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轨道水平状态多源信息融合测量技术研究
| 论文题名： | 轨道水平状态多源信息融合测量技术研究 |
| 关键词： | 轨道水平不平顺;倾角传感器;MEMS陀螺仪;信息融合;静态特性 |
| 摘要： | 截止2014年年底，我国的铁路营业总里程达到11.2万公里，高速铁路总里程达到1.6万公里，铁路运输已然成为陆地交通运输最重要的一种方式与手段。伴随着既有铁路六次大提速和高速铁路大建设，列车运行的安全性问题被社会和工程界更多地关注，723动车事故用生命与血的教训诠释了“铁路安全无小事”的深刻涵义，并极大地促进了铁路安全生产的大反思、大检查和大发展。轨道不平顺是一种对机车车辆系统的外部干扰，是机车车辆系统的主要震动源，直接影响铁路运输的安全性和舒适性，其常用检测手段是道尺和轨道检查仪，前者采用人工选点间断工作方式，存在检测效率低、劳动强度高、测量点不连续等缺点，通常只能作为辅助测量工具使用，后者是更为精确的轨道不平顺数字化检测设备，采用连续推行过程中自动测量的工作方式，具有测量效率高、精度高和信息密度大等突出优点，是当前最主要、应用最广泛的轨道不平顺状态检测手段。 目前，轨道检查仪多采用单一的倾角传感器对轨道水平不平顺进行测量，该传感器具有良好的静态特性，但测量成果中往往包含轨缝、焊缝、钢轨飞边等干扰信息，严重影响了轨道水平病害的诊断、定位与处置。 基于这一现状，本文将具有良好动态特性的微电子机械（Micro Electro Mechanical Systems，简称：MEMS）陀螺仪引入轨道检查仪水平测量系统，利用多传感器多源信息融合（Multi-Source Information Fusion，简称：MSIF）技术，实现倾角传感器和MEMS陀螺仪多源测量信息的互补修正，抑制和减小轨道水平不平顺测量误差。 本文围绕轨道水平不平顺MSIF技术展开，详细介绍了MSIF基本理论，分析了两种传感器的工作原理及特性，引出了加权融合方法以及卡尔曼滤波方法并进行了试验测试与效果分析，比较了这两种方法的优劣及其原因。在此基础上，提出了基于轨道水平不平顺信息数据级融合的自适应多重加权融合算法和集中式卡尔曼滤波融合算法，并进行了大量的实际线路测试与分析，通过与轨道检查仪逐点静态测量的结果对比分析，验证了新算法的有效性。 |
| 作者： | 刘萧鸣 |
| 专业： | 仪器仪表工程 |
| 导师： | 朱洪涛;鄢积分 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南昌大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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