本發(fā)明涉及軌道交通車輛速度計(jì)算領(lǐng)域，尤其涉及一種基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

在目前的軌道交通車輛應(yīng)用領(lǐng)域，車速的獲取基本依靠?jī)纱箢悾?/p>

一、一般在軌道交通車輛應(yīng)用領(lǐng)域，在沒有雷達(dá)，慣性導(dǎo)航設(shè)別等附屬設(shè)備情況下，利用動(dòng)力軸角速度傳感器獲取軸的角速度，濾波后，利用輪徑計(jì)算速度。并且利用多個(gè)軸的速度，通過邏輯計(jì)算得到車速。根據(jù)目前的文獻(xiàn)可以得知，確定參考車速的方法有最大輪速，最小輪速法，斜率法，綜合法等。但是，傳感器可能發(fā)生故障，在傳統(tǒng)的參考速度對(duì)故障的處理通常不足，不能可靠的排除故障傳感器的信號(hào)污染；傳感器的類型相同，所以無法排除由于非故障工況造成的干擾，比如空轉(zhuǎn)或者滑行。

二、有些高性能軌道交通車輛控制中，引入雷達(dá)，慣性導(dǎo)航設(shè)備，GPS等附屬設(shè)備，計(jì)算軌道交通車輛速度。利用上述非接觸的傳感器信號(hào)獲取加速度或者速度信號(hào)，綜合利用軸端角速度傳感器信號(hào)，利用卡爾曼濾波等算法計(jì)算參考車速。軌道交通車輛參考速度計(jì)算精度有所提高，可以排除空轉(zhuǎn)/滑行的干擾，但是增加車輛成本，算法也變得相對(duì)復(fù)雜。并且，雷達(dá)在低速的時(shí)候測(cè)量效果不佳，容易受到外界干擾；加速度傳感器在計(jì)算車速的有累計(jì)誤差，和角速度傳感器或者其他設(shè)備必須配合使用；GPS容易受到應(yīng)用條件的干擾，比如隧道等工況。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問題，本發(fā)明提供一種僅僅使用動(dòng)力軸上的速度傳感器獲取軌道交通車輛的速度，并且可以對(duì)速度傳感器進(jìn)行故障隔離與恢復(fù)，消除因空轉(zhuǎn)或滑行對(duì)軌道交通車輛速度估計(jì)造成的影響，消除電磁干擾噪聲影響，算法簡(jiǎn)單高效、速度計(jì)算精度高的基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算方法。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：一種基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算方法，包括如下步驟：

S1.獲取機(jī)車各被測(cè)車輪的速度；

S2.對(duì)所述各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得到融合機(jī)車速度。

作為本方法的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述步驟S1之后，還包括對(duì)所述各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行故障隔離與恢復(fù)的步驟S1a：

S1a.判斷被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值大于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪故障，將該車輪進(jìn)行故障隔離；

判斷被故障隔離的車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪恢復(fù)正常，解除故障隔離。

作為本方法的進(jìn)一步改進(jìn)，所述預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值為在預(yù)設(shè)區(qū)間的一個(gè)可變值，并且所述預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值與所述被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值成倒數(shù)正相關(guān)關(guān)系；

所述預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值為在預(yù)設(shè)區(qū)間的一個(gè)可變值，并且所述預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值與所述被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值成倒數(shù)正相關(guān)關(guān)系。

作為本方法的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S2中的數(shù)據(jù)融合的融合算法為加權(quán)融合算法。

作為本方法的進(jìn)一步改進(jìn)，所述加權(quán)融合算法如式(1)所示，

式(1)中，v為信息融合后機(jī)車的速度值，N_be為正常的車輪的數(shù)量，v_{delta_i}為被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值，v_i為第i個(gè)正常的被測(cè)車輪的速度。

作為本方法的進(jìn)一步改進(jìn)，在所述步驟S2之后還包括步驟S3：對(duì)所述融合機(jī)車速度進(jìn)行濾波，得到最終機(jī)車速度；所述濾波優(yōu)選為卡爾曼濾波。

