一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法、系统、终端设备及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法、系统、终端设备及可读存储介质，所述方法针对大风、地震等极端环境下铁路桥上列车脱轨工况进行模拟，分别建立了横风、地震环境下铁路列车‑轨道‑桥梁系统空间振动矩阵方程；实现桥上列车脱轨全过程分析，即得到车轮悬浮量、转向架与钢轨横向相对位移的关键数据，并以车轮脱轨瞬间转向架与钢轨横向相对位移Ytt为基础，将其除以安全系数σ作为提前评判列车脱轨的报警阈值，从而实时监督转向架与钢轨的实际横向相对位置Y′tt是否大于或等于Ytt/σ，若是，列车存在脱轨风险，并对列车进行安全控制。

说明书

技术领域

本发明属于列车安全控制技术领域，具体涉及一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法、系统、终端设备及可读存储介质。

背景技术

随着我国重载铁路网的进一步形成，大规模的重载铁路建成运营，重载铁路服役期间列车行车安全性受到国内外学者广泛关注，尤其是桥上的行车安全。实际上，铁路是一种“带状”结构，其因运营里程长，在行车期间易受大风、地震等极端环境影响，如2004年一列代号“朱鹮325”号的新干线列车在日本新泻因地震在桥上发生脱轨、2006年美国Griggs郡一列800多米长的货物列车在Luverne桥上因大风而发生脱轨、2007年我国北京一列货物列车行至一座墩高40m桥上时两个集装箱被横风吹至桥下；2008年美国俄亥俄州一列车过桥时被风吹翻，导致4节车厢落入水中；2011年阿根廷一列车通过曲线线路时，遭遇风速28m/s狂风袭击，导致列车脱轨；2015年，美国德克萨斯州一列车在跨越公路的桥梁上时因强风脱轨。众所周知，列车脱轨将导致重大的人员伤亡和财产损失，严重影响我国铁路的国际形象。因此，保证极端环境下桥上列车行车安全是重载铁路快速发展及长期运营的首要任务。

要保证极端环境下桥上列车行车安全关键在于控制列车脱轨事故。针对大风、地震等极端环境引起的列车脱轨事故，最理想的控制措施是有效预报大风或地震等，可是现有技术仍难以对其进行准确预报。并且，重载铁路货物列车编组车辆数多，有时列车脱轨了，驾驶员未能及时察觉或人为管理不善，使得小事故变成了大事故。并且，与路基上脱轨事故不同，桥上列车脱轨事故不仅是车轮脱轨掉道，甚至会出现车辆冲出桥梁并掉落的二次事故，进一步加剧脱轨事故的损失。为了预防极端环境下重载铁路桥上列车脱轨，研发列车脱轨报警器十分必要。

目前，国内外针对列车脱轨报警技术的研发已有一些报道，如：

(1)在公开号为CN 1724300A、CN 101028823A、CN 101309824A、CN 100453374C的中国发明专利中，分别将应变传感器安装于机车钩尾筐上、将荷重传感器嵌装在上旁承和下旁承之间或将位移传感器安装在车体底架与轴箱导框之间、将运动传感器安装在车体上、加速度传感器安装于车轮上，通过采集机车钩尾应变、列车重心横向动态变化、车体加速度、车轮下坠速度等数据，通过GPRS通讯模块将采集数据传送检测中心后发出脱轨报警，或将采集的数据经过计算处理转化为轮轨力，传输到列车驾驶室，起到列车脱轨报警的作用。然而，采用机车钩尾应变、列车重心横向动态变化、车体加速度难以评判列车是否脱轨时，指标限值都是在列车正常行车条件下制定，超过限值是否会发生脱轨尚不清楚，由此，很容易出现误判的情况，进而影响行车。而采用车轮下坠速度作为评判列车是否脱轨时，车轮下坠速度会直接受到轮轨接触状态的影响，下坠速度会有很大的不同，确定下坠速度需要知道列车车轮何时脱轨掉道，以及脱轨掉道时的轮轨接触状态，而关于车轮下坠速度的限值还未见报道。因此，这类发明是否能够在第一时间判定车轮脱轨尚不清楚。

