位数据的影响,提出基于小波-奇异值分解的故障检测算法,用以提高定位系统的鲁棒性。仿真和实验结果表明,在复杂的情况下,列车定位系统可以达到较高的精度和可靠性。     

基于状态估计的虚拟应答器捕获方法研究

基于卫星导航的列车运行状态自主感知是下一代列车控制系统的重要发展方向之一,采用虚拟应答器这一技术方案能够以较高的系统兼容性将卫星定位应用于列控系统,并实现系统自主化能力和成本效益的优化。本文基于虚拟应答器的基本原理,分析常规基于捕获半径的虚拟应答器捕获策略存在的问题,采用状态估计思想提出一种实现虚拟应答器捕获的新方法,该方法利用状态空间模型及估计算法对列车与虚拟应答器的接近状态进行估计计算,在确定列车位置的同时利用轨道电子地图及状态预测完成虚拟应答器的捕获判决。基于实测数据进行仿真的结果验证了本文所述方法相比于常规固定捕获半径方案在定位精度、捕获性能、捕获时间分辨率等方面的优势,反映了该方法用于未来实现基于卫星导航的列车控制系统的重要潜力和应用价值。     

图像特征识别的m序列列车定位方法

提出一种图像特征识别的m序列列车定位方法,利用m序列(最大周期线性反馈移位寄存器序列)对轨道上的绝对位置进行编码,系通过安装在列车顶部的摄像机依次拍摄由二进制特征标志组成的轨道位置编码。提出基于虚拟轨迹获取目标图像方法,解决同一二进制特征标志重复采集的问题;提出基于BP(向后传播)神经网络的位置编码识别方法,以处理轨道现场环境干扰严重的问题。不同位置上的编码具有唯一性,以此位置编码值作为地址与车载数据库位置信息进行对比,来实现定位。试验结果表明,该方法可以有效地实现列车定位。     

基于GPS/INS的列车组合定位关键技术分析

本文在确定列车定位组合方式的基础上,结合列车定位的特点,建立惯性导航系统的误差数学模型,并建立了列车组合定位系统的状态模型和量测模型.采用粒子滤波器对列车速度和位置的误差进行最优估计.仿真结果表明,该列车组合定位系统定位精度高,稳定性好.     

基于多传感器信息融合的列车定位方法研究

针对城市轨道交通中列车定位问题,提出了一种基于联邦卡尔曼滤波器的多传感器信息融合列车定位方法,建立了GPS/IPS/DR信息融合模型,对GPS/IPS/DR组合的信息融合定位进行了MATLAB仿真,结果表明,GPS/IPS/DR融合定位能提高列车的定位精度和可靠度,能很好的抑制传统列车定位中的积累误差.     

城市轨道交通封闭曲线线路列车定位技术

针对城市轨道交通中列车在线路上循环运行的特点,在分析现有列车定位方法的基础上,提出具有封闭曲线特征轨道线路基于绝对位置编码的列车定位技术。在轨道线路沿线每个待定位置上设置一个0或1的二值标记,对待定的绝对位置进行编码,通过检测唯一的绝对位置编码值来实现列车的定位。结合封闭曲线线路的特点,线路上的二值标记按照m序列布置,绝对位置编码序列由n次本原多项式生成。根据封闭线路待定位置的总数,对m序列采用截短或补零的方法,确定绝对位置编码序列的长度。当列车在线路上运行时,通过车载阅读器顺序检测二值标记,在移位存储器中构成绝对位置编码值,利用生成绝对位置编码序列的反馈逻辑函数进行容错处理,输出定位信息。二值标记采用附加的扣件螺母或射频电子标签等方式实现。该技术可以实现高精度、低成本和高可靠性的列车定位。     

基于北斗差分定位技术的站场数字化系统

提出一种基于北斗差分定位技术的站场数字化系统。使用实时动态（RTK）载波相位差分定位技术获取站场元素的精准位置信息，通过无线的方式将位置信息传输到上位机；上位机对位置信息进行处理，调用站场图完成位置信息与物理元素的匹配，实现站场数字化，最后将完成位置信息匹配的站场图保存起来。经测试，系统定位精度稳定在10 cm以内。在Windows平台下使用C++builder开发出上位机软件，嵌入式软件使用C语言在KEIL平台下开发。该系统具有定位准确、使用方便、扩展性强和可靠性高等特点，为列车安全防护、调度、监控等作业提供可靠保障。