列车轨道占用识别与列车定位方法的研究

摘要

列车轨道占用识别目的是在平行的多轨道区域识别列车所占用的轨道信息，为列车定位子系统或控制系统提供可靠的信息。列车轨道占用识别算法能够自动判断列车是否已经进入侧线或志列车原来所占用的轨道平行的正线，从而使其它列车以高可靠的的置信区间安全通过既定的轨道。 列车定位就是实时准确地确定列车当前的位置。列车定位方法的精度和可靠性会关系到列车的运行间隔，是确定列车安全防护距离的重要因素，会影响轨道交通系统的效率。因此深入研究列车定位方法，对于推动列车运行控制系统的研究和轨道交通系统的发展具有重要意义。 本文的研究工作如下： 1．本文介绍了虚拟仪器和LabVIEW的概念和特征，组建了基于LabVIEW的多传感器数据采集平台。 2．本文介绍了离散卡尔曼滤波算法，对普通卡尔曼滤波与简化的Sage-Husa自适应卡尔曼滤波算法进行了仿真。对分别采用机动载体的CV模型和当前统计模型的普通卡尔曼滤波算法进行了验证。 3．本文研究了列车轨道占用识别算法，通过识别列车在曲线的导曲线半径及列车经过导曲线航向角的变化来识别列车轨道占用，提出了基于加速度传感器与陀螺组合以及速度传感器与陀螺组合测量转弯半径的方法，提出了线路曲线空转滑行的检测方法。 4．本文研究了列车定位方法，该方法用传感器的组合实时识别线路曲线的转弯半径，并和数字轨道数据库匹配，从而校正速度传感器得到的里程误差。

目录

文摘

英文文摘

声明

致谢

1引言

1.1选题的背景和意义

1.2列车轨道占用识别法的研究现状

1.3列车定位方法的研究现状

1.3.1基于速度传感器的定位方法

1.3.2基于卫星导航的列车定位方法

1.3.3基于地图匹配的列车定位方法

1.3.4基于多传感器信息融合的列车定位方法

1.4论文内容简介

2基于LabVIEW的多传感器信息采集平台

2.1虚拟仪器简介

2.1.1虚拟仪器系统组成

2.1.2虚拟仪器发展状况

2.2 LabVIEW简介

2.2.1 LabVIEW开发环境

2.2.2 LabVIEW平台特征

2.2.3 VI程序设计过程

2.3硬件平台简介

2.3.1 USB-6211简介

2.3.2加速度计简介

2.3.3陀螺简介

2.4多传感器信息采集平台软件介绍

2.4.1多传感器信息采集平台软件流程图

2.4.2平台软件前面板设计

2.4.3平台软件程序框图设计

2.5本章小结

3卡尔曼滤波算法的仿真与验证

3.1信号波形估计

3.2卡尔曼滤波

3.2.1离散型卡尔曼滤波

3.2.2简化的Sage-Husa自适应算法

3.2.3普通卡尔曼滤波与简化Sage-Husa自适应卡尔曼滤波仿真

3.3机动载体的数学模型

3.3.1 CA模型

3.3.2机动载体的“当前”统计模型

3.3.3机动载体模型的比较

3.4本章小结

4列车轨道占用自动识别算法的研究

4.1道岔的特征

4.2列车轨道占用识别的列车行驶路径模型

4.2.1已有的列车行驶路径模型

4.2.2改进的一维模型

4.3获取航向角的变化量

4.4获取导曲线半径信息

4.4.1加速度表示

4.4.2角速度表示

4.4.3速度表示

4.4.4方案比较

4.5列车轨道占用识别算法实现

4.5.1基于门限值的列车轨道占用识别算法步骤

4.5.2列车经过并离开道岔连接曲线的确定

4.5.3半径微分门限值的确定原则

4.5.4轨道占用识别故障检测

4.6试验

4.6.1汽车转弯试验

4.6.2试验车转弯试验

4.7本章小结

5基于线路曲线特征识别的列车定位方法的研究

5.1线路曲线特征的分析

5.2虚拟应答器

5.3线路曲线特征识别算法

5.3.1算法描述

5.3.2半径微分门限值确定原则

5.4基于虚拟查询应答器修正的列车定位方法

5.5试验

5.6本章小结

6结束语

6.1.1创新点

6.1.2不足和展望

参考文献

附录A

附录B

作者简历