基于光纤陀螺仪的轨道不平顺精度检测及预测.pdf

Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023文章编号：10 0 7-7 57 X（2 0 2 3)10-0 0 2 7-0 3基金项目基于光纤陀螺仪的轨道不平顺精度检测及预测微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期高鸽子1，孔军2（1.西安铁路职业技术学院，土木工程学院，陕西，西安7 10 0 2 6；2.西北工业大学，中航工业自控所，陕西，西安7 10 6 0 0)摘要：为了提高轨道不平顺检测精度，通过光纤陀螺仪开展轨道不平顺测试实验，通过支持向量机开展预测分析研究。采用人工拉弦对检测场轨道的左右轨轨向进行测量，并分析测量工作的精度。通过实验数据分析，验证了基于光纤陀螺仪轨检车测量轨向的内、外符合测量精度；轨检小车凭借惯导技术的连续性和立体交汇测量技术的快速性，在检测过程无须停车，可以实现5km/h的绝对测量和10 km/h的相对测量，能较好地满足目前高铁运输的需求，为轨道的调整养护提供精准的数据指导。建立了支持向量机预测模型，获得了较低均方误差，并且获得了接近1的决定系数，表明采用此方法构建的预测模型满足可靠性要求。关键词：光纤陀螺仪；轨检小车；轨道平顺性；轨距；支持向量机中图分类号：TP38文献标志码：APrecision Detection and Prediction on Orbit IrregularityBased on Fiber Optic GyroscopeGAOGezil,KONG Jun?(1.College of Civil Engineering,Xian Vocational and Technical College of Railway,Xian 710026,China;2.AVIC Automation Institute,Northwestern Polytechnic University,Xian 710600,China)Abstract:In order to improve the accuracy of track irregularity detection,the test experiment of track irregularity is carried outby the fiber optic gyroscope.The predictive analysis research is carried out by support vector machine.The left and right trackdirection of the track in the detection field is measured by the artificial string pulling,and the accuracy of measurement is ana-lyzed.Through the analysis of experimental data,the accuracy of the inner and outer alignment of a certain fiber optic gyro in-strument track inspection vehicle is verified.By virtue of the continuity of inertial navigation technology and the rapidness ofthree-dimensional intersection measurement technology,the track inspection car does not need to stop in the detection process,and can realize the absolute measurement of 5 km/h and the relative measurement of 1o km/h,which can better meet the cur-rent demand of high-speed rail transportation and provide accurate data guidance for the adjustment and maintenance of track.A support vector machine prediction model