多傳感器鐵路軌道區(qū)段占用檢測(cè)方法研究.pdf

1、鐵路信號(hào)是鐵路上信號(hào)顯示、聯(lián)鎖、閉塞設(shè)備的總稱，向鐵路行車人員傳達(dá)有關(guān)機(jī)車車輛運(yùn)行條件、行車設(shè)備狀態(tài)以及行車指示和命令等信息，以確保行車的安全。在鐵路信號(hào)系統(tǒng)中如何檢測(cè)線路上是否有車輛占用是極其重要的，檢測(cè)線路包括站間的區(qū)間線路和站內(nèi)的區(qū)段線路。
　　本論文針對(duì)鐵路車站軌道區(qū)段占用檢測(cè)方法進(jìn)行研究，在綜述典型軌道區(qū)段占用檢測(cè)方法的基礎(chǔ)上，對(duì)檢測(cè)方法的研究歷史、現(xiàn)狀和存在的問題進(jìn)行了論述，并提出一種新的計(jì)軸設(shè)備占用檢測(cè)方法，并逐步展

2、開理論研究，解決檢測(cè)方法中的關(guān)鍵問題，通過仿真與實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)對(duì)所提出的方法進(jìn)行驗(yàn)證。
　　本論文的主要研究工作內(nèi)容與創(chuàng)新成果如下:
　　1.針對(duì)現(xiàn)有計(jì)軸傳感器存在的數(shù)據(jù)單一、沒有容錯(cuò)功能等缺陷，提出使用紅外計(jì)軸傳感器、接近計(jì)軸傳感器、列車存在傳感器來實(shí)現(xiàn)列車的計(jì)軸，包括傳感器的安裝方式、計(jì)軸數(shù)據(jù)采集方法、計(jì)軸序列編碼方式、計(jì)軸數(shù)據(jù)特征提取等關(guān)鍵技術(shù)，為計(jì)軸數(shù)據(jù)處理及軌道區(qū)段的占用檢測(cè)打下基礎(chǔ)。傳感器所產(chǎn)生的輸出數(shù)據(jù)全部為二值電平

3、數(shù)據(jù)，因此所形成的編碼數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、抗干擾性能強(qiáng)、數(shù)據(jù)容易處理和傳輸;
　　2.在紅外計(jì)軸、接近計(jì)軸、列車存在傳感器安裝、采集、編碼的基礎(chǔ)上，為去除干擾，提高計(jì)軸準(zhǔn)確率，以計(jì)軸編碼為基礎(chǔ)，把KMP匹配算法與計(jì)軸編碼數(shù)據(jù)結(jié)合，提出了KMP計(jì)軸匹配檢測(cè)算法;通過對(duì)待計(jì)軸數(shù)據(jù)編碼的完整性、有序性、相似性特征的提取，加權(quán)計(jì)算后得到計(jì)軸匹配算法計(jì)算輸出值，依據(jù)輸出值進(jìn)行判斷是否是列車的一軸數(shù)據(jù)。該算法時(shí)間復(fù)雜度低，程序上容易實(shí)現(xiàn)，處理速度快，但

4、抗干擾能力相對(duì)較弱，適用于干擾較少的區(qū)段，通過仿真算法達(dá)到了預(yù)期的效果;
　　3.為提高復(fù)雜環(huán)境下對(duì)干擾識(shí)別，在計(jì)軸編碼序列中加入了時(shí)間要素，提出了基于時(shí)間序列匹配計(jì)軸算法模型(TSCRM)，以時(shí)間序列變化速度和加速度作為序列匹配的手段，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)計(jì)軸編碼與待檢測(cè)計(jì)軸編碼數(shù)據(jù)的相似度匹配，實(shí)現(xiàn)原理簡(jiǎn)單，處理速度快，具有抗干擾能力強(qiáng)，通過仿真和現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)分析得到了準(zhǔn)確數(shù)據(jù);
　　4.軌道區(qū)段占用情況更復(fù)雜一些，為進(jìn)一步提高軌道

5、區(qū)段占用判斷準(zhǔn)確度，提出了基于D-S證據(jù)理論和基于混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息融合方法來解決軌道區(qū)段是否占用的問題，對(duì)是否有物體通過、軌道區(qū)段占用、列車速度、列車加速度、列車運(yùn)動(dòng)方向、列車面積六個(gè)信息進(jìn)行融合，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)證據(jù)和離差最大化法確定了有車、無車、不確定三種情況下的基本概率賦值，再運(yùn)用多傳感器時(shí)域遞歸的軌道是否占用檢測(cè)模型進(jìn)行判定;為避免D-S證據(jù)理論建模的局限性，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)通過歷史數(shù)據(jù)計(jì)算各傳感器的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)，同時(shí)考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入

6、局部最優(yōu)的情況，通過引入混沌機(jī)制，使得該種混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效地避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中易陷入局部極小值的缺點(diǎn)，并對(duì)微小區(qū)別的模式具有更好的識(shí)別效果。通過兩種融合算法，使得判斷更加準(zhǔn)確。
　　5.為證明作者提出計(jì)軸匹配方法、信息融合軌道區(qū)段占用檢測(cè)模型的有效性，系統(tǒng)設(shè)計(jì)了具體測(cè)試方案，采用CAN總線結(jié)構(gòu)，把軌道旁邊的設(shè)備及室內(nèi)設(shè)備都連接到總線上，完成了數(shù)據(jù)采集及信息傳輸。為提高CAN總線數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃裕阼F路室外現(xiàn)場(chǎng)使用確認(rèn)性通

7、信和執(zhí)行性通信的方法;設(shè)計(jì)繼電器控制單元時(shí)，通過檢測(cè)控制信息實(shí)現(xiàn)控制反饋，實(shí)現(xiàn)繼電器的可靠性控制;實(shí)現(xiàn)與原軌道電路并行輔助控制的方式完成軌道區(qū)段占用的安全防護(hù)，提高了占用檢測(cè)準(zhǔn)確度的同時(shí)，也可以實(shí)現(xiàn)軌道電路的斷軌檢測(cè)，遵循了“故障導(dǎo)向安全”的原則;經(jīng)過兩年多的連續(xù)實(shí)際測(cè)試，計(jì)軸數(shù)、軌道占用正確率達(dá)到了100％，且適應(yīng)環(huán)境的變化，實(shí)際測(cè)試也達(dá)到了預(yù)期的效果。
　　論文經(jīng)過理論研究、仿真和實(shí)際的測(cè)試，證明作者所使用的方法是可行的、準(zhǔn)確