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      機(jī)車實(shí)時速度估計的研究現(xiàn)狀與技術(shù)展望

      2017-09-03 10:57:36湖南工業(yè)大學(xué)劉林凡
      電子世界 2017年16期
      關(guān)鍵詞:卡爾曼濾波機(jī)車車輪

      湖南工業(yè)大學(xué) 劉林凡

      機(jī)車實(shí)時速度估計的研究現(xiàn)狀與技術(shù)展望

      湖南工業(yè)大學(xué) 劉林凡

      重載機(jī)車是大宗貨物中長距離運(yùn)輸?shù)淖罴淹緩?。重載機(jī)車實(shí)時速度是粘著控制方法的重要參數(shù)。本文從添加裝置測量和利用已有的傳感器估計兩個方面,綜述了近年來重載機(jī)車實(shí)時速度估計的研究現(xiàn)狀。并討論了重載機(jī)車實(shí)時速度估計所面臨的難點(diǎn),主要在于噪音的處理和傳感器故障兩個方面。最后展望了機(jī)車實(shí)時速度估計的研究方向。

      傳感器;重載機(jī)車;實(shí)時速度;噪音

      0 引言

      近年來我國鐵路快速發(fā)展,鐵路網(wǎng)縱橫交錯,重載機(jī)車運(yùn)量大、速度快、成本低,給貨物運(yùn)輸帶來了極大便利[1]。隨著國家經(jīng)濟(jì)建設(shè)和一帶一路戰(zhàn)略的發(fā)展需求,貨運(yùn)重載將成為客運(yùn)高速之后中國鐵路建設(shè)的新重點(diǎn)。隨著鐵路機(jī)車的運(yùn)輸能力不斷釋放,保障重載機(jī)車安全運(yùn)行顯得尤為重要[2]。當(dāng)輪對的牽引力大于最大黏著力時,輪對就會產(chǎn)生空轉(zhuǎn)??辙D(zhuǎn)時輪對的轉(zhuǎn)速迅速上升,如果任其發(fā)展往往可能在數(shù)秒或略長時間內(nèi)超過構(gòu)造速度,這樣不僅使?fàn)恳ο陆?,而且由于高速空轉(zhuǎn)使輪對的踏面嚴(yán)重擦傷,若是帶有輪箍結(jié)構(gòu)形式的輪對,還會導(dǎo)致輪箍因過熱而松動脫落,同時牽引電機(jī)轉(zhuǎn)子繞組也可能因離心力過大而飛散“掃膛”,可能會引起重大安全事故[3]。重載機(jī)車安全運(yùn)行受到了廣發(fā)關(guān)注,是國內(nèi)外學(xué)者和科研單位研究的重點(diǎn)。

      牽引控制是保障機(jī)車安全運(yùn)行的關(guān)鍵環(huán)節(jié),然而,一切先進(jìn)的控制方法都是建立在實(shí)時了解軌道車輛實(shí)時速度的信息的基礎(chǔ)上的。當(dāng)前我國機(jī)車大部分采用光電式測速傳感器進(jìn)行機(jī)車實(shí)時速度的測量[4],電式測速傳感器的本質(zhì)是測量機(jī)車各個輪對的線性速度。在沒有發(fā)生的車輪空轉(zhuǎn)或滑行現(xiàn)象的情況下,這種方法能夠提供可靠的精度。當(dāng)車輪發(fā)生空轉(zhuǎn)或滑行時,車輪旋轉(zhuǎn)速度便不能準(zhǔn)確表示軌道車輛在線實(shí)時速度,通常的解決方法是平均所有已知的車輪速度。

      1 機(jī)車速度相關(guān)的概念介紹

      重載機(jī)車是指牽引重量達(dá)到或超過8000噸、車輛軸重超過27噸的貨物列車。隨著重載貨運(yùn)量增加,重載機(jī)車的牽引功率越來越高。例如,在《中國制造2025》中,提出研發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的30噸軸重機(jī)車,牽引功率要達(dá)到9600kw。車輪蠕滑及牽引力產(chǎn)生示意圖如圖1所示。

      圖1 車輪蠕滑及牽引力產(chǎn)生示意圖

      在機(jī)車載荷Wg的作用下,輪軌間的粘著作用可以提供輪周最大切向牽引力F。在機(jī)車運(yùn)行中,輪對受驅(qū)動力矩T的作用以輪對速度vd前行,輪對速度vd總是高于機(jī)車實(shí)時運(yùn)行速度vt,這種速度差稱為蠕滑速度為vs5]:

