基于MEMS陀螺儀的鐵路軌道塌陷監測系統設計*

陸 晨， 陳坤杰

(南京農業大學 工學院， 江蘇 南京 210031)

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基于MEMS陀螺儀的鐵路軌道塌陷監測系統設計*

陸 晨， 陳坤杰

(南京農業大學 工學院， 江蘇 南京 210031)

針對鐵路軌道經常塌陷、事故頻發現狀，為有效監測軌道塌陷情況，設計了一種基于微機電系統(MEMS)陀螺儀的鐵路軌道塌陷監測系統。分析了系統的基本設計原理，以MEMS陀螺儀、GPS模塊為姿態測量元件，采用可編程邏輯控制器(PLC)對陀螺儀和全球定位系統(GPS)模塊信息進行實時采樣，定制了Win CE操作系統的ARM存儲控制。同時，應用卡爾曼濾波算法在Matlab上實現陀螺儀和GPS數據融合、消除噪聲。系統測試前使用專用水平儀傳感器進行靜態檢測。測試結果表明：在平整和顛簸兩種路段下，系統檢測值準確可靠。當系統檢測出傾角誤差絕對值大于0.4°時，能夠準確反映塌陷超標并反饋信息。系統符合我國鐵路軌道動態檢測指標，可廣泛應用于鐵路軌道塌陷監測。

軌道塌陷； 陀螺儀； 卡爾曼濾波； Matlab； 傾角誤差

0 引 言

盡管,MEMS陀螺儀在各個領域應用廣泛[1～3]，但是在軌道塌陷監測上的應用仍不足。對于偏遠地區，普通的人工靜態檢測效率低下、技術裝備落后；調用大型軌道檢測車間隔周期太長，無法滿足安全生產要求。

本文設計了一套低成本便攜式軌道塌陷監測系統及相關算法。系統以微機電系統(micro-electro-mechanical system,MEMS)陀螺儀和GPS模塊為姿態檢測元件，運用卡爾曼濾波算法進行數據融合，配置Win CE[4]操作系統的嵌入式為系統控制核心，并進行系統實驗驗證。

1 基本原理

1.1 軌道塌陷檢測

系統主要檢測軌道水平方向和垂直方向塌陷。水平方向塌陷指在左右兩軌中，其中一邊軌道發生凸起或者凹陷；垂直方向塌陷指對于單軌而言，單軌的某一位置凸起或者凹陷，如圖1(a)和圖1(b)所示。參考國家鐵路局對軌道不平順[5]參數的檢測，系統通過將陀螺儀、GPS等器件安裝在測試平臺上，以人工推行方式，同時獲取軌道水平方向和垂直方向傾角以及位置信息，通過檢測兩個方向傾斜角度大小反映軌道塌陷程度。將傾斜角度獲得值與軌道日常值進行比較，當超過軌道允許塌陷范圍時，便安排專門維修人員搶修，保證鐵路軌道正常運營。

圖1 軌道塌陷檢測原理

1.2 測量指標

根據我國鐵路軌道動態檢測要求，參考軌道質量指數(TQI)[6]，制定了軌道動態塌陷檢測指標，見表1。對于速度v不同的機車，軌道塌陷指標不同。檢測標準按照每隔1 m的峰值管理法[7]，取1 m內水平和垂直最高塌陷值，分為I，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ 4個等級，等級越高塌陷程度越嚴重。

表1 軌道塌陷監測指標

為適應不同速度機車運行，根據軌道檢測指標表1選取水平和垂直方向塌陷報警閾值分別為6 mm和5 mm，根據圖1推導公式

(1)

(2)

式中L為檢測距離；M為單軌寬度；θ為傾角。計算可得水平傾角θ為0.45°；垂直傾角θ為0.4°。由于系統根據檢測軌道傾角值來判定軌道塌陷程度，所以當傾角θ變化大于0.4°時，便判定塌陷超標。

2 系統硬件和軟件設計

2.1 系統總體設計

軌道塌陷監測系統由數據采集單元、存儲單元和數據處理3部分組成。系統主要通過可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)采集陀螺儀和GPS模塊信號，得到傾角和對應的位置信息，然后串口發送數據至WinCE系統的ARM[8]中，最后在PC終端上運用卡爾曼算法對數據進行融合、除噪聲，從而顯示分析軌道塌陷情況得出結論。圖2為軌道塌陷監測系統的總體設計。