is established,the low mean square error is obtained,and the determination coeffi-cient is about l,which indicates that the prediction model constructed by this method meets the reliability requirements.Key words:fiber optic gyroscope;rail inspection trolley;orbit comfort;track;support vector machine量检测和养护，也对铁路工务部门的日常维修养护提出了更0引言大的挑战4-5。“高速度、高舒适、高安全”是高铁运输一直以来不断追相关方面的研究吸引了很多的研究学者。白文飞等6 求的目标，这对列车与轮轨也提出了更高要求1。平顺的轨根据BP神经网络所具有的强非线性特征，通过递推合成BP道是列车高速行驶的前提，也是行车安全和舒适性的基本保神经网络预测轨道的不平顺程度，实现了预测准确性的显著证。如果轨道平顺性不满足要求，则在高速条件下轮轨之间提升。李巍7 对采集得到的轨道不平顺参数异常情况进行相互作用力增大，伴随的车辆振动、轮轨噪声会使得行车安了研究，同时运用灰色预测并结合回归分析方法完成预测过全性、舒适性极大降低，甚至造成列车脱轨等严重事故。铁程，根据熵值统计结果获得加权均值，建立了一种通过熵值路轨道在长期运行中由于列车动载、地基沉降、自然环境侵法实现的轨道运行状态预测模型。同时，林怀青等8 引人支蚀等诸多原因会出现不同程度的轨道病害，从而影响列车的持向量机与主成分分析方法来辨别轨道的不平顺程度，之后平顺性2-3。高速铁路轨道平顺的高标准要求严格的轨道质根据各轨道处于特定不平顺状态下的轴箱加速性能测试结基金项目：陕西省教育厅专项科学研究计划项目（2 1JK0816）作者简介：高鸽子（198 7 一），女，硕士，讲师，研究方向为铁道工程技术；孔军（198 7 一），男，博士，高级工程师，研究方向为光纤陀螺仪技术。27.Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023果判断此方法的可靠性。为了提高轨道不平顺检测精度，本文通过光纤陀螺仪开展轨道不平顺测试实验，通过支持向量机开展预测分析研究。1光纤陀螺仪轨检车原理1.1光纤陀螺仪工作原理假设在一闭合光路中从同一光源形成两束特征相同的光沿相反的方向进行传播，通过两束光在汇聚点产生的光程差推算光纤线圈在空间转动的角速度，即Sagnac效应。图1为Sagnac效应示意图。X为光束人射点，Y为光束出射点，2 为角速率。X图1Sagnac效应示意图1.2弦测法原理基于光纤陀螺仪（FOG)的轨向不平顺检测技术是目前弦测法中一种先进的轨道检测手段97。利用陀螺仪测角，通过轨检仪角度改变轨向之间的传递方程，得到轨向不平顺数据。本文结合弦测法获得轨向的机制研究陀螺测角系统的轨向算法。在陀螺仪使用期间，系统间隔l2/2得到一次陀螺仪工作的角度,如果陀螺仪测角系统第i次获得的角度为A（i十1)，则每相邻的两点转动角度即A（i+1）A（i)10 ，如图2所示。基金项目条件稳定，且通视条件良好，为方案实施提供了有利的外界环境。场地轨道线路换算长度约10 40 m。其中，无轨道约110 m可用于此次轨检仪系统的检测。图3试验照片光纤陀螺仪为本文用轨检车测量轨道不平顺的主要传感器，它的工作特性关系到轨检设备的精准度。轨道平顺性的检测内容主要包括轨距、超高、高低、水平、轨向等测量。本文主要介绍轨距、水平和轨向。两钢轨头内侧轨面下16 mm位置之间的距离称为轨距。两钢轨的轨顶高差称为水平。轨距和水平的几何关系示意图如图4所示。uur91图4轨距、水平几何关系示意图轨向表示钢轨顶面下方16 mm轨距水平位置的改变，如图5所示。12微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期轨距理想位置实际位置水平左轨道A(i+1)-A(i)右轨道图2 角度推导弦测值原理C=1/2A(i+1)-A(i)普通轨道的半径R很大，在步长为l2/2的2 个测量点间陀螺转角极小（为了提高精度可以减小步长l2，本文取l2=0.625m测5 m弦），可近似认为%A(i+,-A(2 x/180E2代入传递方程，即：8Es m=(A(i+8)-A(i)/2=122汉测量结果分析2.1试验方案学校配备校内轨道实训场（见图3），周边环境较好，地质图5轨向不平顺示意图(1)本文通过对检测场轨道水平、轨距、轨向进行重复测量，验证基于光纤陀螺仪的轨检仪的相关内、外符合测量精度。