(2)在公开号为CN 101531202A、CN 101376394A的中国发明专利中，主要将多个传感器安装钢轨上，当列车脱轨的车轮压到传感器连接杆时，传感器向地面控制设备发出脱轨信号，地面控制设备接收脱轨信号后发出脱轨预警和紧急制动指令编码，或通过钢轨的形变/应力参数分别获取脱轨系数、轮重减载率和疤痕预警数据，由此对列车脱轨的趋势做出评价，根据评价结果做出报警。然而，在铁路线路上布置大量的传感器，对列车行车具有一定的实施检测作用，可是，传感器长期处于露天环境，铁路维修部门的工作量大大增加。

(3)CN104228880A提出了基于轮轨接触状态的列车车轮脱轨掉道检测装置，其以路基上的列车脱轨控制为例，针对大风、地震、超速、洪涝灾害引起的路基上的列车脱轨控制方法开展了研发，然而，该技术是否适用于桥上列车脱轨控制，还有待进一步研发。因为，路基结构与桥梁结构存在很大不同，这将使得车轮与钢轨之间的接触状态和相对位置也不相同，需要进一步研发适用于桥上列车脱轨控制的方法，尤其是极端环境下的桥上列车脱轨控制方法。同时，该发明中的脱轨检测装置是以轮轨相对位置为基础提出了机械式触碰切断风管的停车方式，该装置能够检测到车轮脱轨，并减小脱轨带来的损失，可是，检测到车轮脱轨时脱轨已经发生，脱轨事故仍难以避免。实际上，低速条件下采用在列车脱轨瞬间及时停车的方法来减小脱轨损失是可行的。可是，随着列车速度不断提高，要求提速及高速列车必须在列车脱轨前发出报警并及时停车，否则将造成严重的损失，尤其是在桥上，易引起二次掉落事故。为有效避免列车脱轨事故的发生，在列车车轮可能出现脱轨前及时报警，提前减速或停车将不失为一种积极态度和做法，在新基建智能交通发展的背景下，研究具有预防脱轨功能的智能化、自动化车轮脱轨报警装置十分必要。

发明内容

本发明的目的是提供一种极端环境下铁路桥上货物列车脱轨控制方法、装置、终端设备及可读存储介质，本发明基于列车脱轨能量随机分析方法，建立极端环境下列车-轨道-桥梁系统空间振动计算模型，实现桥上列车脱轨全过程计算，得到极端环境下桥上列车脱轨瞬间车轮与钢轨的接触状态、相对位置等，以轮轨间的相对位置为基础，除以安全系数作为评判列车可能脱轨的阀值，基于阈值进行实时监测，以确保列车车轮可能出现脱轨前报警装置及时报警，控制列车及时减速或停车。

一方面，本发明提供的一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法，包括如下步骤：

S1：获取极端环境下列车车轮最大悬浮量ΔZ

其中，引入极端环境的外力作用至列车-轨道-桥梁系统的空间振动矩阵方程得到极端环境下铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程；再基于求解所述系统空间振动矩阵方程得到的车轮悬浮量ΔZ

S2：实时判断转向架与钢轨的实际横向相对位置Y'

本发明考虑到车辆底部空间狭小，车轮又为列车走行部分，将预警装置安装于车轮上易影响行车安全。而列车脱轨全过程计算的系统振动响应反映了轮轨接触状态，并且转向架是与车轮和钢轨最近的车辆部件，为此，选择转向架与钢轨横向相对位移作为报警阀值。

进一步优选，若所述极端环境为横风作用，横风作用下铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程如下所示：

式中，{δ

进一步优选，若所述极端环境为地震，地震作用下铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程如下所示：

式中，{P

进一步优选，用于实时监测转向架与钢轨的实际横向相对位置Y'

设置的AI识别装置可以有效采集转向架与钢轨横向相对位移等数据，无论车轮在钢轨的左侧或右侧脱轨发生脱轨，并将采集的数据传输给阀值判定系统判别是否存在脱轨信息，并发出报警或制动。本发明将AI识别装置安装于转向架摇枕上，并固定于转向架摇枕中心位置，是考虑到AI识别装置的安全位置是转向架的中线位置，该位置发生的变化准确反映的是转向架与钢轨之间的相对位移，也反映了轮轨之间的相对位置。

