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鋼軌探傷小車定位算法及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)研究

發(fā)布時間:2023-06-10 11:08
  鋼軌探傷小車是新一代鐵路軌道探傷設(shè)備,具備沿線傷損自動識別功能。但其定位主要依賴?yán)锍逃嫷暮桔E推算,存在累積誤差且無法自動消除,需要人為校正;同時,探傷數(shù)據(jù)的存儲也需要人工轉(zhuǎn)存,難以滿足傷損定位的精度和自動傷損掃查檢測的功能需求。針對上述問題,本文提出一種結(jié)合衛(wèi)星定位與航跡推算的數(shù)據(jù)融合算法來實現(xiàn)探傷小車自動定位,并結(jié)合4G研發(fā)了一套定位及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)。論文的研究內(nèi)容如下:(1)研究了衛(wèi)星定位與里程計航跡推算定位的基本原理以及其誤差來源分析,基于經(jīng)緯度的輸出需求,選用地球坐標(biāo)系并對航跡推算過程作坐標(biāo)轉(zhuǎn)換,建立了里程計定位模型。(2)基于擴展卡爾曼濾波(簡稱EKF)對組合定位方案進行設(shè)計,并通過自適應(yīng)其噪聲項,建立了 BDS/里程計組合定位模型。(3)基于樹莓派對車載終端進行設(shè)計,采用ARM+GPRS+BDS架構(gòu),配合探傷小車工控一體機和內(nèi)部程序設(shè)計,實現(xiàn)探傷數(shù)據(jù)接收、BDS數(shù)據(jù)獲取、組合數(shù)據(jù)緩存與轉(zhuǎn)發(fā)、狀態(tài)自檢等功能。(4)基于C#對遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)管理平臺進行開發(fā),實現(xiàn)了對終端發(fā)送的數(shù)據(jù)接收與存儲、實時探傷數(shù)據(jù)與小車運動軌跡的顯示以及歷史軌跡回放等功能,方便操作人員對于探傷過程的實時監(jiān)視與管理...

【文章頁數(shù)】:64 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 定位及數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 軌道車輛定位方式
        1.2.2 多傳感器信息融合技術(shù)
        1.2.3 基于卡爾曼濾波的數(shù)據(jù)融合算法
        1.2.4 無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)
    1.3 研究內(nèi)容
第2章 定位系統(tǒng)的傳感器建模
    2.1 導(dǎo)航定位系統(tǒng)常用坐標(biāo)系
    2.2 BDS定位原理與誤差分析
        2.2.1 BDS定位基本原理
        2.2.2 BDS定位誤差分析
    2.3 里程計定位原理與誤差分析
        2.3.1 基于里程計的航跡推算定位原理
        2.3.2 里程計定位誤差分析
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于卡爾曼濾波的融合定位算法研究
    3.1 卡爾曼濾波算法
        3.1.1 線性卡爾曼濾波算法
        3.1.2 擴展卡爾曼濾波算法
        3.1.3 自適應(yīng)卡爾曼濾波算法
    3.2 融合算法設(shè)計與實現(xiàn)
        3.2.1 BDS/ODO探傷小車組合定位方案設(shè)計
        3.2.2 基于EKF的融合定位算法設(shè)計與實現(xiàn)
        3.2.3 基于AKF的融合定位算法設(shè)計與實現(xiàn)
    3.3 本章小結(jié)
第4章 定位及數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)研究
    4.1 系統(tǒng)概述
    4.2 系統(tǒng)硬件設(shè)計
        4.2.1 系統(tǒng)硬件整體構(gòu)架
        4.2.2 系統(tǒng)硬件具體模塊選型
    4.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計
        4.3.1 樹莓派端軟件設(shè)計
        4.3.2 服務(wù)器端軟件設(shè)計
    4.4 本章小結(jié)
第5章 系統(tǒng)功能測試與算法驗證
    5.1 功能測試
        5.1.1 定位功能測試
        5.1.2 數(shù)據(jù)傳輸功能測試
    5.2 算法驗證
        5.2.1 信號正常鐵路段的定位結(jié)果分析
        5.2.2 存在無信號區(qū)鐵路段的定位結(jié)果分析
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝



本文編號:3832771

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