基于列车运动约束的惯导误差抑制研究

为提高基于GNSS/SINS的列车定位精度,在隧道、路堑等卫星定位不可用区域实现列车的无缝定位,在研究SINS误差模型的基础上,通过引入车辆运动约束条件,在列车低动态运行的情况下,对MIMU输出进行机动判别,推导了捷联惯导的误差模型,进而对水平姿态进行修正,抑制MEMS系统的误差发散,从而保证在单纯依靠惯导定位情况下的稳定可用。通过仿真和实测结果表明,该方法能够有效抑制SINS误差,为列车提供姿态参考。     

IMU／DGPS数据在DOM生产中的应用研究

IMU/DGPS(惯导测量仪/差分全球定位系统)技术航测成图法可直接获取外方位元素,缩短航测成图周期,降低航测成本.通过相应的试验及具体生产的实施,阐明利用该技术获取的控制数据进行1:5万DOM制作的技术流程及作业过程中出现问题的处理方法.     

基于Copula函数的列车定位惯性单元剩余寿命预测方法

列车连续、高精度定位需要惯性测量单元(IMU)提供可靠的姿态校正补偿数据,IMU输出的数据质量会受外部环境干扰、内部结构磨损等影响而降低,因此有必要对IMU性能指标参数及剩余使用寿命(RUL)预测开展研究.根据IMU组成结构与性能评价准则,选取IMU中陀螺仪和加速度计的随机误差指标表征设备性能状态,在对IMU多关键部件...     

基于惯导的移动三维测量技术在地铁保护区变形监测中的应用研究

在地铁保护区变形监测中,水平位移和沉降作为重要的监测内容,通常用全站仪和水准仪测量,其测量精度高,应用比较广泛,但是该手段仅能对布设有监测点的区域进行监测,无法掌握隧道整体的变形情况。本文提出基于惯导系统的移动三维测量技术,通过在隧道内布设基准网,配合Lidar控制点绝对坐标传递,对惯导系统的累积误差进行修正,最终得到隧道结构三维点云模型。依托杭州市某地铁区间三维扫描项目,采用不同间距的控制点对惯导系统的累积误差进行修正,经与全站仪测量值对比,结果表明:移动三维测量技术的水平位移和沉降监测精度与隧道线型有关,当隧道为直线有坡度环境时,其水平位移监测精度比较稳定,基本保持在0.76 mm左右,沉降监测精度随控制点间距增大而降低,最优可达0.72 mm。     

新型地铁列车自主定位及主动防护系统研究

介绍一种研制的新型地铁列车自主定位和主动防护系统,采用国内航天领域成熟应用的惯导平台作为主要定位手段,辅以线路电子地图,并综合运用视觉、雷达等多传感器对多源定位信息融合,修正惯导平台时间的积分误差,新型地铁列车自主定位和主动防护系统经过在城市轨道交通现场实际试用证明,该系统在为列控系统提供高可靠、高精度定位信息的同时,实现列车的主动防护。     

基于简易IMU的低成本列车定位系统研究

针对我国当前列车定位技术中存在的不足,并结合列车定位的使用环境和实际需要,忽略列车的海拔高度、天向速度和部分姿态角信息,对传统惯性导航系统进行了简化设计,提出了一种低成本的简易惯性测量装置(简易IMU)。文中仅采用一个单自由度陀螺仪和两个加速度计作为惯性测量器件,构成简易IMU,通过导航解算获得列车的即时速度和位置,从而实现列车的导航定位。文中设计了该简易IMU的系统结构,并经详细推导获得其导航定位解算方法。仿真结果表明,该简易IMU能够全天候地对列车进行连续可靠的自主导航定位,导航信息全面且定位精度较高,并显著地降低系统的成本、复杂性和计算量,为解决现有列车定位技术中存在的问题,进行了有益的尝试。     

基于AMCPSO优化Kriging插值的温度补偿方法研究

为了降低温度变化对转换力传感器测量精度的影响,提出一种自适应变异混沌粒子群算法(AMCPSO)优化Kriging插值的温度补偿算法(AMCPSO-Kriging)。研发转换力传感器,分析温度对传感器输出的影响,建立温度补偿标定实验平台,通过标定实验获得建立温度补偿模型所需要的样本集,采用数据稀疏化方法对样本数据进行优化。通过Kriging插值构建了温度补偿模型,利用AMCPSO算法以交叉验证方式下模型预测产生的均方根误差和作为适应度函数,对Kriging插值中的范围参数θ和平滑度参数pk进行寻优求解,得到性能最佳的温度补偿模型。基于AMCPSO-Kriging温度补偿模型对转换力传感器的测量效果进行实验验证,与标准力传感器进行对比。实验结果表明：对样本数据进行稀疏化处理,算法平均运行时间从1 076 s减少到6 s,提高了温度补偿算法的运行效率。在-20～70℃温度范围内,经过AMCPSO算法优化的Kriging模型有效提高了转换力传感器的测量精度,相比于未经AMCPSO算法优化的Kriging插值,转换力传感器测量的平均满量程误差从1.2%FS降低到0.6%FS。通过现场实验验证温度...     