进一步优选，所述列车-轨道-桥梁系统的空间振动矩阵方程是基于列车空间振动计算模型和轨道-桥梁系统空间振动计算模型推导得到；

其中，所述轨道-桥梁系统空间振动计算模型构建过程为：

设置边界条件；

根据边界条件建立轨道-桥梁系统空间振动位移模式；

{δ}

式中：上标T表示钢轨的位移，上标S表示轨枕的位移，上标B表示主梁的位移；下标R表示梁段单元的右侧钢轨，下标L表示梁段单元的左侧钢轨；下标U、D分别表示T梁的上翼缘和下翼缘；U、V、W、θ分别表示梁段单元沿X、Y、Z三个方向的线位移和转角位移；

最后，根据轨道-桥梁空间振动位移模式，建立相应的空间振动势能Π

Π

Π

Π

Π

N-梁段单位的个数。

进一步优选，所述轨道-桥梁系统空间振动计算模型构建过程中设定的边界条件为：

轨道放置于梁体上，钢轨、轨枕、梁体及墩体均采用梁单元模拟

其中，所述钢轨被视为弹性点支承的Euler梁，所述轨枕视为不考虑轴向变形的短梁，所述梁体考虑横向位移、竖向位移及扭转，并假定两片T梁的横向弯曲位移及转角均相同，墩底与地面固结，不考虑桩基的影响；将钢轨与轨枕间的扣件、轨枕与梁体间的道砟、梁端与墩顶间的支座、墩底与地基之间均模拟为线性弹簧和粘滞阻尼器；最后，以相邻横隔板为间距沿着梁跨方向将轨道、梁跨划分为N个梁段单元。

第二方面，本发明还提供一种基于上述方法的列车车轮脱轨报警系统，其特征在于：至少包括AI识别装置、阀值判定模块、制动模块；

所述AI识别装置用于实时监测转向架与钢轨的实际横向相对位置，并传输给阈值判定模块；

所述阀值判定模块用于实时判断转向架与钢轨的实际横向相对位置Y'

进一步优选，所述AI识别装置安装于转向架摇枕上，并固定于转向架摇枕中心位置。

第三方面，本发明还提供一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：所述一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法的步骤。

第四方面，本发明还提供一种可读存储介质，存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：所述一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法的步骤。

有益效果

本发明不同于路基脱轨事故，桥上列车脱轨后易出现车辆冲出桥梁并掉落的二次事故，危害极大。因此，本发明增加了桥梁结构，实现了桥上列车脱轨全过程计算，尤其是考虑到极端环境的影响，因此，本发明对极端环境下重载铁路桥上列车脱轨工况进行模拟，实现了极端环境下桥上列车脱轨全过程分析，对桥上列车车轮与轨道之间的接触状态和相对位置的分析得到车轮悬浮量、转向架与钢轨横向相对位移的关键数据，并以车轮脱轨瞬间转向架与钢轨横向相对位移为基础，将其除以安全系数作为提前评判列车脱轨的报警阈值，再基于报警阈值实时监测转向架与钢轨的实际横向相对位置，在列车车轮即将发生脱轨前及时准确报警，实现及时减速或停车；该方法可为研发适用于桥上列车脱轨的电子式报警装置提供重要的理论依据和合理的基础数据。

