基于北斗定位的列车完整性检查方法研究.pdf

中国新技术新产品2024 NO.1（上）-8-高 新 技 术随着我国铁路覆盖率的不断提高，铁路逐渐敷设于环境较恶劣的地区，对列车的安全和稳定运行产生了一定的影响。为保障列车的安全和稳定运行，需要实时检查列车的完整性，以防止在行驶过程中发生解体等安全事故。因此，保证列车完整性检查的准确性对保障列车安全行驶具有重要意义。北斗卫星导航技术的不断成熟，为优化列车完整性检查方法提供了新的方向。基于此，本文设计了一种基于北斗定位的列车完整性检查方法和系统，旨在为列车完整性检查工作提供参考。1 列车完整性监测系统基本架构1.1 系统组成列车完整性监测系统（The Onboard Train Integrity，OTI）主要由 3 个部分组成：EOT（列车尾部安全防护设备，以下简称“列尾设备”）、HOT（列车首部安全防护设备，以下简称“列首设备”）和地面监控系统1。列首设备与列尾设备是车载设备，它们与地面监控系统之间的通信是通过 GPRS/4G 等无线通信技术实现的。列首设备是一个集成式车载主机，包括无线通线模块（用于与地面监控系统通信）、惯性传感器、北斗卫星接收模块（用于接收北斗卫星定位信息）以及车载处理器。列尾设备主要包括控制系统、检测系统、无线通信模块以及数据处理系统。地面监控系统主要包括监测终端、数据库服务器和通信服务器。通信服务器负责实时监测多个列尾，并为操作人员提供列尾的实时位置和工作状态信息，操作人员可以通过地面监控系统对列尾进行查询和管理。1.2 系统工作流程首先，列首设备与列尾设备通过相关模块接收北斗卫星定位信息，利用惯性传感器获取惯性数据，并通过传感器采集车辆的里程数据和列车风压状态。然后，车载处理器会对这些数据进行处理以形成列车信息。接着，通过GPRS/4G 网络利用无线通信技术，将列车信息传输至地面监控系统的通信服务器中。地面监控系统通过北斗卫星导航系统/惯性定向定位导航系统（INS，简称“北斗/INS”）的组合定位系统融合算法来计算匹配后的列车长度、车首速度和车尾速度。同时，地面监控系统还会通过模糊推理系统对列车的状态进行判断，以确定列车的完整性并进行记录2。最后，地面监控系统的监控终端会向操作人员显示列车的运行状态，并根据列车完整性决策提供预警信息。2 基于北斗定位的列车完整性监测方法笔者运用迭代 Kalman 滤波算法将北斗定位导航系统与车载惯性定向定位导航系统（INS）相结合，构建了一个北斗/INS 组合导航系统，对列车的完整性进行监测和表决判决，以实现基于北斗定位的列车完整性监测。2.1 基于迭代 Kalman 的北斗/INS 组合导航INS可以在完全不接收外部信息的情况下，以超过200 Hz的高频信号输出列车的位置、速度和姿态信息。在短期测量方面，其精度较高3。由于 INS 不依赖外部信息，因此其稳定性和抗干扰性较高。然而，由于系统中的算法在运行时会产生内部积分，导致误差不断累积，因此其在长期测量方面的精度较低。为了弥补这个不足，可以利用北斗卫星导航系统在长期测量方面的优势与 INS 进行互补，形成组合导航系统。通过北斗定位系统，可以防止 INS 的数据漂移，同时，在北斗定位信号中断的情况下，INS 可以提供列车位置、速度和姿态信息4。在组合导航中，经常使用 Kalman 滤波算法5。然而，由于 Kalman 滤波算法属于离散状态方程，其线性化特性将导致状态估计量的高阶信息缺失，这会引发状态估计量的高阶截断误差。为了避免高阶截断误差的影响，笔者对 Kalman 滤波算法进行了改进。采用对观测量反复迭代的方式，更新状态估计量，从而形成了迭代 Kalman 滤波算法。该算法可以降低误差的影响并提高状态估计量的精度6。为了提高北斗/INS 组合导航的性能，本文设计了运用迭代 Kalman 滤波算法的方案。该组合导航系统在更新速度估计过程中的效率明显高于位置估计的效率。基于这一特性，笔者在单位时间内采用了一种一对多的策略：通过单次位置估计与多次速度估计的交替使用，构建了组合观测方程，可以减少估计过程中的计算量，从而进一步提高了组合导航系统的精度。系统原理如图 1 所示。