多GPS铁道轨迹信息融合算法研究

用于列车控制的GPS(Global Positioning System)电子地图需要高精度的轨道数据。由于采集高精度轨道数据所需要的GPS接收机成本过高,研究融合多个低精度的GPS轨迹自动生成高精度轨迹具有重要的应用价值。已有的多轨迹融合算法存在计算过于复杂、计算时间过长和适用范围窄等问题。在主曲线理论的基础上并具有两个高精度固定端点的特征,本文对多GPS铁道轨迹信息融合算法做了进一步研究,采用在最大误差区域增加顶点和局部优化顶点位置的方法,提出一种改进的融合算法。通过实测铁路轨道GPS数据和复杂形状的模拟数据验证,结果表明,改进的融合算法可以有效地融合多个低精度的GPS轨迹自动生成高精度轨迹,并加快计算速度,减少存储空间,增加了适用范围。     

线路平面圆曲线半径标准的制订

简要介绍《线规》修订中关于曲线半径标准修订的背景，曲线半径选用原则、曲线半径系列、曲线半径标准的修订方法、依据和修订结果。     

基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构研究

铁路数据服务平台实现了铁路数据集中汇聚和铁路数据资产管理,为充分挖掘铁路数据的价值,发挥铁路数据资产的综合应用效益,亟需对来自不同业务应用系统的多源数据进行有效融合.为解决数据复杂多样所带来的数据融合难题,提高数据融合成效,需要构建统一的多源数据融合架构.研究提出基于铁路数据服务平台的多源数据融合架构,描述不同层次数据...     

基于数据融合的轨道不平顺检测算法研究

针对轨道不平顺检测方法和检测精度问题,提出基于捷联式惯性导航技术,搭建以四元数为基础的"数学平台",融合里程计和射频标签修正里程位置信息,根据惯性测量单元加速度计和陀螺仪的数据进行轮轴姿态解算,通过互补滤波算法进行数据融合,并基于混沌增强果蝇优化算法进行滤波处理,获得以欧拉角表示的轮轴三维姿态数据,进而拟合实现轨道不平...     

轨道交通GPS错误数据检测算法研究及验证

对某线两车站间轨道的58601组GPS测量数据的分析发现,数据存在测量过密或重复记录、测量过疏或忘记记录、往返测量、测量或记录错误等4种错误模式。为此提出对应的4种算法进行检测判断:针对前2种错误模式,根据相邻两点之间的距离来判断;针对错误模式3,根据当前点和其后第2点之间的间隔距离来判断;针对错误模式4,根据相邻线段的角度变化来判断。利用Matlab编程实现了算法,以58601组数据为例进行计算和确认,并与人工判断相比较。结果表明:该算法是有效的,检出率为100%,大幅压缩了检测时间,既减少了工作量,也保证了判断的正确性。     

基于多源数据融合的轨道交通供电智能运维架构研究

轨道交通供电系统是保障列车运行的重要系统,供电智能运维系统建设可助力轨道交通优化维修模式,实现提质增效和数字化转型。通过对轨道交通供电智能运维需求分析,提出了多系统、多源数据融合的轨道交通供电智能运维系统总体蓝图和系统架构、主要功能,有利于推动轨道交通供电智能运维技术应用。     

