轨检仪轨距测量误差的温度影响与补偿

轨距参数的准确测量是铁路行车安全的有力保障,作为轨道几何参数测量的常用仪器,轨检仪在轨距测量过程中容易受温度影响,当传感器的标定温度与测量时环境温度相差较大时,误差体现更加明显。针对这一测量误差来源,提出温补因子的概念,从实验计算出温补因子大小,再从理论上验证了该温补因子的正确性。实验结果表明,增加温补因子后的轨距测量不再受标定温度及测量环境温度的温差影响,提高了轨检仪的轨距测量准确性,证明了温度补偿的必要性。     

基于IMU标定补偿的列车组合定位优化方法

GNSS/INS组合方式是下一代列控系统定位技术的发展趋势,但由于惯导系统累计误差较大,使得列车处于卫星信号失锁环境下定位性能降低。为解决这个问题,针对微机械惯性测量单元IMU确定性误差的3个主要误差项:非正交误差、零偏误差、刻度因数,建立加速度计和陀螺仪的误差模型,在此基础上详细推导标定原理并提出标定方案。将误差补偿结果应用于京沈高速铁路试验现场并由试验结果分析可知:该方法能有效提高IMU的测量精度,相较于补偿前测量误差降低80%以上;补偿之后的惯导系统在40s时间内的导航速度误差小于1m/s,位置误差在10m之内,满足定位需求,具有实际意义的工程应用价值。     

高铁轮对高精度测量系统设计与实现

针对国内轮对尺寸测量手段落后、精度不高、测量效率以及自动化水平低的问题,设计并实现了一种接触式轮对外形尺寸自动化测量系统。该系统利用接触式触发测头以及位移传感器实现了轮对外形尺寸自动化测量,并通过相对测量原理以及温度补偿算法实现了包括内侧距离、轮位、轴颈直径等长度尺寸及径向尺寸的高精度测量。通过在高铁轮对生产组装现场实际试验及试用验证,该系统的测量结果具有高精度和高一致性,满足高铁轮对各个尺寸的测量精度要求。     

盾构机换刀机械手误差补偿研究

针对换刀机械手在盾构机内部狭小空间中、重载工况下难以实现精准更换滚刀的问题,提出换刀机械手末端位姿误差补偿方法。换刀机械手的末端位姿误差由刚性误差与柔性误差2个部分组成,分别针对这2种误差进行理论分析。以MDH参数法为基础建立换刀机械手的刚性误差模型,基于材料力学理论,采用奇异函数以及拉普拉斯变换的方法计算伸缩臂柔性变形,进而建立换刀机械手柔性误差模型,并分别利用Matlab与Workbench仿真软件完成对刚性误差模型与柔性误差模型的正确性检验。结合二者的误差模型,通过刚性误差与柔性误差线性叠加的方式推导得到换刀机械手刚柔耦合误差模型。基于所提出的刚柔耦合误差模型,还需对模型中的冗余参数进行剔除,并通过L-M算法实现对换刀机械手几何参数识别,进而完成换刀机械手标定实验。经过标定后,换刀机械手末端位置误差在X方向上的误差均值相对于未标定前减少21.02 mm,在Y方向上的误差均值相对于未标定前减少18.44 mm,在Z方向上的误差均值相对于未标定前减少3.79 mm。标定实验结果表明,标定后换刀机械手各方向的末端误差均得到大幅度的减小,进而说明提出的换刀机械手误差补偿方法是科学有效的。     

基于数字光栅的复杂曲面零件的三维测量

随着科学技术的发展,三维测量与人们关系越来越紧密,其在逆向工程、工业生产检测、数字化文物等领域的应用非常广泛,且具有至关重要的作用。而在实际三维测量中,遇到的曲面多数为复杂曲面。文章建立畸变模型,提出一种改进的基于平面柔性标定算法;利用三频四相法对数字光栅进行解相,并结合误差补偿法对相位进行补偿;给出三维重建的方法,详述了其求解过程;最后三维测量实例验证了该方法的有效性,能够实现复杂曲面的三维测量。     

基于袋装回归树的高铁车体振动耦合因素分析及建模研究

高铁车体振动状态是列车运行安全性和乘坐舒适性的重要指标,且影响参数较多,如何利用小样本数据准确获取车体振动参数是目前需要解决的一个难题。结合Pearson和Spearman两种相关性算法,计算高铁车体3个方向的振动加速度与测量参数之间的相关系数,通过设定阈值确定耦合因素及训练集,并利用袋装集成算法和回归树算法构建以车体振动加速度为输出的耦合关系模型。为了验证耦合因素分析及模型的有效性,利用GJ-5轨检车测量数据,将模型的输出结果与所有检测参数训练下的输出结果及实际测量数据进行对比。实验及分析结果表明,在样本数据减小了74%情况下模型精度相当。因此耦合关系模型可用于在小样本下快速准确获取车体振动加速度。     