      式中:r為車輪半徑;ωd為輪對角速度。

      2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

      近年來,對估計重載機(jī)車實(shí)時速度的方法分為添加裝置測量和利用已有的傳感器估計兩個方面。

      在利用添加裝置測量機(jī)車實(shí)時速度的方法中,鄭平[6]研制了基于單片機(jī)的機(jī)車速度信號模擬與測量裝置。該裝置能準(zhǔn)確地測量機(jī)車運(yùn)行狀態(tài)下光電轉(zhuǎn)速傳感器輸出的速度信號。文獻(xiàn)[7]成功將激光技術(shù)運(yùn)用在機(jī)車實(shí)時速度測量上。文獻(xiàn)[8]提出將兩個慣性傳感器安裝在機(jī)車轉(zhuǎn)向架上,通過慣性傳感器的動態(tài)響應(yīng)估測機(jī)車的實(shí)時車速。其他基于的時間延遲檢測類似的方法也被提出,只是采用不同的傳感器,例如,光學(xué)傳感器[9]或攝像機(jī)[10]。由于可靠性、成本等方面的問題,這些系統(tǒng)都沒有被廣泛應(yīng)用于鐵路車輛。最近,全球定位系統(tǒng)已經(jīng)逐步應(yīng)用于軌道車輛的實(shí)時速度測量。姬冰冰[11]提出了基于自適應(yīng)卡爾曼濾波的方法來提高雷達(dá)的測速精度,并成功運(yùn)用在機(jī)車上。通過GPS或安裝雷達(dá),能夠獲得機(jī)車速度,但是這些方法不僅成本昂貴,而且在惡劣天氣狀況和經(jīng)過隧道時測速精度差。

      在利用已有的傳感器估計實(shí)時車速的方法中,任強(qiáng)[12]提出利用機(jī)車6個軸的速度和6個軸的加速度估計出重載機(jī)車的實(shí)時速度。趙寅[13]采用速度傳感器和加速度傳感器獲取的車身加速度和車輪速度信息,文獻(xiàn)[14]提出卡爾曼濾波算法的速度估算方法。利用機(jī)車已有的傳感器獲取相關(guān)信息,再通過處理獲取機(jī)車的實(shí)時速度是目前研究的難點(diǎn)。

      3 存在問題及技術(shù)展望

      3.1 存在的問題

      從上述研究現(xiàn)狀可看出,對軌道車輛實(shí)時速度估計的研究成果主要集中在添加裝置測量的基礎(chǔ)上,對本項(xiàng)目的研究具有重要的指導(dǎo)意義。但在采用已有的傳感器估機(jī)車實(shí)時車速方面的研究成果,尚不豐富,還需針對下述問題開展進(jìn)一步研究:

      (1)利用軌道車輛自有傳感器測量車速可以反應(yīng)車輛的實(shí)時速度狀態(tài),這種方法實(shí)用性和實(shí)時性好,但測量的效果受到數(shù)據(jù)處理能力的制約。由于噪聲干擾,速度傳感器輸出的原始速度信號中夾雜著噪聲分量。如果對速度信號不作處理就直接用于車輛實(shí)時速度測量,必然會影響粘著特性的辨識精度的可靠性,情況惡劣時甚至?xí)?dǎo)致控制系統(tǒng)做出錯誤的判斷和決策,嚴(yán)重?fù)p害粘著利用性能。

      (2)重載機(jī)車工作環(huán)境復(fù)雜、惡劣,在機(jī)車控制系統(tǒng)中,傳感器是機(jī)車中容易損壞的車載設(shè)備。目前,人工檢測和定期維修校準(zhǔn)是診斷測速傳感器故障的最基本的方法,但其工作效率低、工作強(qiáng)度大、實(shí)時性差,不能滿足重載機(jī)車當(dāng)前的需求。

      3.2 技術(shù)展望

      針對車輛運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜及軌道路面特殊而存在噪音問題,探索卡爾曼濾波器和模糊控制相融合的測速方法。為了模擬重載機(jī)車的真實(shí)運(yùn)行情況。通過合理選擇車輛測速動態(tài)方程系數(shù),用卡爾曼濾波器處理軌道車輛運(yùn)行中產(chǎn)生的噪聲。通過模糊控制調(diào)整系數(shù)以處理軌道車輛的空轉(zhuǎn)和打滑突發(fā)情況,對機(jī)車的實(shí)時速度進(jìn)行估計。