附图说明

图1是极端环境下重载铁路桥上货物列车脱轨控制方法流程图。

图2是货物列车主视方向位移模式示意图。

图3是货物列车左视方向位移模式示意图。

图4是货物列车俯视方向位移模式示意图。

图5为轨道-桥梁系统主视方向空间振动位移模式示意图。

图6为轨道-桥梁系统左视方向空间振动位移模式示意图。

图7为地震作用下轨道-桥梁系统主视方向空间振动位移模式示意图。

图8为地震作用下轨道-桥梁系统左视方向空间振动位移模式示意图。

图9是极端环境下重载铁路桥上货物列车车轮脱轨报警装置结构放大图。

图10货物列车车轮脱轨报警装置安装位置主视方向示意图。

图11货物列车车轮脱轨报警装置安装位置左视方向示意图。

附图标记说明如下：

1-AI识别装置，2-阀值判定模块，3-报警装置，1-制动模块，5-数据传输线，6-转向架，7-转向架摇枕，8-列车车轮，9-钢轨，10-AI识别器底座。

具体实施方式

本发明基于列车脱轨能量随机分析方法构建出一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法，实现极端环境下铁路桥上列车脱轨全过程计算，尤其是针对大风、地震的极端环境进行了详细分析，得到车轮悬浮量、转向架与钢轨横向相对位移等关键数据，并以车轮脱轨瞬间对应的转向架与钢轨横向相对位移为基础将其除以安全系数作为提前评判列车脱轨的报警阈值，实现实时监督。本发明将以重载铁路货物列车为例进行阐述，下面将结合实施例对本发明做进一步的说明。

首先，为了实现本发明所述方法，需要构建出货物列车-轨道-桥梁系统的空间振动矩阵方程实现极端环境下重载铁路桥上货物列车脱轨全过程计算，如图1所示，其过程如下：

第一步：建立重载铁路货物列车空间振动计算模型

1.1、边界条件设定：将货物列车按编组车辆数划分为M个车辆单元，每个车辆单元离散为具有26个自由度的多刚体系统，其中，车体、前、后转向架均考虑伸缩、横摆、浮沉、点头、侧滚、摇头等，共计18个自由度，每个轮对分别考虑横摆和浮沉等，共计8个自由度；车体与转向架、转向架与轮对之间采用线性弹簧和粘滞阻尼器连接。

1.2、根据1.1中的边界条件，建立重载铁路货物列车机车或车辆单元空间振动位移模式，如式(1)：

式(1)中，

{δ}

X

X

X

Y

Z

1.3、根据式(1)的重载铁路货物列车空间振动位移模式，建立第i车辆单元，空间振动势能Π

Π

式(2)中，

Π

Π

Π

Π

Π

Π

第二步：建立重载铁路轨道-桥梁系统空间振动计算模型

2.1、边界条件设定：将轨道放置于梁体上，梁体以重载铁路常见的单线预应力混凝土双T梁为例(通用桥型)。钢轨、轨枕、梁体及墩体均采用梁单元模拟，其中，钢轨被视为弹性点支承的Euler梁，轨枕视为不考虑轴向变形的短梁，梁体主要考虑横向位移、竖向位移及扭转，并假定两片T梁的横向弯曲位移及转角均相同，墩底与地面固结，不考虑桩基的影响；将钢轨与轨枕间的扣件、轨枕与梁体间的道砟、梁端与墩顶间的支座、墩底与地基之间均模拟为线性弹簧和粘滞阻尼器；以相邻横隔板为间距沿着梁跨方向将轨道、梁跨划分为N个梁段单元。

2.2、重载铁路轨道-桥梁系统空间振动位移模型

根据2.1中的边界条件，建立重载铁路轨道-桥梁系统空间振动位移模式，如式(3)：

式(3)中，{δ}

式(4)、(5)中：

上标T表示钢轨的位移，上标S表示轨枕的位移，上标B表示主梁的位移；

下标R表示梁段单元右侧钢轨，下标L表示梁段单元左侧钢轨；

下标U、D分别表示T梁的上翼缘和下翼缘；

U、V、W、θ分别表示梁段单元沿X、Y、Z三个方向的线位移和转角位移；

2.3、根据式(3)的重载铁路轨道-桥梁空间振动位移模式构建出相应的空间振动势能Π

式(6)中：

Π

Π

Π

Π

第三步：建立重载铁路货物列车-轨道-桥梁系统空间振动矩阵方程

3.1、设t时刻，计算长度为L的重载铁路桥上运行着一列车编组车辆数为M的货物列车，该时刻货物列车空间振动总势能如(7)式所示：

3.2、货物列车-轨道-桥梁系统空间振动方程

按照列车脱轨能量随机分析方法，考虑轮轨“游间”影响，并以轮轨横向、竖向相对位移作为货物列车与轨道-桥梁系统间的纽带，导出货物列车-轨道-桥梁系统空间振动总势能，如式(8)：

