一种多平台智能化轨道综合检测系统的制作方法

1.本发明涉及一种智能化综合检测系统，特别是针对轨道交通基础设施综合检测领域。


背景技术：

2.近年来我国铁路、公路交通得到快速发展，尤其是高速铁路建设进入快车道，到2025年，我国铁路网总规模将达20万公里，实现地市快速通达，到2030年实现县域基本覆盖，形成“八纵八横”高速铁路网主通道。随着我国高速铁路及城市轨道交通建设的高速发展，以轨道精密检测技术为核心的轨道线路精确测量技术研究逐渐成为保障列车行车舒适性和安全性的重要手段。多个国家投入了大量的人力物力来研制和更新各种检测设备，以满足当今铁路高速和重载的要求。
3.无论新建线路还是既有线路维护都对高精度轨道检测系统有着迫切的需求，现有的大型综合检测车虽然测量效率高、但是精度较差，难以满足毫米级测量精度需求，而便携式轨检小车采用手推式、接触式测量方式，虽然精度高，但存在全站仪设站等操作环节，操作复杂，测量效率较低。目前各铁路局和工程局对高精度轨道基础设施检测系统的需求主要依赖于面向欧洲国家进口，国内虽有部分厂家完成了产品研发，但在测量精度及数据置信度方面距离成熟产品和解决方案尚有较大差距。轨道综合检测技术已成为制约我国新建线路施工和既有线路养护作业效率提升的重要瓶颈。


技术实现要素：

4.本发明需解决的技术问题是提供测量效率高、精度高的轨道检测系统。
5.为解决上述技术问题，本发明提供了一种多平台智能化轨道综合检测系统，采取技术方案如下：
6.所述轨道检测系统包括惯性测量模块、gps接收机、里程计、激光测距仪和嵌入式计算机，所述轨道检测系统通过轨检梁固定于运行列车或驱动小车上，
7.所述惯性测量模块放置在检测梁中心，通过导航解算得到检测梁的方位和水平姿态角，为光学测量建立惯性基准，
8.所述激光测距仪为为二维激光测距仪，所述二维激光测距仪分列于检测梁两侧，用以测量所述惯性测量模块相对于轨道轨距点的距离；
9.嵌入式计算机对采集的惯导信息、里程信息和gps信息进行融合计算，并结合激光测距信息计算得到轨道几何参数；
10.当所述多平台智能轨道检测系统低速运行时，对惯性/里程组合导航航向角误差误差进行抑制，方法如下：
11.所述惯性/里程计组合导航kalman滤波采用速度匹配模式，
12.状态矩阵设置为：
[0013][0014]
式中，m1、m2为组合导航状态矩阵分量，为姿态转换矩阵，ω
in
＝ω
ie
ω
en
，其中ω
ie
为地球自转角速率，ω
en
为载体运动角速率，
[0015]
观测矩阵设置为：
[0016]
h＝[i2×
2 02×9]
[0017]
当多平台智能轨道检测系统高速运行时，对惯性/里程组合导航侧向零速误差进行补偿，方法如下：
[0018]
借助于列车行驶的纵向速度vd和惯导系统的航向角速率ωd对转弯半径进行实时估计，进而对由于列车转弯引起的侧向零速误差进行补偿。
[0019]
进一步的，还包括电子标签rfid，当运行列车或驱动小车经过地面电子标签时，标签阅读器读取标签信息，经过与远程定位同步服务器进行数据处理和数据同步，完成惯性基准的里程自动校准。
[0020]
进一步的，还包括电源控制电路，所述电源控制电路包括主控电路、4g模块和继电器，将电源输出分为两路，一路直接输出，为所述主控电路和4g模块提供电源；另一路对所述继电器进行控制，实现对检测装置的供电；所述主控电路上电后嵌入式软件自动运行，自动发送启动指令，或者通过4g及wifi无线网络控制继电器动作。
[0021]
进一步的，还包括一维激光测距仪，所述一维激光测距仪安装待识别地面物上方，由所述一维激光测距仪测出的一系列点坐标，获得一条列车走行方向上的高低起伏的方波轨迹，根据垂向距离不同，通过轨迹对比地面物预存廓型，统计出地面物的的数量、形状相关参数，从而实现地面物廓型检测和识别。
