基于轨道不平顺匹配的多源融合列车定位方法

列车定位是保障铁路安全高效运营的基础,面向先进列车运行控制系统高精度、连续、可靠的位置服务需求,研究高精度、高可靠、低成本的匹配定位源提升列车定位系统的稳健性和准确度具有重要的现实意义。本文提出一种无布设轨道特征信号-轨道不平顺,利用惯性导航系统感知和测量轨道不平顺信号实现匹配定位,结合列车运动约束,实现了无布设情况下的全自主、全天候、全地域的连续可靠的组合定位。为了验证该方案的可行性,本文在真实铁路线路上进行了列车车载试验。试验结果表明:一个典型的战术级IMU可以实现0.6 m(98.46%置信度)的列车定位精度。该方法为多传感器融合的列车定位系统提供了一种新的定位信号源,可以用于提高车载列车定位系统的准确性和稳健性。

基于分数阶阻抗控制的7自由度机器人辅助主动康复训练方法

末端牵引式的康复机器人在被动训练方面有较好效果,但其主动训练方式还不成熟,且传统的末端牵引式康复机器人自由度较少,在训练空间轨迹上有一定局限,难以模仿康复医师的训练。本文采用S-R-S(球副-转动副-球副)结构的7自由度拟人机器人作为末端康复训练设备,有效提高康复系统的空间运动能力;针对冗余机器人逆解问题,设计了肘部自运动约束的逆运动学解法;通过引入基于位置的分数阶阻抗控制,将人机交互的反馈力偏差转化为位置偏差同时提高系统跟随响应的能力。实验结果表明相较于整数阶阻抗控制器,分数阶阻抗控制器可减少机器人的冲击调节时间34.5%,有效提高人机接触稳定性。康复训练实验表明所提康复训练方法可帮助患者逐渐按照既定轨迹逐渐提高运动能力,轨迹偏差结果能更真实反应患者的康复情况,有利于准确进行康复效果评估。

基于运动约束抑制惯导误差的高速列车隧道内定位方法

高速列车在隧道内卫星信号缺失,仅依靠由微机电(micro-electromechanical systems,MEMS)器件构成的惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差较大。针对这一问题,在不增加额外传感器的情况下,提出一种利用考虑微惯性测量单元(micro inertial measurement unit,MIMU)在列车上安装角的运动约束来抑制INS误差(consider the installation angles for motion constraints to suppress INS error,CIAMC-INS)的方法。该方法在考虑MIMU安装角的基础上建立运动约束模型;分析转弯对运动约束模型的影响,得到运动约束使用条件;在卫星信号良好且满足运动约束使用条件时估计安装角;将估计得到的安装角应用于运动约束抑制纯惯性导航系统(pure inertial navigation system,P-INS)误差,以提高列车隧道内导航精度。在真实隧道环境和人为断开卫星信号情况下均进行了车载导航试验。试验结果表明,采用CIAMC-INS方法列车在隧道内的定位精度得到明显提高,相比P-INS和传统的不考虑安装角的运动约束抑制惯导(traditional motion constraints suppress INS error,TMC-INS)方法,水平定位精度分别提高85%和42%以上,验证了该方法的有效性。

跨距与运动约束的隧道内列车惯性导航方法

高速列车通过隧道时无法接收卫星信号,而仅依靠惯性导航的定位误差增长较快,针对这一问题提出了一种利用列车和隧道特点辅助惯性导航的方法。该方法使用GNSS和运动约束估计IMU相对于车体的安装角,并在隧道内使用运动约束和路标跨距约束提高列车的定位精度。基于状态变换卡尔曼滤波设计了系统方程和观测方程,与传统方法相比,系统方程更接近线性定常系统,滤波时间更新方程与测量修正方程可采用相同的计算频率,减小实时计算负担,有利于高速运动下的组合导航。基于实际的高速列车行驶实验,设计了列车穿越隧道的仿真实验,实验结果表明,两种约束辅助的惯性导航在隧道内的定位精度有明显提高,优于3‰行程。

基于Inventor的耙矿绞车三维机构运动分析

本文提出了因耙矿绞车主机传动机构较为复杂,而至修理人员在修理该设备中对设备的工作原理存在一定的盲目性,从而影响设备的检修质量的问题,利用Inventor三维软件建立数字样机,模拟机构运动仿真,通过动画清晰演示了机构运动及原理,有效地解决了存在的问题,为设备检修提供便利。