基于移动双目视觉的铁路建筑物限界快速自动检测方法

采用高速、高分辨率CCD相机以优于10-6s时间同步精度获取铁路建筑物限界的移动双目立体图像.提出了基于移动双目视觉测量模型,通过自检校多传感器系统标定和DGPS/IMU集成处理计算各双目图像严密的内、外方位元素,构建立体图像中各要素的空间相对关系.提出基于自动拟合计算的线路中心线空间位置的建筑物限界计算模型,与车辆限界相结合计算建筑物限界参数.设计并开发了一个基于双目视觉的铁路建筑物限界自动检测试验系统,进行铁路建筑物限界自动检测试验,对其精度进行分析和讨论,结果表明可达到标准规定的技术指标.     

基于PPP-GPS/IMU紧组合的列车定位方法

在列车运行控制系统中,列车定位在保障列车安全间隔、生成控制速度曲线、指示列车运行状态方面起到重要的作用.PPP-GPS/IMU紧组合不仅能够提供列车连续的高精度定位,还能减少轨旁设备的修建和维护费用.基于PPP误差模型和拓展卡尔曼滤波构建PPP-GPS/IMU紧组合框架,选择精度更高的精密星历产品替代广播星历,综合分析...     

铁道车辆轮对圆度误差测量方法研究

给出了一种在车测量铁道车辆轮对圆度误差的测量系统和测量方法,同时介绍了系统的标定公式、标定公式检验方法和检验结果。检验结果表明,该测量系统可以高精度地连续测量轮对圆度误差。     

基于灰色理论的列车组合定位轮径校准方法研究

多传感器组合定位是实现低成本、高精度列车定位的有效方法.本文针对列车车轮磨损导致轮径减小从而影响组合定位系统里程计定位精度的问题,分析列车组合定位系统里程计定位的误差特性,给出利用GPS、惯性定位传感器辅助轮径校准方法,并结合灰色预测理论,提出一种基于灰色理论的轮径校准方法.该方法通过"更新-预测-更新"的过程,在一定...     

LSSVM增强的受限环境列车定位精度优化方法

GNSS/INS是目前较为理想的定位组合方式,但在GNSS信号较长时间缺失的情况下INS的定位误差会逐渐发散.为解决此问题提出一种针对卫星信号受限环境的LSSVM增强列车组合定位方法,并在青藏铁路线应用试验.试验结果表明:LSSVM增强列车组合定位方法能够有效提高组合导航系统在GNSS信号缺失情况下的定位精度,且相比于...     

新型列控系统列车综合自主定位技术研究

安全、准确、高可靠的列车定位技术是列车运行控制系统的基础和核心.现有列控系统的列车定位技术依赖轨道电路,建设及运维成本高,难以适应高海拔铁路的恶劣应用环境.为此提出一种基于卡尔曼滤波的多源融合测速定位技术方案,综合利用卫星导航信息、轮速传感器信息、加速度计信息、应答器信息等,进行列车走行距离和速度计算,可以摆脱对轨道电...     

基于GPS与惯性测量单元的列车组合定位系统

采用GPS接收机及惯性测量单元构成列车组合定位系统,系统包括传感器输入层、故障检测与隔离层、数据融合层和输出层4个部分。给出GPS接收机、惯性测量单元等定位传感器的位置解算方法;设计采用H∞鲁棒滤波方法的数据融合算法;采用小波变换方法进行组合系统故障检测,确定故障隔离及系统重构策略。对列车组合定位系统进行现场测试和仿真验证结果表明:在复杂的列车运行环境及干扰条件下,该系统能够实现高精度高可靠性的列车定位;定位误差较采用传统的Kalman滤波方法更为稳定;组合系统能够有效实现故障检测并根据故障隔离策略重构系统,保证定位输出的连续性,保障系统安全;具有较高的适应性和实际应用价值。     

基于北斗卫星载波相位平滑伪距的列车定位方法

随着我国北斗卫星导航系统的建设,北斗卫星已逐步具备应用于列车定位的能力。列车在铁路线上存在轨道占用区分的需求,北斗民用伪距定位对并行股道占用情况难以精确定位识别。采用北斗实时载波相位定位精度高,但需近距离基准站的差分信号和模糊度解算,不利于大范围内的实时应用。因此,本文结合北斗卫星伪距的无模糊度和载波相位的高精度特点,提出一种基于北斗载波相位平滑伪距的列车定位方法。该方法首先利用北斗组合相位伪距法探测与修复载波数据周跳,并采用修复后的载波相位数据平滑伪距。文中推导北斗载波相位平滑伪距的原理,分析不同平滑方法的特性和对应的噪声检验公式。采用实测数据计算两种平滑方式得到的结果表明:本文提出的方法能够有效快速探测与修复周跳,平滑伪距精度优于0.2m,满足北斗导航系统在铁路列车定位中的精度要求。     

城市轨道交通信号系统的典型测速定位方案比较

针对城市轨道交通信号系统测速定位,详细分析了常用的轮轴速度传感器、多普勒雷达及加速度计的测速原理,并深入分析了各传感器的误差影响因素、失效模式以及传感器的复杂性。对目前常用的4种组合测速定位方案,从方案的测量精度、成本、系统可靠性、设备安装、安全性评估等方面进行了分析比较,给出了各种测速定位方案的优缺点。分析比较结果表明,速度传感器+加速度计+应答器的组合测速定位方案具有一定的发展优势。