内符合精度指轨检仪测量系统的稳定性，即轨检仪在对同一段轨道的几何状态参数进行重复测量时，测量结果的差异性。外符合精度表示轨检设备检测的精准性，即其测得结果(2)2号元/18 0（3)28.和轨道几何状态参数基准值的差值要足够小。内符合测量精度是相对差异，外符合测量精度是绝对差异。本文采用0 级数显轨道尺对检测场轨道各标记处的轨距和水平进行正、反3次反复测量，并以其平均值作为轨距、水平的基准值，采用3次人工拉弦轨向平均值作为轨向的基准值。在完成测量后，对实测数据按照标记点号进行编号，然后计算检测场轨道各标记处轨距、水平、轨向正反推测量差值、重复测量差值及各测量值与基准值的差值，并计算其Microcomputer Applications Vol.39,No.10,2023测量精度。2.2试验结果工务车间配发的轨道检测仪，根据其测量数据不同分为两个类别，一是相对轨道信息检测，二是绝对轨道信息检测。2种检测方式分别适用于无轨道控制网下的检测和有轨道控制网下的检测。两种类型设备均采用手推式，绝对检测速率为2 0 0 m/h,相对检测速率为4km/h。通过试验，轨距、水平、轨向内、外符合测量精度计算结果见表1。表1内、外符合测量精度结果内、外符合精度分析轨距水平正反推测量0.46差值中误差的限差/mm正反推测量差值的中误差/mm重复测量值差值中误差的限差/mm重复测量值差值的中误差/mm测量值与其基准值差值中误差的限差/mm测量值与其基准值差值的中误差/mm从表1可以看出，差值的中误差都满足各自限差要求，说明该轨检仪内符合精度满足要求。轨距测量值与其基准值差值的中误差比中误差限差稍高，但在3%以内，基本满足要求。这种结果可能是因为轨道检测场条件或人为因素引起的0 级数显道尺测出的轨距基准值测量精度超限。基于此，认为该轨检仪外符合精度满足要求。3车轨道不平顺检测精度预测3.1支持向量机预测模型轨道不平顺可以采用轨道质量指数（TQI)作为判断指标。以下为TQI计算式：ITQ=16nnj-1式中，o；表示单项轨道不平顺标准差，；表示连续采样数据的均值，;表示单项不平顺程度。各轨道单元实际收到外部异质因素的干扰，不同轨道单元在TQI数据特征方面也存在一定差异性。本文结合各单元区段的自身特点构建相应的参数变化模型，通常是用支持向量机构建所需的模型。采用支持向量机方法进行回归拟合时需要先设置一个合适的分类面来确保各个训练样本相对分类面达到最低误差。本文通过支持向量机建立的轨道不平顺预测模型步骤见图6。基金项目假定训练集内包含了1个训练样本，在高维特征空间内构建以下回归函数：f(t)=ar(t)+a式中,(t)属于非线性映射函数。与a都是变量，采用支持向量机进行处理的具体方式是利用构建优化算法与支持向轨向(5 m弦)量机参数进行和的优化求解计算。表示线性不敏感损失函数，该函数具备良好稀疏性能，0.940.94左轨0.650.310.780.400.820.390.760.320.890.330.91微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期13样本划分对数据预测24创建/训练预测模型对模型进行评价图6 支持向量机轨道不平顺预测模型流程可以通过设定合适的。参数来提升结果泛化性能，本次使用以下的损失函数：右轨0.770.82左轨0.58右轨0.690.89左轨0.88右轨0.68（4)29.(5)ITQI-f(t)/L(f(t),y,e)=(Iror-f()|-e,Ior-f(t)/(6)式中，f(t)是由回归函数计算得到的TQI预测数据。以第1部分TQI参数构建的模型对轨道质量状态变化特征进行预测，可以得到：f(t)=w*r(t)+a*Z(a;-i)K(ti,t)+ai=13.2预测结果分析根据3.1节提出的预测模型进行预测得到图7 的结果。10.4实测值预测值10.210.09.89.6611.010.5tuu/1O110.09.59.026(b)第2 周期图7 TQI预测值与实测值对比图表2 是在预测结果基础上进行计算获得的评价指标。本次利用预测模型得到的均方误差与决定系数依次是E=0.013、R=0.97以及E=0.006、R=0.96,因此采用此方法获得了较低均方误差，并且获得了接近1的决定系数，表明采用此方法构建的预测模型满足可靠性要求。