首先，本文将 IMU 惯性单元中的加速度计和陀螺仪采集的数据进行滤波处理，并将处理后的数据传输至导航推基于北斗定位的列车完整性检查方法研究王伟刚（国能铁路装备有限责任公司内蒙古分公司，内蒙古 鄂尔多斯 017000）摘 要：在列车运行的过程中，确保列车车厢的连接完整性是保障列车安全的重要环节。为了更准确地检查列车的完整性，本文提出了一种基于北斗定位的列车完整性检查方法。通过结合北斗定位导航系统与车载惯性定向定位导航系统，构建了一个北斗/INS 组合导航系统。该系统能够收集列车的定位信息，并使用经过改进的迭代 Kalman 滤波算法进行处理和输出。同时，考虑到列尾的风压信息，采用阈值表决判决方法对处理后的输出信息进行判别，从而得出列车完整性检查的结果。试验结果表明，该方法可以有效地缩小速度误差和位置误差，显著提高列车完整性检查的精确性。关键词：列车完整性；北斗定位；惯性定位；位置误差；卡尔曼滤波中图分类号：U284文献标志码：A中国新技术新产品2024 NO.1（上）-9-高 新 技 术算单元。同时，运用北斗接收机获取位置信息。其次，将位置误差和速度误差分别传输至Kalman滤波器和Kalman滤波器。Kalman滤波器以速度误差作为观测量，而Kalman滤波器则以位置误差作为观测量。最后，在同一波次的滤波过程中，选择一个观测量（位置误差或速度误差）执行滤波，再选择另一个观测量，在两者之间交替进行。设 Kalman滤波器观测量为XI（t），而为位置误差为 FI。系统状态方程如公式（1）所示。XI（t）=WI（t）+FI（t）XI（t）（1）式中：WI、XI分别为速度和位置状态矢量；FI由误差方程确定。公式（2）、公式（3）为平面矢量计算工程计算式。WI=vxvyvzxyzLh （2）式中：vxvyvz为 Kalman 滤波器在 x、y、z 三轴方向的位置误差；xyz为 Kalman 滤波器在 x、y、z 三轴方向解算输出的速度误差；Lh 为 Kalman 滤波器在 x、y、z三轴方向解算输出的速度、速度误差以及速度测量误差。XI=xayazaxgygzg000 （3）式中：xayazaxgygzg000 为 z 轴 Kalman 滤波器在 x、y、z 三轴方向解算输出的速度、速度误差以及速度测量误差。2.1.1 Kalman 滤波器位置观测方程将惯性定向定位导航系统（INS）位置与北斗系统位置的差值作为系统的观测量，则 Kalman 滤波器位置观测方程如公式（4）所示。ZtLLRhRhLhhNRpMMxM?IGIGIG?cosh hNRhLNLyMzh?cos（4）式中：Zp（t）为位置观测误差；LI为惯性定向定位导航系统的经度；LG为北斗定位接收模块输出的经度；RM为沿地球卯酉圈的曲率半径；h 为高程；Nx为接收机在 x 轴方向的距离测量误差；L为经度误差；I为惯性定向定位导航系统的维度；G为北斗接收机输出的纬度；Ny为接收机在 y 轴方向的距离测量误差；为维度误差；hI为惯性定向定位导航系统的高程；hG为北斗接收机输出的高程；Nz为接收机在 z 轴方向的距离测量误差；h为高程误差；L 为北斗/INS 组合导航系统使用迭代 Kalman 滤波融合输出的列车首部位置信息。2.1.2 Kalman 滤波器速度观测方程将 INS 速度与北斗系统速度的差值作为系统的观测量，则 Kalman 滤波器位置观测方程如公式（5）所示。ZtvvvvvvNNNxGxyGyzGzvxvxvyvyvzvvIII?z z?（5）式中：vIx、vIy、vIz为 INS 在 x、y、z 三轴方向的速度；vGx、vx、Nvx为 x 轴北斗定位接收模块在 x、y、z 三轴方向解算输出的速度、速度误差以及速度测量误差；vGy、vy、Nvy为y 轴北斗定位接收模块在 x、y、z 三轴方向解算输出的速度、速度误差以及速度测量误差；vGz、vz、Nvz为 z 轴北斗定位接收模块在 x、y、z 三轴方向解算输出的速度、速度误差以及速度测量误差。2.1.3 迭代 Kalman 滤波过程在迭代 Kalman 滤波过程中，须确定迭代初值X0，k，如公式（6）所示。X0，k=Xk （6）式中：Xk为滤波器状态。迭代步骤如公式（7）、公式（8）所示。Vi，k=Zk-HkXi，k（7）式中：Vi，k为 K 时刻二维状态不同坐标轴向量估计值；Zk为当前速度误差；Hk为测量矩阵；Xi，k为 K 时刻二维状态不同坐标轴向量估计值。