圖2 系統總體設計框圖

2.2 硬件設計

綜合考慮各種因素，選用型號為LPMS—CU的陀螺儀和天寶BD970的GPS模塊。為了同時將陀螺儀數據和GPS數據輸出，通過GPS中1PPS[9]的信號上升脈沖,解算出對應時間的陀螺儀數據，達到時間同步。

系統采集信號包括兩部分：陀螺儀信號和GPS信號。由于GPS傳輸回來經緯度信息能直接被PLC采集，只需在PLC程序中解調獲得具體位置信息即可，不需要將信號放大[10]。陀螺儀信號相對弱，所以要對陀螺儀信號進行信號放大電路設計。先利用減法器將角度信號0位電壓濾除，獲得與電壓信號成比例的凈電壓信號，再利用乘法器按比例放大，設計電路如圖3所示。

圖3 信號放大電路

2.3 軟件設計

2.3.1 系統控制中心設計

根據系統控制的要求，選用型號為mini2440的ARM9開發板，開發板采用Samsung S3C2440微處理器，采用專業穩定的CPU內核電源芯片和復位芯片來保證運行。為方便保存和顯示數據，系統主板的操作系統定制為Win CE操作系統[11]。Win CE操作系統開發流程如圖4所示。

按照開發流程完成系統定制后，生成名為eboot.nbo 的Bootloader鏡像文件以及名為NK.bin的系統鏡像文件，首先，下載Bootloader鏡像文件，然后，完成NK.bin內核鏡像文件的下載。經過調試和修改完成Win CE操作系統的定制。

2.3.2 PLC數據采集

數據采集部分需要完成對陀螺儀和GPS模塊兩路傳感器信號的采集。具體設計如下：選擇X0，X1作為陀螺儀和GPS模塊兩路傳感器信號的輸入端。當系統工作時，實現對兩路信號的采集，要求每0.2 s采集一次，并將采集到的脈沖頻率存放到PLC內部寄存器D10～D13，同時實現C235～C238計數器的清零操作。流程圖如圖5(a)所示。

圖5 信號處理流程

2.3.3 PLC與GPS數據通信

PLC與GPS之間的數據通信必須遵從美國國家海洋電子協會NMEA 0183協議[12]。根據協議規定GPS接收數據通過串行口通信輸入PLC[13]，采用每周期計算，輸出各相關定位數據，采用順序控制的方法，按照圖5(b)通信流程。例如，當讀取當前的坐標時，同時分析$GPGGA定位信息；當讀取時間時，可分析$GPRMC幀數據。以此類推，其他信息可參考NMEA0183協議獲取。按照此規則可得到GPS接收的當前坐標、當地時間、海拔以及方向。

2.3.4 卡爾曼濾波算法設計

對于系統而言，單獨使用陀螺儀不能提供有效的角度信息。陀螺儀能提供瞬間的動態角度變化，但是由于其本身的固有特性、溫度及積分過程的影響，它會隨工作時間的延長而產生漂移誤差，同時，在檢測過程中會有大量噪聲干擾。為了克服這些問題，采用卡爾曼濾波算法(最優化自回歸數據處理算法)[14]。算法利用GPS模塊的測量值和陀螺儀測量的角度值進行數據融合和矯正，從而得到最優的角度值。

在實際計算過程中，卡爾曼增益(Kalman gain)K會隨不同時刻而改變，滿足在狀態估計時對信息的加權。

式(3)、式(4)、式(5)、式(6)為卡爾曼濾波狀態更新方程

X(k|k-1)=AX(k-1|k-1)+BU(k)

(3)

P(k|k-1)=AP(k-1|k-1)AT+Q

(4)

K(k)=P(k|k-1)HT/(HP(k|k-1)HT+R)

(5)

X(k|k)=X(k|k-1)+K(k)(Z(k)-HX(k|k-1))

(6)