[0022]
进一步的，通过移动所述的一维激光测距仪至所述轨道检测系统中心位置垂直向下，根据一维激光测距仪在道岔口测得的特殊轨迹，辅助捷联惯导系统获取道岔具体位置，经过坐标提取，获得道岔廓型。
[0023]
进一步的，还包括数据采集后处理系统，在历史检测数据、维修数据以及设备台帐数据积累的基础上，根据轨道特征将异常检测点进行自动剔除，对原始数据进行比较，结合历史数据进行纵向比较，对线路状态安全进行预测，对轨道基础设施状态进行超限智能报警。
[0024]
与现有技术对比，本发明有益效果如下：
[0025]
本发明提供的多平台智能轨道检测系统突破集成设计、多平台适应、空间几何参数标校、惯性/里程/卫星/rfid/设计线形多信息融合等关键技术，基于专家系统的无人值守及智能报警技术，获得铁路轨道相关参数、状态，实现对几何参数的动态检测(包括水平、超高、轨距、轨向和高低等)和波浪型磨耗的检测，轨道缺陷的检测、铁路限界扫描以及路基沉降测量等。该系统具备开机自启动功能，可以通过远程控制模块进行操作，与车载服务器或者外部无线终端交互通讯，通过wifi或者4g/5g网络向云平台进行数据传输，确保用户实时获得轨道检测数据，用于指导高速铁路轨道的养护维修。多平台智能轨道检测系统可以在隧道、地面上、高架线路上运行，所有安装的设备均能全天候不间断工作。各检测模块间既可独立工作，又可同时作业并实现数据交互及共享，实现远程控制及传输数据、无人值守
操作。
[0026]
本发明分别针对低速检测平台和高速检测平台进行误差抑制补偿。适用于运营车辆、轨道检测车、便携式检测仪、以及中高速检测作业平台。
[0027]
本发明提出一种多平台智能化轨道综合检测系统，可安设于运营列车上，也可放置在驱动小车上独立运行，因其车载式动态检测方式对正常运营影响小、效率高、速度快，且真实地反映了在列车运行条件下的基础设施状态，可以作为铁路和城轨交通基础设施安全状态的主要检测手段之一。多平台智能轨道检测系统的成功研制，能够满足高效率、高精度的检测需求，具有广泛的市场应用前景。
附图说明
[0028]
图1示出了本发明具体实施例提供的多平台智能轨道检测系统组成示意图；
[0029]
图2示出了转向架典型结构示意图；
[0030]
图3示出了列车转弯时车厢与转向架之间的角度关系；
[0031]
图4示出了不同转弯半径下车厢与转向架之间的安装误差角关系；
[0032]
其中，1、惯性测量模块；2、电源控制电路；3、4gdtu；4、继电器；5、gps接收机；6、一维激光测距仪；7、二维激光测距仪。
具体实施方式
[0033]
下面结合附图和具体实施方式对本发明进一步说明。
[0034]
如图1所示，多平台智能轨道检测系统包括惯性测量模块1、gps接收机5、里程计、激光测距仪和嵌入式计算机。所述轨道检测系统通过轨检梁固定于运行列车或驱动小车上。
[0035]
所述惯性测量模块1采用光纤捷联惯导，零偏稳定性及重复性均小大于0.02
°
/h。所述惯性测量模块1放置在检测梁中心，通过导航解算得到检测梁的方位和水平姿态角，为光学测量建立惯性基准。
[0036]
所述激光测距仪为包括一维激光测距仪6、二维激光测距仪7，所述二维激光测距仪7分列检测梁两侧，用以测量所述惯性测量模块1相对于轨道轨距点的距离。
[0037]
在被检测车顶或驱动小车上方设置有定位gps天线，gps接收机5放置在检测梁内。
[0038]
在被检测车辆或驱动小车轴箱内加装里程计；
[0039]
