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原文传递高速列车运行信息融合方法研究

论文题名：	高速列车运行信息融合方法研究
关键词：	高速列车;联邦卡尔曼滤波;融合决策;运行信息;实时监控;模糊推理
摘要：	高速列车运行信息是高速列车实时监控及产生决策行为的基础，具有多变性、复杂性的特征。虽然传感器技术的发展为信息的获取提供了保障和便利条件，但在信息获取的广度与深度方面还有待进一步的提高，同时在获取信息的准确性和实时性方面还需进一步改善。采用信息融合的方法可以有效提高信息的完整性和准确性及信息传输的可靠性。　　针对列车运行信息的融合方法问题本文以CTCS-3级列车为研究对象，把列车速度信息检测看作状态估计问题，把列车定位问题看作目标追踪问题，重点研究了列车测速信息融合方法、基于“当前”统计模型的列车位置信息融合方法、列车智能决策信息融合方法，仿真结果表明采用信息融合的方法对列车运行信息进行处理，对提高信息的准确性和可靠性具有较好的效果。　　通过对CTCS-3级列车运行控制系统的研究，首先从列车速度信息获取方式及系统要求出发，确定了速度信息融合方案。考虑到对于不能精确建立动力学数学模型和噪声模型的高速列车，对列车测速信息先采用扩展卡尔曼滤波方法对其速度信息进行动态状态估计，从而获得每路速度传感器测量信息的最优估计，再利用主滤波器对子滤波器结果进行融合处理，提高决策速度，抑制滤波发散。仿真结果表明，融合后的测速信息更加精确，并提高了测速系统的生存能力。从目标追踪的角度对列车融合定位方法进行了研究，采用“当前”统计模型，选用GPS/DR融合定位组合，建立列车定位融合模型，提出采用无复位式（No-Reset,NR）联邦滤波器进行融合定位，仿真结果表明具有较好的跟踪效果。　　针对列车运行控制系统的决策对象与过程比较复杂且决策结果不易确定的特征，对模糊推理信息融合技术进行了研究，建立了模糊推理信息融合模型，采用 SPN方法对列车控制专家知识进行表示，仿真结果表明列车运行控制系统结合模糊推理信息融合技术进行决策，具有较好的控制效果。
作者：	马军
专业：	电工理论与新技术
导师：	陈小强
授予学位：	硕士
授予学位单位：	兰州交通大学
学位年度：	2014
正文语种：	中文