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摆式列车导航系统研究.doc

摆式列车导航系统研究

似曾不可拥有本人
2017-09-20 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《摆式列车导航系统研究doc》,可适用于高等教育领域

摆式列车导航系统研究第卷第期年月铁道机车车辆RAAYIDCMaIClARVoNoAptO文章编号:(o)摆式列车导航系统研究丁海涛,王开文(西南交通大学牵引动力国家重点实验室,四川成都)摘要对现有曲线检测技术进行了分析,提出了将GPS定位,走行时的曲率数据与曲率基准对照,速度发电机的累积距离和导航地图数据等方法组合定位与导航的方法来实现摆式列车的运行关键词摆式列车曲线检测导航系统中图分类号:U文献标志码:A我国铁路线中,有等级较高的干线,也有大量等级较低的一般线路这些线路中约是曲线,其中有半数的曲线半径小于m,特别是西南山区,曲线区段所占比例更大摆式列车作为曲线区段列车提速的有效手段,已在世界上许多国家得到发展我国也积极的开展了摆式列车的研制摆式列车研制的核心是倾摆控制系统的研制在摆式列车倾摆控制系统的研制中,我们发现头车,第辆车及第辆车控制信号延迟较大如果行驶速度为ms时,即使在进入缓和曲线s后判断出曲线,只考虑滤波延迟的头车倾摆信号延迟仍为s,再加上倾摆系统延迟,这个延迟可能达到OS以上这样大的延迟在高速运行的车辆上是不可取的为了能使前部车辆及时准确地倾摆,倾摆控制信号需要比滤波值提前那么,摆式列车曲线检测技术就尤为重要,其必须具备可靠性强,实时性好,可预测能力突出等特点摆式列车曲线检测技术现阶段,摆式列车曲线检测技术可分为车载实时检测装置和外部定位方法【l()车载实时检测装置为了获得倾摆控制指令,就需在线实时检测曲线参数,而目前主要是通过加速度仪检测车体的未平衡离心加速度,横向未平衡加速度的检测信息伴随着车辆横向振动的高频干扰,必须通过滤波检测出其低频的有效信息,这就导致其信号的延迟对摆式列车进行Hz滤波操作后,信号会有约s的滞后,再加上其他因素的影响,滞后时间会更大为了消除该信号延迟,大致有以下种方法:陀螺仪补偿法通过安装在转向架上的速率陀螺仪测得线路外轨超高的变化,由此判断是否进入缓和曲线,并给出同步补偿信号,校正测得的未平衡离心加速度信号的延迟,从而计算出同步倾摆控制量该方式对于加速度信号的延迟能完全补偿,对后续车辆很有效,但对于延迟无法得到完全补偿的车辆,只能起到触发倾摆机构正确倾摆的目的,而无法确定倾摆角度的大小,倾摆角度的大小最后还是由延迟的未平衡加速度信号确定意大利ETR系列摆式列车就采用此种同步补偿方式由安装在头车转向架上的加速度计检测横向振动加速度,并通过,Hz的低通滤波器进行滤波得出稳定分量为了消除滤波滞后,采用陀螺仪检测曲线的人口和出口,并获得修正信号然后在横向振动加速度的稳定成分上叠加修正用梯形波信号,由此获得车体倾摆所需的同步指令信号,该指令信号经适当延迟后沿着列车向后传递至每一个车辆控制器,产生伺服阀所需的控制信号,驱动液压执行器强制车体倾摆一定角度轨道负荷分配差异补偿法在每节车辆的前后转向架上各安装一个角度传感器,当列车进入曲线时,轨道负荷分配的差异即表现为由安装在车辆前后转向架上的角度传感器所测得角度的差值将此角度差与规定值相加后,可改善缓和曲线处的倾斜特性,并获得滤波后的同步加速度信号这种补偿方式每节车增加了两个角度传感器,不只硬件增加,而且为获得正确的同步补偿信号,对两个传感器的同步性能要求高信号预测法,j预测方法就是根据检测到的经滤波后的未平衡加速度预测一定时间后的加速度值,并用此预测加速度作为倾摆机构的倾摆驱动指令(或参考输入信号),达到倾摆的实时l生与正确性其他延迟时间能得到充分补偿的车辆直接应用实测到的经滤波后的未平衡加速丁海涛(一)男,吉林长春人,硕士生(收稿Ft期:O)l铁道机车车辆第卷度信号,作为倾摆机构的倾摆驱动指令信号预测方法可以不用陀螺仪进行未平衡加速度滞后的同步补偿()外部定位外部定位的方法是将摆式列车运行线路中所有曲线的有关信息如曲线超高,曲线半径,缓和曲线长度等参数存储在车上的控制计算机内,列车通过某一曲线时,根据列车运行速度和每辆客车在曲线上的位置即可确定其倾摆角度这种方式唯一需要借助外部提供的信息就是列车运行的准确位置设置曲线位置标记的方法(A)设置曲线位置标记的方法是利用车上的控制计算机储存运行线路的各曲线参数,在运行线路上设曲线位置标记,车上设曲线位置传感器控制计算机按列车运行速度和在曲线上的位置,对储存的曲线参数进行实时处理,用计算得出的信号控制车体倾摆,并通过超前控制车体倾摆而减小车体倾摆角速度该方法不用检测离心加速度,只需在线路上设曲线位置标记通过超前控制车体倾摆,加长车体倾摆时间,减小车体倾摆角速度是该方法最主要的优点,也符合我国铁路要求在固定线路运行的摆式客车,可采用这种方法GPS定位GPS系统采用无线电测距,系统由空间部分,地面控制部分和用户接收机部分构成GPS接收机接收到卫星信号,根据星历表信息,可以求得每颗卫星发送信号时的位置,若接