一種基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算系統(tǒng)，包括速度采集模塊和數(shù)據(jù)融合模塊；所述速度采集模塊用于獲取機(jī)車各被測(cè)車輪的速度；所述數(shù)據(jù)融合模塊用于對(duì)所述各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得到融合機(jī)車速度。

作為本系統(tǒng)的進(jìn)一步改進(jìn)，還包括故障隔離模塊；所述故障隔離模塊用于判斷被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值大于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪故障，將該車輪進(jìn)行故障隔離；判斷被故障隔離的車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪恢復(fù)正常，解除故障隔離。

作為本系統(tǒng)的進(jìn)一步改進(jìn)，所述數(shù)據(jù)融合模塊采用的融合算法為加權(quán)融合算法。

作為本系統(tǒng)的進(jìn)一步改進(jìn)，還包括濾波模塊，所述濾濾模塊用于對(duì)所述融合機(jī)車速度進(jìn)行濾波，得到最終機(jī)車速度。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：

1、本發(fā)明僅僅使用動(dòng)力軸上的速度傳感器獲取軌道交通車輛的速度，并且可以對(duì)速度傳感器進(jìn)行故障隔離與恢復(fù)，消除因空轉(zhuǎn)或滑行對(duì)軌道交能車輛速度估計(jì)造成的影響，具有算法簡(jiǎn)單高效、速度計(jì)算精度高的優(yōu)點(diǎn)。

2、本發(fā)明不需要增加額外的硬件設(shè)備，安裝部署方便，實(shí)現(xiàn)成本低。

附圖說明

圖1為本發(fā)明具體實(shí)施例流程示意圖。

圖2為本發(fā)明具體實(shí)施例故障隔離流程示意圖。

圖3為本發(fā)明具體實(shí)施例故障隔離流程示意圖。

圖4為本發(fā)明具體實(shí)施例結(jié)構(gòu)示意圖。

具體實(shí)施方式

以下結(jié)合說明書附圖和具體優(yōu)選的實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述，但并不因此而限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。

如圖1所示，本實(shí)施例基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算方法，包括如下步驟：S1.獲取機(jī)車各被測(cè)車輪的速度；S2.對(duì)各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得到融合機(jī)車速度。

在本實(shí)施例中，在步驟S1之后，還包括對(duì)各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行故障隔離與恢復(fù)的步驟S1a：S1a.判斷被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值大于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪故障，將該車輪進(jìn)行故障隔離；判斷被故障隔離的車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪恢復(fù)正常，解除故障隔離。

在本實(shí)施例中，預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值為在預(yù)設(shè)區(qū)間的一個(gè)可變值，并且預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值與被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值成倒數(shù)正相關(guān)關(guān)系；預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值為在預(yù)設(shè)區(qū)間的一個(gè)可變值，并且預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值與被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值成倒數(shù)正相關(guān)關(guān)系。

在本實(shí)施例中，被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值為V_{delta_i}＝|v_i-v_loco|，v_i為第i個(gè)正常的被測(cè)車輪的速度，v_loco為機(jī)車速度。預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值T_gate為一個(gè)在預(yù)設(shè)的區(qū)間[T_min,T_max]內(nèi)的可變值，并且滿足其中，A和B均為預(yù)設(shè)的參數(shù)值，即當(dāng)V_{delta_i}越大，T_gate越??；V_{delta_i}越小，T_gate越大。預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值T_gate1為一個(gè)在預(yù)設(shè)的區(qū)間[T_min1,T_max1]內(nèi)的可變值，并且滿足其中，A₁和B₁均為預(yù)設(shè)的參數(shù)值，即當(dāng)V_{delta_i}越大，T_gate1越??；V_{delta_i}越小，T_gate1越大。

根據(jù)機(jī)車的速度與加速度之間的關(guān)系，當(dāng)然，故障判斷和恢復(fù)可以根據(jù)各個(gè)輪對(duì)的速度值v_i與車輛速度v_loco之間的偏差進(jìn)行判斷，也可以通過各個(gè)輪對(duì)的加速度a_i與車輛加速度a_loco的偏差進(jìn)行判斷，也可兩者結(jié)合進(jìn)行判斷。

