天津市地下鐵道運(yùn)營(yíng)有限公司 宋 寧

1.高速列車運(yùn)行信息分析

通常高速列車運(yùn)行過(guò)程中信息量大，所以分析都比較復(fù)雜。主要包括：列車的速度、位置、列車的外形及動(dòng)力等基本參數(shù)、線路的基本數(shù)據(jù)以及行車外部環(huán)境條件等六大類。

2.列控信息融合研究

為全面分析列控系統(tǒng)的集成性能，充分考慮各種信息，按信息抽象層次，將列車的控制信息為兩層三級(jí)進(jìn)行融合，方便在不同層面對(duì)列控信息進(jìn)行融合處理，實(shí)現(xiàn)信息融合的全面性。

2.1 卡爾曼濾波算法的運(yùn)行信息融合模型

根據(jù)常見(jiàn)離散系統(tǒng)的特性，列車運(yùn)行過(guò)程的數(shù)學(xué)模型為：

模型中的參數(shù)k是采樣時(shí)間，X(k)是該時(shí)間下的狀態(tài)參數(shù)，Z(k)為系統(tǒng)模型的觀測(cè)參數(shù)，W(k)是隨機(jī)噪聲參數(shù)，V(k)是觀測(cè)噪聲參數(shù)，Φ(k+1,k)為系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，H(k)是系統(tǒng)的測(cè)量矩陣。

2.2 模型改進(jìn)與仿真分析

卡爾曼濾波算法結(jié)合自適應(yīng)的基本要求是需要在各子濾波器中增加傳感器的噪聲估計(jì)，而且要在主濾波器中增加系統(tǒng)噪聲估計(jì)，對(duì)模型的噪聲以及測(cè)量噪聲的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行估計(jì)和修正，達(dá)到抑制濾波的發(fā)散、降低模型的誤差，最終達(dá)到提高濾波精度的目的。算法過(guò)程如下：

3.仿真分析

仿真軟件使用MATLAB仿真軟件，對(duì)改進(jìn)前后的模型算法和改進(jìn)后的模型算法進(jìn)行仿真對(duì)比分析。

根據(jù)圖1中能夠反映出當(dāng)在不同路測(cè)速傳感器進(jìn)行單獨(dú)各自測(cè)算時(shí)，所監(jiān)測(cè)到的高速列車的速度曲線出現(xiàn)了顯著的波動(dòng)，反而，通過(guò)聯(lián)合濾波處理后的曲線波動(dòng)明顯有所改善，并且基本呈現(xiàn)出穩(wěn)定平滑漸變的態(tài)勢(shì)。利用圖2，我們可以發(fā)現(xiàn)，通過(guò)使用改進(jìn)后的自適應(yīng)聯(lián)合卡爾曼濾波算法所計(jì)算出的融合效果圖，相比聯(lián)合卡爾曼濾波的融合結(jié)果，通過(guò)改進(jìn)后的自適應(yīng)濾波結(jié)果更加穩(wěn)定，精度也更加高。所以證實(shí)了自適應(yīng)算法使聯(lián)合卡爾曼濾波算法的優(yōu)越性，這種改進(jìn)后的濾波方式可以有效地消除噪聲帶來(lái)地干擾從而將測(cè)速精度大大地提高，重要的是系統(tǒng)地穩(wěn)定性得到了有效地改善。

圖1 常見(jiàn)卡爾曼濾波仿真圖

圖2 卡爾曼濾波結(jié)合自適應(yīng)仿真圖

4.融合性能分析

為了能夠驗(yàn)證模型的融合效果，現(xiàn)以行車許可模型為例，在車地信息傳輸部分加入故障模塊，模擬通道失效，錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)入系統(tǒng)的過(guò)程。

利用故障注入子模塊對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行故障注入分析（見(jiàn)圖3），采用不同的故障注入系數(shù)，通過(guò)多次仿真分析，分別采集了融合處理前后不同節(jié)點(diǎn)的錯(cuò)誤信息，并且將采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)，計(jì)算出統(tǒng)計(jì)的加權(quán)平均值，計(jì)算出了最終的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

通過(guò)圖4顯示，數(shù)據(jù)在未進(jìn)行融合處理前，會(huì)出現(xiàn)較多次數(shù)的錯(cuò)誤信息，并且錯(cuò)誤發(fā)生的頻次將隨著故障注入率的增加而變大。但是利用了融合數(shù)據(jù)分析處理后，錯(cuò)誤信息發(fā)生率有了明顯地改善。因此證明了，當(dāng)車載系統(tǒng)開(kāi)始計(jì)算速度監(jiān)控曲線前，將有效的信息通過(guò)改進(jìn)后的融合處理之后可以有效地使發(fā)生錯(cuò)誤信息的頻次進(jìn)行很好地控制，因此，車載系統(tǒng)中控制計(jì)算層可以利用信息融合方法以達(dá)到提高高速列車控制系統(tǒng)的可靠性與安全性。

圖3 故障注入模型

圖4 故障注入效果示意圖

5.結(jié)論

為了在高速列車計(jì)算系統(tǒng)中提高列車運(yùn)行信息的可靠性與安全性，本文旨在重點(diǎn)分析了測(cè)速數(shù)據(jù)、行車許可命令、線路信息以及臨時(shí)限速信息的多項(xiàng)融合處理方案，車載設(shè)備層分別使用不同的分析法對(duì)數(shù)據(jù)信息采取融合處理，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，建立了列控系統(tǒng)總體融合模型，分析了測(cè)速信息融合處理結(jié)構(gòu)，創(chuàng)新建立出了一套基于聯(lián)合卡爾曼濾波算法的高速列車測(cè)速信息融合模型。并且模型通過(guò)使用自適應(yīng)卡爾曼濾波算法對(duì)進(jìn)行改進(jìn)后，仿真驗(yàn)證了模型的正確性和改進(jìn)方法的有效性。

[1]唐松柏,黃問(wèn)盈.我國(guó)高速列車速度分級(jí)[J].中國(guó)鐵道科學(xué),2006,27(2):77-82.

[2]林瑜筠,譚麗,涂序躍等.高速鐵路信號(hào)技術(shù)[M].北京:中國(guó)鐵道出版社,2012:222-274,372-401.

[3]何友,王國(guó)紅,關(guān)欣.信息融合理論及應(yīng)用[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010:2-68,91-177.

[4]International Conference on Control[C].UK:Swansea,IEEE,1998:969-974.