式中A和B為狀態轉移矩陣，K為卡爾曼增益，Z(k)為觀測矩陣，H為參數矩陣，P(k|k-1)為對應于X(k|k-1)的協方差。Q和R分別為噪聲協方差陣和測量誤差協方差陣，用于校正濾波算法，形式如下

(7)

式中qgps和qgyro分別為GPS模塊和陀螺儀測量的協方差。系統協方差代表系統精度的可靠性，協方差值越小，系統精度越可靠。經過卡爾曼濾波處理，能消除陀螺儀的漂移以及減小噪聲，從而優化角度值。

3 系統實驗

3.1 實驗方法

實驗地點選取平整和顛簸兩種道路代替鐵路軌道進行，設備安放在手推車上。小車運行速度為1～1.5 m/s，兩種路段運行距離均為10 m，采樣周期0.2 s，分別在3天內進行3次實驗，每次實驗同時檢測出兩個方向傾角和位置信息，最后用卡爾曼濾波算法進行處理得出結論。

3.2 實驗結果

系統實驗前，先用專用水平儀和量角器測得采樣點的靜態值，3次測量取平均值，確定系統角度最大調整范圍。然后設定平整路段程序最大調整范圍±10°，顛簸路段最大調整范圍±50°。系統平穩后，設定采樣頻率5 Hz，在平整和顛簸兩種路況下分3天進行3次實驗，得到對應位置坐標下測量值。最后上傳至上位機進行卡爾曼算法處理，獲取對應位置坐標下的誤差絕對值(濾波后檢測值與靜態值之差)以及系統協方差值。根據協方差值來判定系統檢測精度，協方差越小精度越高；根據誤差絕對值來判定塌陷是否超標。以測得的水平傾角為例，表2列舉一天實驗中平整和顛簸路段典型實測水平傾角數據。

由表2數據分析可知：在平整和顛簸2種路段下，系統協方差分別為0.004 8和0.003 6，無限接近于0，系統檢測準確度高。同時，當傾角誤差絕對值大于等于0.4°時，系統能準確檢測出并反饋位置坐標，符合我國鐵路軌道動態檢測指標。

表2 路面實測水平傾角變化

4 結 論

1)系統主要通過PLC來集陀螺儀角度信號和GPS位置信號，卡爾曼濾波算法將GPS數據和陀螺儀數據融合，實驗中，采集過程具有良好的動態響應，為系統的穩定控制提供保障。

2)通過在平整和顛簸2種路段實驗下，系統協方差值小，系統檢測值可靠。同時，系統能有效監測不同位置坐標下傾角變化。當系統檢測出傾角誤差絕對值大于等于0.4°，準確反映出塌陷超標并反饋信息。系統指標符合我國鐵路軌道動態檢測標準，可廣泛應用于鐵路軌道塌陷的監測。

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Design of railway track collapse monitoring system based on MEMS gyroscope*

LU Chen, CHEN Kun-jie

(College of Engineering,Nanjing Agricultural University,Nanjing 210031,China)

Facing on the phenomenon of railway track often collapse in some areas，a kind of railway track collapse monitoring system based on MEMS gyroscope is proposed.Basic design principle of the system is analyzed.MEMS gyroscope and GPS module are used as attitude measurement components,adopting programmable logic controller(PLC)to real-time collect sampling of gyroscope and GPS module information,customizing ARM storage control of Windows CE operating system.Data of gyroscope and GPS are fused，noise is eliminated by using Kalman filtering algorithm on Matlab software.Special level sensor is used for static test before the system test.The test results show that the system has accurate readings on the flat and bumpy road.The system can feedback the results effectively when inclination error is more than 0.4°.The system conforms to the index of railroad track dynamic detection in China,which can be widely used in railway track subsidence monitoring.

track collapse; gyroscope; Kalman filtering; Matlab; inclination error

10.13873/J.1000—9787(2017)08—0085—04

2016—09—06

江蘇省科技支撐計劃(社會發展)資助項目(BE2014708)

TP 212

A

1000—9787(2017)08—0085—04

陸 晨(1991-)，男，碩士研究生，主要研究方向為機電一體化、儀器儀表測量技術。

陳坤杰(1963-),男，通訊作者，博士，教授，從事農產品檢測技術與研究工作，E—mail:kunjiechen2@njav.edu.cn。