在本實(shí)施例中，步驟S2中的數(shù)據(jù)融合的融合算法為加權(quán)融合算法。加權(quán)融合算法如式(1)所示，

式(1)中，v為信息融合后機(jī)車的速度值，N_be為正常的車輪的數(shù)量，v_{delta_i}為被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值。其中，V_{delta_i}＝|v_i-v_loco|，v_i為第i個(gè)正常的被測(cè)車輪的速度，v_loco為機(jī)車速度。

在本實(shí)施例中，在步驟S2之后還包括步驟S3：對(duì)融合機(jī)車速度進(jìn)行濾波，得到最終機(jī)車速度。步驟S3中的濾波為卡爾曼濾波。

本實(shí)施例中，通過安裝在機(jī)車輪對(duì)軸端的角速度傳感器獲取機(jī)車輪對(duì)的角速度傳感器信號(hào)，并通過信號(hào)連接硬線發(fā)送至牽引控制裝置，角速度傳感器信號(hào)在牽引控制裝置中使用，通過角速度傳感器信號(hào)計(jì)算得到線速度信號(hào)。通過角速度計(jì)算線速度的方法如式(2)所示，

v_i＝w_i×R (2)

式(2)中，v_i為輪緣線速度，w_i為傳感器采集的角速度，R為軌道交通車輛車輪半徑。軌道交通車輛的車輪半徑在使用過程中由于制造誤差和磨損，是變化的。所以軌道交通車輛的車輪半徑可以通過軌道交通車輛的其他設(shè)備或自動(dòng)校正或者是人工輸入的動(dòng)態(tài)半徑值。

由于軌道交通車輛運(yùn)用電磁環(huán)境惡劣，震動(dòng)大，速度傳感器有可能會(huì)有故障。雖然信息融合算法可以減少故障信號(hào)的干擾，但是還是會(huì)污染到融合后的傳感器觀測(cè)值。所以需要對(duì)速度傳感器信號(hào)做故障判斷，通過隔離，在信息融合中排除故障信號(hào)的干擾，達(dá)到正確獲取軌道交通車輛速度的目的。

如圖2所示，設(shè)通過機(jī)車角速度傳感器計(jì)算得到的線速度為v_i，機(jī)車的速度為v_loco，則可以計(jì)算通過傳感器獲得的機(jī)車速度與機(jī)車的速度差為V_{delta_i}＝|v_i-v_loco|，當(dāng)該速度差大于預(yù)設(shè)的故障門檻值時(shí)，通過計(jì)數(shù)器開始計(jì)數(shù)，否則將計(jì)數(shù)器復(fù)位，當(dāng)計(jì)數(shù)器所啟示錄的該速度差大于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間超過預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值時(shí)，則將該速度對(duì)應(yīng)的角速度傳感器標(biāo)記為故障，進(jìn)行故障隔離。如圖3所示，對(duì)于已經(jīng)被故障隔離的車輪的角速度傳感器計(jì)算得到的線速度v_i，同樣需要計(jì)算該線速度與機(jī)車速度之差，當(dāng)該速度差小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值時(shí)，啟動(dòng)計(jì)數(shù)器開始計(jì)數(shù)，當(dāng)該速度差小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間超過預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值時(shí)，則將該速度對(duì)應(yīng)的角速度傳感器標(biāo)記為正常，即從故障狀態(tài)恢復(fù)為正常狀態(tài)。

