钢轨探伤小车定位算法及数据传输系统研究

发布时间：2023-06-10 11:08

　　钢轨探伤小车是新一代铁路轨道探伤设备,具备沿线伤损自动识别功能。但其定位主要依赖里程计的航迹推算,存在累积误差且无法自动消除,需要人为校正;同时,探伤数据的存储也需要人工转存,难以满足伤损定位的精度和自动伤损扫查检测的功能需求。针对上述问题,本文提出一种结合卫星定位与航迹推算的数据融合算法来实现探伤小车自动定位,并结合4G研发了一套定位及数据传输系统。论文的研究内容如下:(1)研究了卫星定位与里程计航迹推算定位的基本原理以及其误差来源分析,基于经纬度的输出需求,选用地球坐标系并对航迹推算过程作坐标转换,建立了里程计定位模型。(2)基于扩展卡尔曼滤波(简称EKF)对组合定位方案进行设计,并通过自适应其噪声项,建立了 BDS/里程计组合定位模型。(3)基于树莓派对车载终端进行设计,采用ARM+GPRS+BDS架构,配合探伤小车工控一体机和内部程序设计,实现探伤数据接收、BDS数据获取、组合数据缓存与转发、状态自检等功能。(4)基于C#对远程数据管理平台进行开发,实现了对终端发送的数据接收与存储、实时探伤数据与小车运动轨迹的显示以及历史轨迹回放等功能,方便操作人员对于探伤过程的实时监视与管理...

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 定位及数据传输技术研究现状
        1.2.1 轨道车辆定位方式
        1.2.2 多传感器信息融合技术
        1.2.3 基于卡尔曼滤波的数据融合算法
        1.2.4 无线数据传输技术
    1.3 研究内容
第2章 定位系统的传感器建模
    2.1 导航定位系统常用坐标系
    2.2 BDS定位原理与误差分析
        2.2.1 BDS定位基本原理
        2.2.2 BDS定位误差分析
    2.3 里程计定位原理与误差分析
        2.3.1 基于里程计的航迹推算定位原理
        2.3.2 里程计定位误差分析
    2.4 本章小结
第3章 基于卡尔曼滤波的融合定位算法研究
    3.1 卡尔曼滤波算法
        3.1.1 线性卡尔曼滤波算法
        3.1.2 扩展卡尔曼滤波算法
        3.1.3 自适应卡尔曼滤波算法
    3.2 融合算法设计与实现
        3.2.1 BDS/ODO探伤小车组合定位方案设计
        3.2.2 基于EKF的融合定位算法设计与实现
        3.2.3 基于AKF的融合定位算法设计与实现
    3.3 本章小结
第4章 定位及数据传输系统研究
    4.1 系统概述
    4.2 系统硬件设计
        4.2.1 系统硬件整体构架
        4.2.2 系统硬件具体模块选型
    4.3 系统软件设计
        4.3.1 树莓派端软件设计
        4.3.2 服务器端软件设计
    4.4 本章小结
第5章 系统功能测试与算法验证
    5.1 功能测试
        5.1.1 定位功能测试
        5.1.2 数据传输功能测试
    5.2 算法验证
        5.2.1 信号正常铁路段的定位结果分析
        5.2.2 存在无信号区铁路段的定位结果分析
    5.3 本章小结
第6章 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
参考文献
致谢



本文编号：3832771