      針對傳感器容易損壞的問題,研究基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的傳感器故障診斷方法。近年來,BP算法,支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)等逐漸被應(yīng)用在傳感器故障診斷方面。在分析重載機(jī)車常見故障模式及故障特征的基礎(chǔ)上,采用深度學(xué)習(xí)的預(yù)測方法,建立重載機(jī)車傳感器的故障診斷模型,實(shí)現(xiàn)對傳感器系統(tǒng)的故障診斷和數(shù)據(jù)重構(gòu),將會是研究的熱點(diǎn)。

      4 總結(jié)

      重載機(jī)車的實(shí)時車速測量是粘著控制方法研究中的難點(diǎn),本文綜述了近年來國內(nèi)外重載機(jī)車實(shí)時車速測量方法和優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),并分析了利用重載機(jī)車自身速度傳感器測量實(shí)時車速方法中的難點(diǎn)。最后針對存在的難點(diǎn)問題,提出了進(jìn)一步研究的方向。

      綜合國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,以機(jī)車已經(jīng)安裝的傳感器為基礎(chǔ),研究多種傳感器融合的機(jī)車實(shí)時速度測量,將是未來研究的熱點(diǎn),研究多種傳感器融合的優(yōu)化算法,該算法的精度要優(yōu)于機(jī)車速度傳感器的測速的算法,這將是以后研究的重點(diǎn)。

      [1]陳慧楠.基于輸入約束在線辨識的高速列車主動粘著防滑牽引控制[D].北京交通大學(xué),2015.

      [2]方翁武.25t/30t軸重的重載機(jī)車動力學(xué)性能對比研究[D].西南交通大學(xué),2014.

      [3]計永海.東風(fēng)4型機(jī)車加裝空轉(zhuǎn)保護(hù)電路[J].鐵道機(jī)車與動車,1990(5):51-52.

      [4]馮雪強(qiáng).非接觸式機(jī)車光電速度傳感器故障分析與對策[J].機(jī)車車輛工藝,2013(1):47-48.

      [5]黃景春,唐守乾,林鵬峰,等.基于軌面辨識的電力機(jī)車粘著控制仿真研究[J].計算機(jī)仿真,2015,32(1):206-210.

      [6]鄭平.基于單片機(jī)的機(jī)車速度信號模擬與測量裝置[J].鐵道機(jī)車車輛,2012,32(6):79-81.

      [7]Mu.oz J,Craft M,Ahmadian M,et al.Multifunction LIDAR Sensors for Non-Contact Speed Measurement in Rail Vehicles:Part I-System Installation and Implementation[C]//2013 Joint Rail Conference.American Society of Mechanical Engineers,2013:V001T02A009-V001T02A009.

      [8]Mei T X,Li H.Measurement of vehicle ground speed using bogiebased inertial sensors[J].Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail & Rapid Transit,2008,222(2):107-116.

      [9]Bohmann J,Meyr H,Spies G.A digital signal processor for high precision non-contact speed measurement of rail-guided vehicles[C]// Vehicular Technology Conference.IEEE,2006:454-462.

      [10]Harvey A L,Cohen H A.Vehicle speed measurement using an imaging method[C]//International Conference on Industrial Electronics,Control and Instrumentation,1991.Proceedings.IECON. IEEE,1991:1730-1733 vol.3.

      [11]姬冰冰,買培培,蘇濤.一種基于卡爾曼濾波的機(jī)車測速雷達(dá)算法[J].火控雷達(dá)技術(shù),2009,38(1):43-47.

      [12]任強(qiáng),黃景春.重載機(jī)車粘著控制方法的研究與設(shè)計[M].成都:西南交通大學(xué),2014.

      [13]趙寅,徐國華,楊超,等.基于模糊卡爾曼濾波算法的速度估算方法[J].儀表技術(shù)與傳感器,2012(12):80-83.

      [14]Pichlík P,Zděnek J.Train velocity estimation by extended Kalman filter[C]//Electronics,Computers and Artificial Intelligence (ECAI),2016 8th International Conference on.IEEE,2016:1-4.

      劉林凡(1989—),男,碩士研究生,研究方向?yàn)殡娏鲃蛹夹g(shù)及其故障診斷。

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