嵌入式计算机惯导信息、里程信息和gps信息进行融合计算。利用里程信息、gps信息进行组合导航解算，得到惯性基准在测量过程中的实时三维坐标、运行速度以及里程。激光测距组件通过图像处理和坐标系变换分别计算出惯性基准到左右钢轨顶面和轨距点的相对位置，激光测距组件得到的左右轨距点的相对位置进行运算即可得到轨距；利用惯导测得坐标与激光测距所得到的钢轨顶面位移进行运算即可得到运行过程中左右轨道钢轨顶面实时三维坐标，经计算得到轨道几何参数。
[0040]
进一步的，当多平台智能轨道检测系统低速运行时，对惯性/里程组合导航航向角误差误差进行抑制。
[0041]
对于低速工况，同等长度线路测量耗时较长，惯性测量误差随时间累积，需通过惯性/里程组合导航，可以准确的估计水平姿态误差，但是航向角误差不可观测，而且轨道上
的变速机动也无法提高航向角误差的可观测性。因此，航向角误差的估计和修正是惯性/里程组合导航的核心问题。
[0042]
惯性/里程计组合导航kalman滤波采用速度匹配模式，
[0043]
根据捷联惯导系统的速度微分误差方程
[0044][0045]
式中，为哥氏项误差，为加速度计零偏。
[0046]fn
为加速度测量结果在导航坐标系表示，φn为惯导解算的姿态误差角(失准角)，ω
ie
为地球自转角速率，v
en
为组合导航速率，ω
en
为载体运动角速率，
[0047]
可以得到，在忽略加速度计测量误差的情况下，捷联惯导系统在每个导航周期内的速度增量误差可分为fn×
φ和两部分。
[0048]
里程计航位推算速度误差方程
[0049][0050]
式中，φn为惯导解算的姿态误差角，fn为导航坐标系下加速度分量，α为车厢与转向架之间的角度。
[0051]
与捷联惯导系统的速度误差方程做比较，可以发现两者含有共同项(fn×
)φn(fn为加速度计测量值，包含重力加速度)，所以在加速运动时，航位推算由姿态角误差与加速度相互作用产生的速度误差与捷联惯导系统中姿态角误差引起的该误差项是一致的，导致惯性/里程组合导航无法通过变速机动估计航向角误差，利用姿态角发散导致的速度误差来估计出系统的航向角误差。将捷联惯导系统的速度误差方程和航位推算速度误差方程相减得：
[0052][0053]
根据此微分方程可以改变组合导航的状态矩阵，将(fn×
)替换为(gn×
)。则组合导航系统的状态矩阵成为：
[0054][0055]
式中，m1m2为组合导航状态矩阵分量，为姿态转换矩阵，ω
in
＝ω
ie
ω
en
[0056]
此时，把航位推算速度当作真实速度，量测量不变，观测矩阵为：
[0057]
h＝[i2×
2 02×9]
ꢀꢀ
(5)
[0058]
式中，i为单位阵
[0059]
简化后的测量矩阵模型，一方面做了简化可以减少计算量，另一方面避免由于惯导速度发散而导致的观测矩阵中相关项引起的误差，提高了组合导航精度。
[0060]
进一步的，当多平台智能轨道检测系统高速运行时，对惯性/里程组合导航转弯引起的侧向零速误差进行补偿。
[0061]
对于综合检测车、运营动车组等高速检测平台，车厢通过转向架与车轮连接，典型
的转向架结构如图2所示，转向架通过中间的安装孔与车厢连接，车厢位于两端车轴中心线的切线处，为了能够平缓的转弯，车厢与转向架、转向架与车轮之间均有一些弹簧和阻尼器。
[0062]
列车转弯时车厢与转向架之间的角度关系如图3所示，假设轨道的转弯半径为r，两个转向架之间的距离为d，车厢与转向架之间的角度为α，根据图中的关系可以得到：
[0063][0064]
不妨假设两转向架之间的距离d为19m，根据式(6)可以得到不同转弯半径下车厢与转向架之间的安装误差角关系如图4所示。从图中可以看出，转弯半径越小，角度越大，如果不进行补偿，对惯性/里程仪组合导航的定位精度影响也就越严重。