Π＝Π

根据弹性系统动力学总势能不变值原理及形成系统矩阵的“对号入座”法则，根据车辆类型属性、轨道-桥梁系统类型属性，以及公式(2)和公式(8)得到货物列车-轨道-桥梁系统在时刻t时的总体刚度矩阵[K]、总体质量矩阵[M]、总体阻尼矩阵[C]及总体荷载列阵{P}，进而导出货物列车-轨道-桥梁系统在时刻t的空间振动矩阵方程如式(9)：

所述车辆类型属性是：

列车时速V；

车体全长之半L；

车辆前后转向架中心距之半l；

转向架所属二轮对轴距之半L

轮对两滚动圆间距之半B；

轴箱弹簧横向间距之半B

车体中央弹簧横向间距之半B

转向架中央纵向弹簧横向间距之半B

轴箱纵向弹簧横向间距之半B

车体中心到中央横向弹簧的距离H

转向架中心到中央横向弹簧的距离H

轮对重心到转向架重心的距离H

车体与转向架间的纵向、横向和竖向弹簧刚度K

车体与转向架间的纵向、横向和竖向阻尼系数C

转向架与轮对间的纵向、横向和竖向弹簧刚度K

转向架与轮对间的纵向、横向和竖向阻尼系数C

所述轨道-桥梁系统类型属性是：

钢轨与轨枕之间的横向、竖向弹性系数K

钢轨与轨枕之间的横向、竖向阻尼系数C

轨枕与主梁上翼缘之间的横向、竖向弹性系数K

轨枕与主梁上翼缘之间的横向、竖向阻尼系数C

主梁与梁端之间横向、竖向弹性系数K

主梁与梁端之间横向、竖向阻尼系数C

墩底与地基之间横向、竖向弹性系数K

第四步：建立能够计算极端环境下重载铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程。

本发明实施例中以横风作用以及地震作用为例进行阐述，其他可行的实施例中，也可以考虑其他极端环境，将其外力作用引入公式(9)得到对应极端环境下重载铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程。

4.1横风作用下重载铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程

根据文献“强风作用下列车脱轨分析”中的空气动力学研究成果，将列车风致振动特性及列车抖振反应谱转化为重载铁路货物列车-轨道-桥梁系统的横向振动输入能量，该能量是指该系统的横向振动激振源—考虑横风作用的构架蛇行波，由此实现横风对重载铁路桥上列车脱轨状态的影响。将考虑横风作用的构架蛇行波输入式(9)，并将矩阵分块，可得式(10)：

式(10)中，

M

M

M

M

{δ

{δ

{P

{P

将式(10)展开，则

式(11)中，右边各项均已知，为横风作用下重载铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程；

式(12)为非独立方程，需要划去。

4.2地震作用下重载铁路桥上列车脱轨全过程的系统空间振动矩阵方程

将横向地震波位移{δ

第五步：采用Wilson-θ法求解极端环境下的系统空间振动矩阵方程式，得到时刻t时极端环境下重载铁路货物列车-轨道-桥梁系统空间振动响应。

得到的系统空间振动响应包括列车系统空间振动响应{δ}

第六步：判断车轮是否脱轨，得到相应脱轨车轮对应的转向架与钢轨横向相对位移Y

按照列车脱轨能量随机分析方法中提出的车轮脱轨几何准则，判断时刻t时车轮悬浮量ΔZ

Y

Y

V

Y

基于上述第一步-第六步得到了车轮脱轨瞬间的转向架与钢轨横向相对位移Y

Step1：获取极端环境下列车车轮最大悬浮量ΔZ

Step2：实时判断转向架与钢轨的实际横向相对位置Y'

本实施例具体实现过程为：在车辆转向架上设置车轮脱轨报警装置，所述列车车轮脱轨报警装置由AI识别装置、阀值判定模块、制动模块以及报警装置构成。其中，AI识别装置用于全景识别转向架振动、钢轨振动及转向架与钢轨横向相对位置Y'

