基于卡尔曼滤波的轨道不平顺识别文献综述
2020-04-14 19:59:14
轨道不平顺作为外部激励对列车行驶会产生动力响应,这会影响到列车的平稳舒适度和行驶安全性,所以铁轨平顺检测对于保证行车安全和对轨道的维护有着重大的意义。目前,轨道不平顺的检测主要是由轨检车和人工检测来完成。轨检车的系统复杂,易受外界干扰,而且成本非常高;人工检测需要很大的劳动力,且效率很低。随着铁路运输的不断提速,铁路部门对铁路轨道不平顺状态参数要求越来越高,近年来国内外对轨道不平顺状态的检测进行了大量的研究。本课题拟通过虚功原理,建立完整的车辆轨道系统动力学模型。在传统的卡尔曼滤波基础上,推导含未知激励的卡尔曼滤波,然后通过推导的含未知激励的卡尔曼滤波对车载轨道不平顺进行估计。
{title}2. 研究的基本内容与方案
{title}1)利用图书馆和文献数据库收集与本课题相关的国内外文献资料,并进行分类整理汇总;
2)根据汇总得到的资料,完成本课题的选题报告书;
3)学习卡尔曼滤波的原理及推导过程,推导含有未知的激励的卡尔曼滤波。
4)根据虚功原理建立车辆动力学方程,利用Matlab建立车辆振动的数值模型。
5)将推导的卡尔曼滤波应用到对轨道不平顺估计方面。
6)整理模型计算和分析结果,撰写论文。
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