在本實(shí)施例中，以所有正常的角速度傳感器計(jì)算得到的線速度作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，通過如式(1)所示的加權(quán)算法進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到融合機(jī)車速度。在信號(hào)的產(chǎn)生及傳輸過程中，不可避免會(huì)引及噪聲，因此，對(duì)于融合機(jī)車速度，需要進(jìn)行濾波以濾除噪聲信號(hào)。在本實(shí)施例中，采用卡爾曼濾波器對(duì)融合機(jī)車速度進(jìn)行濾波。相對(duì)于現(xiàn)有技術(shù)中所采用的集中式卡爾曼濾波，即對(duì)每個(gè)牽引控制裝置獲取的輪對(duì)速度或加速度信息，通過卡爾曼濾波器進(jìn)行濾波。但是集中式卡爾曼濾波具有以下致命缺點(diǎn)：1、集中式卡爾曼濾波器的計(jì)算量隨著其維數(shù)的增加成3次方級(jí)數(shù)增加，容易導(dǎo)致“維數(shù)災(zāi)難”，從而不利于實(shí)時(shí)計(jì)算；2、集中式卡爾曼濾波器將各導(dǎo)航系統(tǒng)的輸出統(tǒng)一處理，各系統(tǒng)間容易互相影響，不利于系統(tǒng)故障的診斷，隔離；3、即便某系統(tǒng)診斷出故障并隔離成功，在其成功修復(fù)并企圖融入系統(tǒng)時(shí)需要將整個(gè)系統(tǒng)初始化，因此對(duì)系統(tǒng)的重構(gòu)復(fù)雜。針對(duì)集中式卡爾曼濾波的缺點(diǎn)，在本實(shí)施例中，采用基于信息融合的卡爾曼波濾算法，對(duì)經(jīng)過信息融合后的融合機(jī)車速度進(jìn)行卡爾曼濾波，降低了卡爾曼濾波算法的維度，并根據(jù)速度傳感器的速度信號(hào)的可信程度動(dòng)態(tài)調(diào)整融合權(quán)值，減少噪聲、故障以及空轉(zhuǎn)滑行對(duì)軌道交通車輛速度估計(jì)造成的影響。

在本實(shí)施例中，信息融合后機(jī)車的速度值v在傳輸過程中，不可避免的會(huì)引入噪聲，因此，需要對(duì)信息融合后機(jī)車的速度值v進(jìn)行濾波，以消除噪聲。在本實(shí)施例中，采用卡爾曼濾波算法對(duì)信息融合后機(jī)車的速度值v進(jìn)行濾波，輸出卡爾曼濾波后的機(jī)車速度值v_loco，以及機(jī)車的加速度并作為卡爾曼濾波的反饋量。

如圖4所示，本實(shí)施例基于信息融合的軌道交通車輛速度計(jì)算系統(tǒng)，包括速度采集模塊和數(shù)據(jù)融合模塊；速度采集模塊用于獲取機(jī)車各被測(cè)車輪的速度；數(shù)據(jù)融合模塊用于對(duì)各被測(cè)車輪的速度進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，計(jì)算得到融合機(jī)車速度。

在本實(shí)施例中，還包括故障隔離模塊；故障隔離模塊用于判斷被測(cè)車輪的速度與機(jī)車速度之間差值大于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的故障時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪故障，將該車輪進(jìn)行故障隔離；判斷被故障隔離的車輪的速度與機(jī)車速度之間的差值小于等于預(yù)設(shè)的故障門檻值的持續(xù)時(shí)間是否大于預(yù)設(shè)的恢復(fù)時(shí)間門檻值，是則判斷該車輪恢復(fù)正常，解除故障隔離。數(shù)據(jù)融合模塊采用的融合算法為加權(quán)融合算法，加權(quán)融合算法如式(1)所示。

在本實(shí)施例中，還包括濾波模塊，濾濾模塊用于對(duì)融合機(jī)車速度進(jìn)行濾波，得到最終機(jī)車速度。

上述只是本發(fā)明的較佳實(shí)施例，并非對(duì)本發(fā)明作任何形式上的限制。雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭露如上，然而并非用以限定本發(fā)明。因此，凡是未脫離本發(fā)明技術(shù)方案的內(nèi)容，依據(jù)本發(fā)明技術(shù)實(shí)質(zhì)對(duì)以上實(shí)施例所做的任何簡(jiǎn)單修改、等同變化及修飾，均應(yīng)落在本發(fā)明技術(shù)方案保護(hù)的范圍內(nèi)。