收机装备有与GPS系统时钟同步的精密钟,可以直接测量信号的传播时间,计算观测点到卫星的真实距离,当接收到颗卫星信号时,以个真实距离为半径的球交点即为观测点一般GPS接收机没有精密钟,测得的距离有误差,即伪距,需要颗卫星才能实现三维定位(未知量为三维坐标,接收机与GPS系统时间差)GPS伪距测量如图所示为观测点p到卫星S的实际距离L是接收机计算的伪距di为卫星时钟相对于GPS系统时钟误差产生的距离误差dT是接收机与GPS系统时钟误差产生的距离误差dl是卫星信号传播延迟等引起的误差,因此伪距与实际距离的关系为:L=RdTAf(drdf)乩(i=,,,)()式中乩为伪距测量噪声计算时,用固连于地球的右手直角坐标,以球心为原点,轴指向格林威治子午线,z轴指向北极,】,轴与,z轴组成右手直角坐标系,设卫星在该坐标的位置为(yZ),观测点位置为(,y,z),伪距计算方程为:厶=(l)(yy)(zfz)dTA(dTdTsf)乩()式中卫星位置坐标和卫星时差引起的误差d由导航电文计算得出,传播延迟误差dTA可以用双频法校正或利用电文提供的校正参数,根据传播延迟模型估算,伪距厶由测量的传播时间计算得到,剩下观测点位置坐标和用户时钟偏差个未知参数,因此需要颗卫星的伪距观测值建立个方程来解算用户坐标位置影响GPS定位精度的主要误差来源于方面:空间卫星误差,主要包括卫星星历误差和卫星时钟误差信号传播误差,包括电离层传播延迟,对流层传播延迟和多径效应误差等接收机误差,包括测量误差,时钟误差和计算误差等所有这些定位误差的总和表现出非常明显的随机噪声特性两个坐标轴方向的定位误差总和可分别等效为二阶马尔可夫过程,其中一个坐标轴方向的误差分量可以表示为:ppOp=c()式中Oa是对应马尔可夫过程的自然频率为阻尼系数()c为常数W,N(,)均值为,方差为的高斯白噪声摆式列车定位方法设计用GPS定位时,虽然可以获得列车的绝对坐标,但在高楼,山脉等遮挡GPS电波的场合,测量精度降低在隧道里,电波被完全覆盖,则完全不能测位这种情况下,可将预先测定的线路曲率数据基准与走行中实时测得的曲率数据比较,以测出现在地点用速度发电机在短的走行区间,可以得到良好的精度,但由于它无法确定测点的绝对坐标而会积累误差其原理如图所示()GPS定位数据可靠时可用GPS定位数据进行地点检测以确定车辆位置()GPS定位数据不可靠时此时,系统参照GPS图确定现有适当的点,并将其视为现有的临时点然后,该系统用线路曲率图表检验观测到的曲率这种系统将现有的临时点作为检验区域的中心,再由运行试验预先获得的曲率图表,获取该点前后区段的数图预先确定的点与曲率图表检验()GPS定位数据失真时如图,GPS在隧道中不能使用,则系统将转速传感器计算的累积运行里程,添加到预先固定的点,以确定现有的临时点,并检测用曲率图表测定的曲率,以在GPS数据接收中用上述方法计算和确定现有点()固定点检测精度如图所示,仅用GPS检测的方法,定点检测误差分散范围广,其最大值约m,而用组合定位的方法检测的误差全部小于m蒌E如图所示,其具体的数据处理过程是首先在每个采样时刻k=nT由滤波器处理位置推算信息和GPS的测量数据,并给出最优估计然后将滤波器输出的结果输入给地图匹配模块,并由地图匹配算法计算出当前时刻的匹配位置坐标匹配结果再进一步对GPS的误差进行估计与修正里程仪车辆位置估计二=位置推算信息输入II陀螺仪卜I笪皇笪I撇器接收机广广一导航地图数据库道路位置信息地图匹配模块匹配位置输出图组合定位示意图结语摆式列车用组合导航定位的方法不但可以快速准确的确定固定点的位置,而且可以实现在进入曲线区段前提前倾摆,这样有效的实现了摆式列车准确的倾摆而且,这种方法对摆式列车通过连续曲线区段时倾摆机构的连续控制也有重要的作用因此,其方法的进一步试验将有助于提高摆式列车倾摆控制机构倾摆的实时性,有效性和可靠性参考文献王开文我国摆式列车开发中若干技术问题的探讨J西南交通大学学报,OO,():张济民基于神经网络的预测控制在摆式客车倾摆系统的应用研究D成都:西南交通大学,真目康隆,等()正确检测本车位置的GPS系统J变流技术与电力牵引,,():,AnalysisofNavigationSysteminTiltingTrainDINGH一tWANGKaiwen(NationalTractionPowerStateKeyLab,SouthwestJiaotongUniversity,ChengduSichuan,China)Abstract:Therealtimemeasurementoftheeurveparameterintiltingtrainisl】alyzedThenavigationsystemingtheinformationofGPS,DeadReckoningandMapMatchingintiltingtrainisstudiedKeywords:tiltingtraintherealtimemeasurementofthecurveparameternavigationsystem

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