(下转第38 页）(7)78样本号(a)第1周期实测值预测值2728样本号9291030Microcomputer Applications Vol.39,No.10,20233总结为基于计算机平台更加高效、精准、低负担的实现数字绘画，提升用户创作体验感，本文提出了一种新的数字绘画线条优化与图形染方案。一方面，利用梯度方向差分与LSD直线检测法分两步骤精确提取用户输入的线条特征，判断其为直线或是曲线分别赋予不同数值的光滑度，实现绘画线条光滑度的优化。另一方面，在WebGL交互前端支撑下进行图形染，减少了绘画过程对计算机中央处理器的负担，同时降低了时间复杂度。此方法最终实现了快速、简便地个性化绘图创作效果。1刘嘉听，游珍，黄捷文，等.基于庐山三维场景的图算法虚拟仿真系统研究J.计算机与现代化，2 0 2 0(12):90-98.2沈丹萍.基于梯度向量流活动轮廊模型的图像分割研究J.微型电脑应用，2 0 19，3512）：6 3-6 63行徐超，平雪良.基于改进随机Hough变换的直线检测算法J.激光与光电子学进展，2 0 19,56（5)：6 6-7 3.（上接第2 9页）表2 轨道不平顺预测性能评价结果周期序号1第1周期234第2 周期564总结采用人工拉弦对检测场轨道的左右轨轨向进行测量，通过实验数据分析，验证了某基于光纤陀螺仪轨检车测量轨向的内、外符合测量精度。本方案可以实现5km/h的绝对测量和10 km/h的相对测量，能较好地满足目前高铁运输的需求。建立了支持向量机预测模型，获得了较低均方误差，并且获得了接近1的决定系数，表明此方法构建的预测模型满足可靠性要求。1孙其会，夏有财，袁子洋，等.轨道不平顺对单轨撬车结构动力影响分析J.兵器装备工程学报，2 0 2 2，43(2):105-110.2 余建，蒋丽忠，周旺保，等.横向随机地震下震致轨道几何不平顺的功率谱密度曲线研究J.土木工程学基金项目4王刚，施忠臣，尚洋，等.结合模板匹配和梯度峰值的对角标志自动提取方法J.光学学报，2 0 18，38（8：156-163.5刘云错，彭程，边.基于直线段检测器的多阅值图像表格框线提取算法J.计算机应用，2 0 2 1，41（S1）：250-254.6刘壁钱，赵章焰.基于改进LSD和AP聚类的路径边缘识别策略J.图学学报，2 0 19，40（5）：915-92 4.7曹义亲，何恬，刘龙标.基于改进LSD直线检测算法的钢轨表面边界提取J.华东交通大学学报，2 0 2 1，38(3):95-101.8 马伟，龙晴晴，秦悦，等，基于画作线条结构分解的高参考文献清古画修复J.计算机辅助设计与图形学学报，2018,30(9):1652-1661.9谢宁，赵婷婷，杨阳，等.基于创意序列学习的艺术风格学习与绘制系统J.软件学报，2 0 18，2 9（4）：1071-1084.10龚漫均.基于WebGL的三维符号绘制技术研究J.测绘与空间地理信息，2 0 15，38（11）：50-52.（收稿日期：2 0 2 2-0 5-15）报,2 0 2 2,55(2)：6 1-7 2.3来蒋丽忠，余建，周旺保，等.横向地震作用下震致钢轨均方误差决定系数E=0.032R2=0.90E-0.028R2=0.97参考文献38.微型电脑应用2 0 2 3年第39 卷第10 期几何不平顺研究J.工程力学，2 0 2 2，39（2）：1-13.4 J LI H,XIAO T Y.Improved Generalized Energy IndexMethod for Comprehensive Evaluation and Predictionof Track Irregularity JJ.Journal of Statistical Com-putation and Simulation,2014,84(6):1213-1231.5陈雯，周亮，许玉德，等.城市轨道交通轨道几何不平顺检测数据的应用分析J.城市轨道交通研究，2013,16(1):28-32.6 白文飞，王福田，郭玉坤.基于递推合成BP网络的轨道不平顺预测研究J.交通信息与安全，2 0 13，31(5):62-67.7 李巍，基于炳值法的轨道状态组合预测模型J.山西建筑，2 0 16，42(10)：143-144.8林怀青，柴晓冬，苏圣超，等.基于PCA和SVM的轨道不平顺状态识别J.测控技术，2 0 16，35（5）：25-28.9陈仕明，魏世斌，李颖，等.基于互补滤波的轨道不平顺动态测量方法J.中国铁道科学，2 0 2 2，43（1）：52-62.10厉鑫波，周劲松，邓辰鑫，等.基于轨道车辆轴箱加速度的动态轨道不平顺分析J.城市轨道交通研究，2022,25(1):127-133.（收稿日期：2 0 2 2-0 3-2 4）