基于上述方法，本发明实施例还提供一种列车车轮脱轨报警系统，如图9所示，其包括：AI识别装置1、阀值判定模块2、报警装置3、制动模块4。其中，AI识别装置1由AI识别探头13、保护罩12、探头支撑架11和固定底座10组成，AI识别装置1安装于转向架摇枕7上，并固定于转向架摇枕7中心位置。一方面确保AI识别装置1的稳固；另一方面便于AI识别装置1开展用于全景识别转向架与钢轨横向相对位置及数据采集。

基于该报警系统，其实现过程为：

将AI识别探头13采集的转向架与钢轨横向相对位置信息通过数据线5输送给阀值判定模块2；由阀值判定模块2实时判别采集的转向架与钢轨横向相对位置是否超过报警阈值；当转向架与钢轨横向相对位置超过报警阈值时，表明列车车轮具有脱轨信息，把该信息通过数据线5发送给报警装置3和制动模块4；收到信号后，制动模块3将立即合理降低列车的运行时速，报警装置4内置在驾驶室操作界面，通过警告信号告知驾驶员列车危险状况。

应当理解，在实际应用过程中，获取的极端环境下列车车轮最大悬浮量ΔZ

应当理解，上述装置中各个元件可以是以硬件实现或者软件实现或者软硬件结合的方式来实现，本发明对此不进行具体的限定。

实施例1，以横风环境为例

实践表明，因横风引起的列车脱轨事故国内外仍时有报道，与路基上脱轨事故不同，桥上列车脱轨事故不仅是车轮脱轨掉道，甚至会出现车辆冲出桥梁并掉落的二次事故，进一步加剧脱轨事故的损失。为此，必须在列车车轮脱轨前实施报警、减速或停车。大风是是我国常见气象灾害之一，多条铁路重要干线常年遭遇8级及以上大风的影响。这里以8～10级标定风速范围内的最大风速为例，列车速度为80km/h，列车编组为1辆机车牵引16辆空载敞车、有砟轨道、重载铁路常见跨度32.0m预应力混凝土T梁桥、桥墩为圆形墩，横截面直径为2.4m。求解式(11)，得到车轮最大悬浮量Δz＝25mm时刻t的转向架横向位移Y

在车辆转向架上设置列车车轮脱轨报警装置，所述列车车轮脱轨报警装置通过AI识别装置全景识别转向架振动、钢轨振动及转向架与钢轨横向相对位置Y'

实施例2，以地震环境为例

地震是地壳板块相互碰撞引起的地面运动。地震荷载通过地面运动由桥墩墩底传至墩身，进而通过支座传至上部结构、轨道及列车；而列车与轨道间的相互作用又由上部结构传至墩底；由此形成地震作用下列车-轨道-桥梁系统的空间振动。这里，将地震波位移由墩底输入，形成施加于墩底处的等效地震荷载K

在车辆转向架上设置列车车轮脱轨报警装置，所述列车车轮脱轨报警装置通过AI识别装置全景识别转向架振动、钢轨振动及转向架与钢轨横向相对位置Y'

其实施例1和实施例2的数据如下表1所示：

表1

本发明实施例还提供一种终端设备，包括处理器和存储器，所述存储器存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：所述一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法的步骤。

本发明还提供一种可读存储介质，存储了计算机程序，所述计算机程序被处理器调用以执行：所述一种极端环境下铁路桥上列车脱轨控制方法的步骤。

其中，具体的实现过程还可以参照上述方法内容。

应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

所述可读存储介质为计算机可读存储介质，其可以是前述任一实施例所述的控制器的内部存储单元，例如控制器的硬盘或内存。所述可读存储介质也可以是所述控制器的外部存储设备，例如所述控制器上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述可读存储介质还可以既包括所述控制器的内部存储单元也包括外部存储设备。所述可读存储介质用于存储所述计算机程序以及所述控制器所需的其他程序和数据。所述可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要强调的是，本发明所述的实例是说明性的，而不是限定性的，因此本发明不限于具体实施方式中所述的实例，凡是由本领域技术人员根据本发明的技术方案得出的其他实施方式，不脱离本发明宗旨和范围的，不论是修改还是替换，同样属于本发明的保护范围。