Xi+1，k=Xi，k+KkVi+k （8）式中：Xi+1，k为 K 时刻状态不同坐标轴向量估计值；i=0，1，.，N-1；Vi+k为 K 时刻状态首坐标轴向量估计值；Kk为滤波增益矩阵。设定迭代结束标志，获取迭代后的取值。迭代结束标志如公式（9）所示，迭代结束取值如公式（10）所示。|KkVi+k|（9）Xk=Xi+1，k （10）式中：为迭代门限。2.2 列车完整性监测表决判别在设计列车完整性监测的观测参数的过程中，笔者以列车正常行驶的相关参数作为参考。门限如公式（11）所示。?LLLlVVVvP?rhoteotkPakPa22480600（11）式中：L 为位置信息；Lr为北斗/INS 组合导航系统使用迭图 1 基于迭代 Kalman 的北斗/INS 组合导航原理图IUM惯性单元加速度计导航推算单元滤波陀螺仪北斗接收机Kalman 滤波器Kalman 滤波器II速度误差误差修正位置误差+-中国新技术新产品2024 NO.1（上）-10-高 新 技 术代 Kalman 滤波融合输出的列车尾部位置信息；V 为速度信息；Vhot为测试开始时速度；Veot为测试结束时速度；P 为列尾设备采集到的列尾风压状态信息。在对列车的完整性进行监测判决的过程中，常用的判决方法主要有 2 种：1）单一条件直接判决法。该方法须对所有参数进行逐一观测。一旦有一个参数超过了观测参数门限的范围要求，就说明该参数指标存在异常，从而触发列车完整性异常的警告。只有当所有观测的参数都没有超过观测参数门限的范围要求时，才会判定列车完整性处于正常状态。2）基于阈值表决判决法。该方法会对所有状态量参数同时进行观测，并检查每个状态量参数是否超出观测参数门限的范围要求。如果有 50%或更多的状态量参数出现异常，系统就会发出列车完整性异常的警告；否则，则判定列车完整性处于正常状态。在该设计中，笔者选择了基于阈值表决判决法来进行列车完整性的监测和判定。具体的表决判决流程如图 2 所示。3 方法验证与结果分析笔者在现场搭建并投入了基于北斗定位的列车完整性检查系统进行试验，从现场运行日志中提取了北斗导航定位信息、惯性传感器的角速度和加速度信息数据，并将这些数据导入北斗/INS 组合导航系统中。笔者处理了改进后的基于迭代 Kalman 滤波算法的滤波，对比了三轴方向滤波前后的速度误差以及滤波前后的位置误差，验证了改进后算法的效果。速度误差与位置误差比较如图 3 所示。结果表明，通过应用改进后的迭代 Kalman 滤波构建的北斗/INS 组合导航系统，能有效缩小速度误差与位置误差，证明使用基于迭代 Kalman 滤波的北斗/INS 组合导航作为列车完整性检测的方法是可行的。该方法可以显著提高检测的精准性。4 结语运用迭代 Kalman 滤波算法，可以缩小和约束北斗/INS组合导航系统中的误差。通过组合导航系统能够提高列车完整性检查的精准性和连续性，从而保障列车安全稳定运行。图 3 三轴方向速度与位置误差比较天向速度误差/（ms-1）天向位置误差/m北向位置误差/m东向位置误差/m北向速度误差/（ms-1）东向速度误差/（ms-1）滤波前滤波后滤波前滤波后0.60.40.20-0.2-0.42.52.01.51.00.50-0.5-1.0-1.5-2.0-2.51.51.00.50-0.5-1.00.60.40.20-0.2-0.40.40.20-0.2-0.4-0.6时间/s时间/s（b）位置误差比较（a）速度误差比较0000001001001001001001002002002002002002003003003003003003005050505050501501501501501501502502502502502502502.01.51.00.50-0.5-1.0-1.5-2.0图 2 列车完整性表决判决流程开始结束初始化，列车完整性 正常票数 t=0，获得监测参 数值列车完整性 正常列车完整性 异常 L|L，21|？|vhot-veot|2vt=t+1t2？t=t+1是是是否否否中国新技术新产品2024 NO.1（上）-11-高 新 技 术随着遥感技术、信息化技术、物联网技术的不断发展，可以在列车完整性检查中融入更多技术、开辟更多优化方向，进一步提高列车完整性检查的精准性，保障列车行驶的安全与稳定，推动铁路行业发展。