基于压缩感知的稀疏度自适应图像修复

压缩感知理论利用信号的稀疏特性,能够以较少的采样数据恢复出完整的信号。本文基于压缩感知理论,提出一种稀疏度自适应图像修复算法。有别于传统的图像修复方法,本文首先根据大量样本数据进行K-奇异值分解(K-SVD)字典训练,用训练得到的超完备字典取代正交基函数;然后根据图像的退化模型对感知矩阵加以约束;最后针对二维破损图像稀疏度未知问题,在重构阶段提出了一种稀疏度自适应正则化正交匹配追踪算法(SA-ROMP)实现破损图像修复。本文引入的超完备字典能够自适应地根据训练样本进行特征提取,具有更强的稀疏表示能力。重构阶段的SA-ROMP算法在迭代过程中利用logistic回归函数获取阈值,再通过阈值对残差与感知矩阵的相关系数进行判定,能够自适应选择原子候选集的个数。图像修复实验结果验证了本文算法的可行性,并且修复效果明显优于其他同类算法。     

基于Kriging插值的钢轨打磨温度预测

针对钢轨打磨施工过程中产生的大量磨削热会使磨削区域温度持续升高,影响钢轨打磨质量问题,基于钢轨打磨施工基本原理,建立钢轨打磨单磨粒磨削温度模型和多砂轮磨削温度模型,分别计算不同打磨参数下的打磨温度。为实现对不同打磨参数下打磨温度的实时预测,以不同打磨参数及其对应的打磨温度为样本,采用Kriging插值方法,建立钢轨打磨温度关于打磨参数的预测模型。预测误差分析结果表明,该预测方法的最大预测误差为4.5%,可以应用于钢轨打磨列车打磨参数在线优化系统中。     

基于PSO-RBF神经网络的磁浮车悬浮间隙传感器非线性校正方法

针对磁浮车悬浮间隙传感器在0～20 mm范围内检测的非线性问题,建立了RBF(径向基函数)神经网络非线性校正逆模型,并采用粒子群算法对网络参数进行优化。仿真实验表明,所设计的PSO(粒子群优化)-RBF神经网络能够高精度地逼近传感器逆模型,经校正后传感器线性度可达0. 45%,全量程的检测误差小于0. 1 mm,能够满足悬浮控制系统的精度要求。     

横风环境下高速列车头型的多目标优化设计

基于高速列车初始外形的参数化设计,针对各个优化目标建立对应的基于交叉验证方法的Kriging模型;为保证预测精度且尽量减少加点数量,基于最优解点和预测标准差最大点的2点加点准则,利用多目标优化算法得到满足约束条件的Pareto最优解集;利用测试函数验证优化设计方法的可靠性。以3辆编组高速列车为例,以整车气动阻力系数、流线型部分容积、尾车气动侧向力系数和尾车倾覆力矩系数为优化目标,以鼻锥厚度、鼻锥引流、鼻锥高度、车体宽度、司机室视角和排障器形状为设计参数,进行横风环境下高速列车的外形优化。结果表明:多目标优化算法可应用于高速列车头型的优化设计;利用各设计参数与优化目标的作用规律,可指导高速列车头型的工程改进设计。     

基于2D激光位移传感器的轨底坡动态检测系统研究

设置合理的轨底坡可使钢轨轨头与车轮踏面合理接触,减轻钢轨轨头的不均匀磨耗,延长钢轨使用寿命。为提高轨底坡静态检测精度,线路日常养护和维修效率,提出一种基于2D激光位移传感器(简称2D)的钢轨廓形检测原理和ARM嵌入式技术的轨底坡动态检测方法。结合传感器工作原理与特点,搭建一套可在线连续检测的轨底坡动态检测系统。考虑到2D空间姿态变化,建立适用于轨底坡动态检测的双2D空间姿态关系模型和标定解算模型。因为车体振动会产生对轨底坡计算结果的影响,利用Kalman滤波算法建立多传感器的状态空间模型,对轨底坡计算结果进行补偿。最后选用GJ-4型轨道检测车进行地铁正线试验,试验结果与人工复核结果的对比,符合工务段要求精度。试验结果验证了该轨底坡动态检测系统切实可行,Kalman滤波算法能够很好地对轨底坡的计算结果进行补偿修正。     

基于脉冲测速传感器的空转打滑补偿算法研究

测速测距功能是列车运行控制系统的安全关键功能,在基于脉冲测速传感器的测速系统中,如何对列车的空转打滑进行处理是值得研究的课题。介绍一种空转打滑补偿算法,并对该算法进行验证。结果表明,该算法能有效对空转打滑发生的误差进行补偿。     