基于多源检测数据融合的高速铁路路基沉降诊断研究

高速铁路路基区段受环境变化、地下水开采等因素影响,可能会产生较大幅度的沉降,其中不均匀沉降对高速铁路运行安全、舒适和耐久性影响较大,因此,快速、有效地诊断运营高速铁路路基沉降非常重要。基于列车轨道动态检测数据、车载晃车仪检测数据、台账信息等多源数据,研究不均匀沉降区段的轨道不平顺波长、幅值特征,建立轨道不平顺特征、列车运行速度和列车加速度之间的关联;同时,充分发挥不同数据源的优势,提取波长因子、幅值因子、车体动力响应因子、竖曲线因子、劣化率因子等能够反映路基不均匀沉降特征的指标。利用多源异构数据融合方法,统一各指标当量值,确定各指标融合权重,最终构建高速铁路路基沉降综合评价指标,建立相应计算公式。研究结果表明,路基不均匀沉降会引起较大幅值的轨道几何长波不平顺,进而导致车体加速度超限,并可以通过车载式晃车仪检测;同一区段轨道长波不平顺呈现趋势劣化时能侧面反映沉降的发生,但竖曲线是预先设计的坡度,对路基沉降诊断有一定干扰。路基沉降综合评价指标可以采用百分制,根据现场实践经验,以超过60分作为沉降发生的评判标准。通过3条高速铁路的实际验证,表明本方法能够有效发现路基沉降区段,及时提示工务部门...     

基于数据融合的地铁客流量预测方法

为了更加准确地预测城市地铁交通中动态变化的客流量 ,通过分析城市地铁交通客流量的特点 ,提出了一种基于神经网络数据融合的预测方法。这种方法根据预测数据各属性的特点 ,将采集的数据提取出多个相关序列。在此基础上对各序列采取不同的处理、预测方法 ,再利用神经网络进行融合。这种方法可用于数据动态预测的各种领域。实验表明 ,采用这种方法可以有效地改善数据预测的误差。     

基于改进联合卡尔曼滤波算法的列车测速信息融合

基于高速列车的测速精度直接影响车载设备的控制精度,为了提高测速精度,在分析基于联合卡尔曼滤波算法的多路测速传感器信息融合原理、结构和算法的基础上,针对联合卡尔曼滤波系统因缺乏系统噪声和测量噪声的先验知识而导致滤波精度下降的问题,运用自适应联合卡尔曼滤波思想,对系统过程噪声和测量噪声的统计特性实时进行估计和修正,并将改进前后的算法进行计算机仿真。研究结果表明:改进后的滤波算法具有更好的融合精度,更稳定的滤波效果,能够进一步提高测速系统对环境的适应能力。     

基于图像与激光多数据融合的轨枕检测方案研究

铁路轨道轨枕的准确检测是实现捣固车智能化升级的前提,也是实现大型养路机械自动捣固的必要条件之一。为实现大型养路机械捣固车轨道轨枕自动检测识别,文章提出一种基于多维传感器数据融合算法的轨枕自动检测算法方案。该方案结合混沌增强果蝇优化算法与模糊聚类分割技术,扩大了算法适用范围,提高了图像识别准确性和抗噪能力;其将图像与激光测距传感器数据进行多数据融合,同时充分考虑了捣固车的作业速度和制动特性,进一步确定轨枕宽度和轨枕之间的距离信息,快速准确完成对轨道轨枕的检测识别。实验结果表明,本文所提检测算法能够快速准确地给出轨道轨枕的位置,同时判断出异常区域,为后续自动捣固作业控制奠定基础。     

基于D-S证据理论的一种电缆故障类型判定方法

提出一种基于D—S证据理论的电缆故障类型判定的信息融合方法,给出典型检测方法的概率分配函数。首先通过适当的关联规则将电缆各种测量方法得到的有关信息提取,然后再对关联信息进行融合计算,得到对于故障状态的新的概率分配函数。仿真结果表明用基于D—S证据理论的融合结论可以大大提高电缆故障类型判定的准确性。解决了单靠一种检测方法难于准确判断电缆故障类型的问题。可作为智能电缆故障诊断系统的一个智能模块为其提供特征层次的结论。     

