基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于卫星导航的列车轨道占用加权识别方法研究

全球卫星导航系统在列车位置服务中的研究越来越广泛，基于卫星导航的列车定位方法可结合轨道电子地图将卫星定位结果转换为一维轨道里程值，其中列车轨道占用状态的正确识别是列车卫星定位的基础.本文提出一种基于地图匹配的适用于道岔区段内列车轨道占用加权识别方法，首先构建列车卫星定位的置信区域，然后计算置信区域内的线路数据与原始卫星定位结果的距离偏差和方向偏差等，对列车的轨道占用状态进行识别，并综合考虑铁路线路的拓扑结构，以及列车运行状态以提高运算效率.结合现场数据并与垂直投影法和交互多模型法对比可知，本文方法在保证轨道占用识别正确率的基础上，提高了计算效率.     

基于道岔曲线信息的列车定位方法研究

在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

���ڵ���������Ϣ���г���λ�����о�

在安全苛求的现代列车控制系统中,列车的实时定位是一个十分重要的环节. 传统的基于里程计的列车定位方法只能提供列车行驶的里程信息,在具有多条平行股道的铁路车站,传统的列车定位方法无法解决轨道占用识别的问题. 本文根据列车在铁路线路上运行的特点,提出了基于道岔曲线信息的列车定位方法,该方法利用GPS及惯性传感器辅助提取列车在道岔处的速度、加速度、角速度等运行特征,得到列车在道岔处的转弯半径、曲率变化及运行方向,并通过与车载地图数据库进行比较,实现准确的轨道占用识别及列车定位. 文中给出了采用传感器获取运行特征的方法以及实现道岔信息匹配的流程. 现场测试结果表明,在当前试验条件下,该方法已具备较强的轨道占用识别能力,能够在一定程度上提高列车定位的性能.     

列车轨道占用自动识别算法

为解决列车在道岔及平行股道区段的轨道占用自动识别问题,基于LTS-Hausdorff距离,结合D-S证据理论,提出了一种新的列车轨道占用自动识别算法,建立了可用于列车轨道占用自动识别的轨道LTS-Hausdorff距离参考模板,分析了LTS-Hausdorff距离的计算过程及轨道占用自动识别决策方法,研究了列车速度与搜索阈值对自动识别算法的影响。验证结果表明:在轨迹点数量为10时,该识别算法和基于最大似然准则的轨道识别决策的识别结果相同;列车速度越高,轨迹点越少,算法仍可进行有效识别;搜索阈值越小,算法实现时间越短。可见,识别算法有效。     

基于多传感器的轨道区段占用解决方案

针对轨道电路分路不良的问题,提出一种基于多传感器的轨道区段占用解决方案.该方案利用红外对射、接近开关和测距3种传感器不同的安装方法来实现数据采集,基于D-S证据理论建立了轨道占用检测模型,并通过Petri网的轨道占用检测模型实现列车计轴,在上位机实现对轨道占用情况的判断,以此对铁路行车控制提供有效依据.分析表明,本文设计的轨道电路占用解决方案的危险侧失效概率达到10-7,MTBF(平均故障间隔时间)达到105 h,满足铁路应用的可靠性和安全性需求;与传统轨道电路相比,解决轨道区段占用问题的正确率提高了20%.      

铁路轨道几何参数捷联惯性测量基准的建立

为建立高精度铁路轨道几何参数的测量基准,针对传统陀螺稳定平台的不足,研究了基于捷联惯性技术的轨道几何参数测量基准的建立方法.通过分析轨道超高的基本测量原理,指出高精度姿态矩阵的解算是基于捷联惯性技术建立轨道几何参数测量基准的关键.为此,根据刚体运动学理论,建立了列车运动姿态、位置和速度微分方程;采用基于旋转矢量和四元数的方法分析了姿态矩阵解算中姿态、位置和速度的计算问题;采用多子样算法对姿态计算中的“圆锥误差”、速度计算中的“划桨误差”进行了补偿.仿真结果表明,基于多子样算法的捷联惯性基准建立方法能有效减小惯性测量系统随时间累积的计算误差,显著提高系统的精度.     