基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究

针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。     

用于钢轨波磨检测的差动式霍尔传感器结构及特性分析

针对目前基于弦测法波磨检测设备中的传感器普遍存在价格高,寿命短等问题,提出采用差动霍尔传感器进行波磨检测的方案。通过双霍尔单磁铁差动设计解决了霍尔传感器非线性误差大的问题;利用一元线性回归的方法对差动霍尔元件进行对称标定,确定测量原点,并设计标定实验台对传感器静态特性进行标定,实验结果表明,双霍尔单磁铁差动结构有效改善了霍尔传感器的静态特性。差动式霍尔传感器具有优异的静态特性,可用于钢轨波磨的检测。     

铁道车辆承载吸能结构优化研究

为得到具有理想耐撞性能的铁道车辆承载吸能结构,分别基于多项式响应面法的二次响应面模型、四次响应面模型和Kriging法的响应面模型等3种代理模型,构造承载吸能结构的比吸能SEA及比吸能与撞击力峰值之比REAF关于设计参数的二次、四次和Kriging法响应曲面,结合遗传算法整体寻优分别得到这3种代理模型的SEA和REAF的最优值.对比分析结果表明:Kriging法响应面模型的拟合精度高于多项式的二次和四次响应面模型,四次响应面模型的拟合精度次之;但是Kriging法响应面模型拟合曲面没有多项式响应面模型的光滑,其原因是Kriging模型采用的局部插值方法虽能提高模型拟合精度、却不利于降低模型拟合过程中的数字噪声;整车车体碰撞仿真表明,承载吸能结构优化后的整车车体具有更好的耐撞性能.     

一种新的轨距动态检测方法研究

提出一种基于激光摄像检测的轨距计算新算法,该算法将按照轨距定义寻找轨顶踏面下16 mm内2股钢轨工作边之间的最小距离作为轨距测量值。考虑摄像机镜头畸变影响,建立2个激光摄像式传感器之间空间姿态关系的非线性标定模型,并给出一种标定方案。为了能快速定位轮廓特征点,提出钢轨轮廓特征曲线的概念,并给出特征曲线的一种定义方式,利用特征曲线能快速寻找轮廓特征点。与传统检测方法相比,新算法只用了2个激光摄像式传感器,不需要其他辅助传感器来对车体振动进行修正。最后通过实际地铁线路设置障碍试验,验证了该检测方法具有一定的抗干扰能力、稳定性高、结构简单、在线计算实时性强和检测精度高等特点。     

PPK辅助无人机摄影测量在公路勘测中的应用

近年来,PPK辅助无人机摄影测量技术由于灵活性高、对环境要求低、操作方便等优点而在测绘领域备受青睐。为验证PPK辅助无人机摄影测量在公路勘测中的精度,从事后差分解算无人机POS数据入手,探讨滑动式拉格朗日多项式插值算法、空间偏移改正等关键技术,并总结PPK辅助无人机摄影测量技术流程,然后基于新疆某高速公路工程勘测实践,对PPK辅助无人机摄影测量航测成图精度进行分析。研究表明,采用PPK辅助无人机摄影测量技术在一定程度上减少了测绘外业人员和仪器设备投入,提高了作业效率,生成的地形图精度能够达到平面中误差≯0.04 m,高程中误差≯0.12 m,满足高速公路勘测设计的需要。     

基于多传感器的列车空转及滑行检测与校正方法研究

针对轮轴速度传感器的测速定位精度随着轮对的空转/滑行逐渐降低的问题,通过分析定位传感器的误差特性,采用多普勒雷达和加速度计辅助轮轴传感器的多传感器方式构成列车组合定位系统。结合加(减)速度、速度差和滑行率等三种检测方法检测列车是否发生空转/滑行。建立列车的正常状态、空转状态、滑行状态、不可信状态,以及状态之间转换的数学模型,对列车发生空转/滑行之后的速度和走行距离误差进行计算补偿。仿真结果表明,设计的空转/滑行检测与校正模型能够有效检测列车是否发生空转/滑行并对误差进行校正,测速定位精度满足车载ATP(列车自动防护)的精度要求,达到了模型设计的目的。     

异步电动机无速度传感器矢量控制系统的速度估算及参数调整问题和解决方案

研究了通用异步电动机传统的以模型为基础的无速度传感器磁场定向控制方法.为了使控制能力扩展到电机零速运行,提出了电机速度和定子电阻在线估算器的改进方法.该方法仅需要测量电机定子电气端,非常适合于多用途的逆变器场合.引入了转子电阻在线调整以对温度漂移进行全面补偿.通过仿真和实验验证了所提出的驱动系统性能.     

异步电机无速度传感器控制在地铁车辆上的应用

在介绍异步电机速度辨识原理的基础上,分析了辨识算法的稳定性、模型电压误差和模型定子电阻值偏差,以及在极低速工况下对速度辨识在地铁牵引应用中的影响;采用定子电阻在线修正和基于逆变器模型的电压误差在线补偿,减小了转速辨识误差,提高了极低速工况下的转速辨识精度,仿真和试验验证了方案能满足地铁车辆运行需求。