[0065]
由于里程仪输出的是相对于转向架的纵向速度，其侧向速度为零。通常意义下的惯性/里程仪组合也是利用里程仪侧向零速的特点进行组合导航运算，由于车厢与转向架之间安装误差角的存在对于惯性基轨道线路状态检测系统需要对里程仪的输出速度进行转换补偿。
[0066]
假设里程仪输出速度为vd＝[v
d 0 0]
t
，为了定量评价安装误差角对惯性/里程仪组合导航定位精度的影响，以运营时速300km/h(83.3m/s)的高速动车组为例，仍然假定两转向架之间的距离为19m，当列车通过转弯半径为5000m的弯道时，由式(6)可得安装误差角α＝0.11
°
，进而可以得到相对于车厢的侧向速度
[0067][0068]
这就意味着列车以300km/h的时速通过转弯半径为5000m的弯道时，采用传统的侧向零速匹配方法将会产生0.158m/s的速度误差，从而会导致惯性/里程组合导航kalman滤波器产生一定程度的估计误差。
[0069]
为了对侧向速度误差进行补偿，需要准确获得转弯半径r，而传统的测量方法难以实时获取列车途经弯道的转弯半径，因此可以借助于列车行驶的纵向速度vd和惯导系统的航向角速率ωd对转弯半径进行实时估计。即
[0070][0071]
通过式(8)即可实时估计列车途经弯道的转弯半径，进而可以对由于列车转弯引起的侧向零速误差进行补偿，提高高速检测平台下系统测量精度。
[0072]
在本发明一些实施例中，还包括电子标签(rfid)，用于惯性基准位置信息进行定点修正，当运行列车或驱动小车经过地面电子标签时，标签阅读器读取标签信息，经过远程定位同步服务器进行数据处理和数据同步，完成惯性基准的里程自动校准。
[0073]
在本发明一些实施例中，还包括电源控制电路，所述电源控制电路包括主控电路、4g模块和继电器，将电源4输出分为两路，一路直接输出，为所述主控电路和4g模块提供电源；另一路对所述继电器进行控制，实现对检测装置的供电。
[0074]
所述主控电路上电后嵌入式软件自动运行，自动发送启动指令，或者通过4g及wifi无线网络控制继电器动作。
[0075]
在本发明一些实施例中，还包括一维激光测距仪，所述一维激光测距仪安装待识
别地面物上方，由所述一维激光测距仪测出的一系列点坐标，获得一条列车走行方向上的高低起伏的方波轨迹，根据垂向距离不同，通过轨迹对比地面物预存廓型，统计出地面物的的数量、形状相关参数，从而实现地面物廓型检测和识别。
[0076]
进一步的，通过移动一维激光测距仪至所述轨道检测系统中心位置垂直向下，根据一维激光测距仪在道岔口测得的特殊轨迹，辅助捷联惯导系统测量道岔，获取道岔具体位置，实现道岔处异常数据的自动剔除、滤波等功能，提高轨道几何参数检测精度。当位移传感器经过道岔区域，经过坐标提取，获得道岔廓型。
[0077]
在本发明一些实施例中，还包括数据采集后处理系统，用于超限智能报警。
[0078]
轨道基础设施检测数据量大，并且由于道岔、轨道接缝等因素影响，光学测量会存在较多的异常数据点，若仅依靠人为剔除异常点，工作量大、效率低、准确性差，需要借助异常剔除算法实现异常检测剔除，再根据有效检测数据，对轨道基础设施状态进行超限智能报警，实现无人值守。
[0079]
所述数据采集后处理系统在历史检测数据、维修数据以及设备台帐数据积累的基础上，根据轨道特征将异常检测点进行自动剔除，将完整有效的原始数据纳入状态管理数据库；对原始数据进行比较，结合历史数据进行纵向比较，对线路状态安全进行预测，对轨道基础设施状态进行超限智能报警。
[0080]
以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。