基于流固耦合求解的强横风下轨道力学分析

为研究强横风条件下轨道结构的力学特性，采用计算流体力学和有限元联合仿真，对轨道结构的受力和变形进行了分析. 首先采用SOLIDWORKS软件基于CRH380A型高速列车实际外形轮廓建模，然后通过FLUENT计算得到列车的气动特性，再与有限元软件ABAQUS联合仿真建立列车-轨道耦合模型；模型中完整地保留列车表面所受的气动力，解决了流固耦合中列车气动力的传递问题；最后基于建立的耦合模型，针对强横风作用下轨道结构的力学特性进行系统分析. 研究结果表明，当列车运行速度为350 km/h，风速从0变化到15 m/s时，钢轨背风侧处横向位移从0.177 mm增加到2.100 mm，增大了11.86倍，可见强横风条件下，要重点关注钢轨背风侧处横向力学特性；当风速超过15 m/s时，列车运行速度达到250 km/h，钢轨横向位移超出了最大允许值2.000 mm，表明长期的强横风作用将会导致轨道的几何形位发生改变，但此时轮重减载率和脱轨系数并未超出对应限值0.65和0.800. 因此，横风作用下不仅要考虑列车运行安全性指标，也要考虑轨道结构力学指标的变化.      

引入轨道特征的北斗列车定位方法研究

列车定位是轨道交通众多应用的基础条件,北斗卫星导航用于列车定位能够有效提升我国轨道交通装备的自主性.针对列车北斗定位性能对运行条件的适应性需求,本文提出一种引入轨道特征的北斗列车定位方法,该方法从轨道电子地图中提取轨道特征参数,在列车状态预测的系统模型中增加轨道约束,并利用一维地图位置预测拓展北斗导航卫星的伪距测量.利用现场实测数据构建场景进行仿真.所得结果表明,本文提出的方法能够提高列车定位解算对卫星可视条件的鲁棒性,有效拓展北斗列车定位在恶劣观测条件下的可用水平,具有较高的实际应用价值.     

高速列车运行调整与运行控制一体化双目标优化模型与算法

列车实时运行调整与运行控制是实现高速列车准点节能运行的两个重要方面.本文构建高速列车运行调整与运行控制一体化优化模型，以降低列车总延误时间与运行能耗为目标，同时优化列车速度距离与时间距离曲线.与以往研究将列车运行调整与运行控制独立优化不同，本文基于列车牵引计算，通过锁闭时间理论将列车运行调整与控制的解空间进行耦合，根据列车运行速度、制动性能、信号系统的清空与开放时间、轨道区段/闭塞分区的长度等因素，精细化计算列车占用不同轨道区段/闭塞分区的时间，动态确定列车区间运行时分与追踪间隔.为求解复杂的非线性模型，设计分段近似法将非线性约束进行重构，从而将非线性优化模型转变为混合整数规划模型.通过算例计算，给出双目标问题的帕累托解集，与单目标优化方法对比，本文方法可以减少总能耗2.46%，降低运行总延误7.33%.     

考虑列位合理占用的动车所调车作业计划编制优化

合理编制动车组调车作业计划可提高动车所的作业效率和检修能力,在动车所各功能区域和股道布置确定的前提下,分析动车组编组状态及股道列位占用对调车作业的影响.?以减少调车作业过程中股道占用次数为目标,以动车组作业时间、调车作业次序和股道类型为约束,建立考虑股道列位占用的动车所调车作业计划编制优化模型,设计基于调车作业可行路径...     

����Ȧ������ٶȹ��Ƶı�Ҷ˹����ģ��

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

基于动态贝叶斯网络的列控中心可靠性及可用性评估

为解决共因失效、动态失效及恢复机制等问题,本文基于动态贝叶斯网络对联锁车站和中继站列控中心可靠性及可用性进行评估.在分析列控中心系统结构的基础上构建系统动态故障树,并将动态故障树转化为动态贝叶斯网络,实现结构学习和参数学习.通过动态贝叶斯网络正向推理得到两种类型列控中心可靠度和可用度并进行比较分析.通过动态贝叶斯网络反向推理得到列控中心系统薄弱环节.研究系统敏感性因素并讨论恢复机制对系统可靠性及可用性的影响.结果表明：考虑共因失效的联锁车站和中继站列控中心的稳态可用度分别为0.999 960和0.999 977;电源及驱动采集单元为系统薄弱环节,需要重点关注.该方法能有效提高列控中心智能维修维护水平.     

基于贝叶斯原理的车次号追踪方法

在铁路行车调度指挥中,需要实时掌握列车在路网中的实际位置.本文对承载 列车位置信息的车次号追踪方法的实现和优化进行研究.在分析车次号追踪问题基础上 给出了问题的数学描述和依赖于信号状态及列车行车计划的车次号基本追踪模型,并在 此基础上,构建了基于贝叶斯原理的车次号追踪优化方法和模型.采用津秦高速铁路数据 对实现的车次号追踪模型进行仿真和分析,并对车次号追踪模型在各种约束下的实现结 果进行比较分析.结果表明,该优化的车次追踪算法能有效地降低车次号追踪的误判,具 有良好的容错性和鲁棒性.