参考文献1 范楷，张淼，滕达，等.基于北斗卫星的列车完整性检查技术方案 J.铁路通信信号工程技术，2022，19（6）：23-27.2 郭军强.列车完整性检查技术综述与应用展望 J.铁路通信信号工程技术，2020，17（7）：84-87.3 蔡伯根，郭子明，杨翼，等.面向列车完整性监测的惯性传感器校准方法研究 J.仪器仪表学报，2020，41（3）：1-9.4 开祥宝，张淼，高媛，等.基于北斗导航的列车运行控制系统架构设计 J.铁道运输与经济，2018，40（10）：66-70.5 牛宏侠，张肇鑫，宁正，等.铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究 J.交通运输系统工程与信息，2019，19（1）：45-54.6 王宏健，王晶，刘振业.基于迭代扩展 Kalman 滤波建议分布和线性优化重采样的快速同步定位与构图 J.电子与信息学报，2014（2）：318-324.随着全球能源的枯竭，国家进一步加强关于节能减排、能源再利用方面的工作，发布了一系列政策和措施。电机作为能源消耗的重要部分，有效利用电机的能量对节能减排有很重大的意义1。传统的电机驱动系统，网侧使用的是不可控整流装置，该控制方式虽然稳定可靠，但是会产生大量谐波污染电网且能量只能从电网流向电机，只能实现能量的单向流动，当电机处于制动或发电状态时，能量不能回馈给电网，造成浪费2。而双 PWM 变换器将网侧的不可控整流装置替换为与机侧控制系统相同的 PWM 变换器，如此一来，就可以实现能量从电网流向电机以及由电机流向电网的双向流动，且可以实现直流母线电压的可调节，具有电压波动小、能够减少网侧谐波和功率因数高的优点3。本文针对双PWM 变换器的网侧和机侧分别采用了电压定向的矢量控制策略和 id=0 的矢量控制策略，并对系统进行了仿真验证。1 双 PWM 变化器数学模型双 PWM 变换器拓扑结构的中前端是三相电网，然后经过 PWM 整流器和母线电容，最终连接到 PWM 逆变器和永磁同步电机。如图 1 所示。1.1 整流器的数学模型为了便于 PWM 整流器数学模型的建立，通常需要进行如下假设：1）电网电压为三相对称的纯正弦波电压。2）网侧滤波电感为线性电感，不会饱和。3）在某些简化分析中，可以忽略功率器件的开关损耗。笔者先建立了三相PWM整流器在ABC坐标系下的数学模型，如公式（1）所示。uiiiR CSCSCSCLSSSDCabcDCabcgabc?1132?RLLSSSRLLSSSRLgggabcgggabcgg001320013200?uiiiLeeeDCabcgabc10?（1）式中：uDC为母线电压；Lg、Rg分别为网侧滤波电感、电阻；ix=（a，b，c）、ex=（a，b，c）、Sx=（a，b，c）分别为网侧三相电流、电压、开关函数；RDC为母线上的电阻负载；C为母线电容。将其经过 Clarke 变换到 坐标系下，再经过 Park 变换到 dq 坐标系下的数学模型，如公式（2）所示。uiiR CSCSCSLRLSLRLdqdqdqDCDCgggggg?1?uiiLeedqdqDCg10（2）式中：ed、eq为网侧电压的 dq 分量；id、iq为网侧电流的 dq一种能量双向流动的PMSM控制策略研究熊博张东青孙成国（黑龙江科技大学电气与控制工程学院，黑龙江 哈尔滨 150022）摘 要：本文提出了一种基于双 PWM 变换器的控制策略，以解决传统永磁同步电机网侧采用不可控整流带来的能量利用率低、对电网存在谐波污染以及能量只能单向流动等问题。该控制策略在电网侧采用了电网电压定向的矢量控制并网，实现了单位功率运行，直流母线电压可调；电机侧采用了常用的 id=0矢量控制，以实现对电机转速和转矩的控制。在 MATLAB/SIMULINK 中对该控制模型进行了搭建仿真，分析了直流侧母线电压以及电机转速、转矩和功率流动的情况。仿真结果表明，即使在负载突变的情况下，系统也可以做到快速恢复，可以实现网侧单位功率运行，电网和电机能量的双向流动验证了该控制策略的有效性。关键词：永磁同步电机；双 PWM 变换器：电网电压定向的矢量控制；id=0矢量控制 中图分类号：TM46文献标志码：A