基于多次波形匹配的高速铁路动检数据里程误差评估与修正

获取具有准确里程信息的动检车检测数据,是实现高速铁路线路的高效养护维修与分析其状态演变规律的基本前提。针对当前处理动检数据里程误差的不足,如区段内数据波形重复性差或依据单次检测数据处理误差等会造成错误修正,通过引入约束条件、动态尺度系数以识别、处理特殊区段并综合考虑多次检测数据,提出一种更可靠的里程误差评估模型,采用拉格朗日乘子法求解该模型并基于线性变换与插值方法修正里程误差,最后应用该方法编制了动检数据分析软件。结合某高速铁路动检数据研究发现:不合理的模型尺度参数会降低修正精度,建议取40~120m;在99.7%置信度下,任意两次动检数据间里程误差可控制在0.54m内;本文方法能有效处理实际工程中动检数据的里程误差问题,结合数据点标准差方法可实现快速定位线路几何状态波动明显的位置并准确评估线路养护维修作业效果。     

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GPS和里程计的列车定位方法

列车测速轮对的空转/滑行和车轮磨损是影响车载里程计(ODO)测速、测距精度的主要原因。针对该问题,通过传感器定位特性分析,在列车里程计基础上引入GPS技术,构建车载组合定位系统。通过GPS和ODO的信息融合,建立空转/滑行和车轮磨损的检测与误差校正计算模型,完成相关检测和误差校正。仿真试验结果表明,所提出的列车定位方法是有效的,可以提高车载定位系统的自主定位能力。     

CTCS-3列车控制系统数据融合方法研究

数据融合是提高列车控制数据完备性和保证列车安全的重要方法,CTCS-3列控系统已在传感器层面进行了局部数据融合。本文在分析列控系统技术规范、CTCS-3列控系统结构及工作原理的基础上,提出一种CTCS-3列控系统决策层数据融合方法,分析融合的可行性并建立实现该方法的模型。该方法通过CTCS-3列控系统C3控制单元与C2控制单元之间进行列控信息交换,实现行车许可、线路描述信息、临时限速等核心列控数据的数据融合。融合后的列控数据更可信、准确、可靠。使用融合后的列控数据计算列车允许速度和生成监控曲线,使列车控制的安全性更高。     

数字轨道地图数据平顺性检查算法研究

利用卫星导航实现多传感器列车组合定位必须建立数字轨道地图。在数字轨道测量数据处理过程中,轨道数据平顺性检查是非常重要的环节,而人工检查工作量大且无法保证数据准确可靠。本文使用短时傅里叶变换分析线路数据点夹角序列的幅度谱,通过对数据进行频域高通滤波排除线路弯道对平顺性检查的影响,从而直观的检查、定位线路中的数据不平顺区域。实验表明,该方法能够直观的呈现线路平顺性,并快速定位不平顺位置,在轨道地图GPS测量过程中降低人员工作量,保证数据准确、可靠。     

基于GPS/DR的现代有轨电车定位方法研究

针对现代有轨电车运行环境和运营特点,采用GPS定位为主,航位推算为辅的车辆定位方案,确保现代有轨电车在运营线路上定位信息的连续性和完整性。采用卡尔曼滤波等数据处理方法,减少传感器采集数据的零偏漂移和随机漂移,降低航位推算的累积误差,提高定位信息的精确性。由理论分析和跑车试验可以看出,组合定位方案和数据处理方法可以有效实现现代有轨电车在全部运行线路上的跟踪和定位。     

基于模糊自适应PID控制的ATO系统控制算法

为了研究ATO系统控制算法的智能性和高效性,在传统PID算法的基础上,充分考虑到列车系统的非线性和复杂性,结合模糊控制理论能进行实时非线性调节的优点,提出了模糊自适应PID控制算法。并在Matlab/Simulink中建立了ATO系统的仿真模型和算法控制模块。将两种算法分别运用到ATO系统中,对目标速度曲线进行跟踪,从停车精度、追溯性、准时性、节能性、舒适性五个方面对二者的控制性能进行比较分析。仿真结果表明,将模糊自适应PID算法运用到ATO系统中,列车的控制性能能够很好地满足ATO系统的各个性能指标要求。