CN101468651A - 火车车辆信息自动识别方法和系统 - Google Patents
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Abstract
一种火车车辆信息自动识别方法和系统。该方法包括用传感器采集车轮轴距信息后,由信号数据处理装置进行处理从而提供车辆信息,即:在火车到来方向上沿铁轨布置多个传感器,划分为至少3个传感器组,每组包括至少2个传感器;对从传感器获取的一列火车车辆通过时采集的信号数据流进行分析处理,以获取火车速度和轴距,并进一步获取火车分节信息;判断车辆类型;获取钩铛定位信息;判断列车到达;判断列车离去;获取车辆编号。本发明还包括实施该车辆信息自动识别方法的系统。本发明能以高准确度提供多种车辆信息,而且实施简便。
Description
技术领域
本发明涉及铁路客货车的车辆信息的自动识别领域。
背景技术
国内现有的与本发明的火车车辆信息识别方法和系统比较相近的专利文件有两份。其中,第一份专利名称为“车厢间隙计数法识别铁路客车货车的装置”,申请号为02117867.4,2004年9月1日授权,公告号CN 1164449C。车厢间隙计数法识别铁路客车货车的装置,其特征在于:它用两个车轮无源磁传感器确定要统计的车厢总长度,用装于它们之间的光电传感器来动态地检测车厢间的间隙数,对于客车而言除了机车和第一节车厢间的间隙为首个脉冲外,由于客车是连通的,检测光线不能通过,再无间隙脉冲输出;货车车厢间有约半米的间隙,因而在上述两个磁传感器确定的车厢总长度内,测得的间隙脉冲大于或等于预先设定的间隙数阈值时可识别出货车,反之则为客车,而计数的起始与终止则由上述两个磁传感器发出的车轮到达信号确定。
第二份专利名称为“车轮间距法识别铁路客货车的方法及其系统”,申请号为02117863.1,2004年5月26日授权,公告号CN1151045C。车轮间距法识别铁路客车货车的方法及其系统,其特征在于:它根据客车一组车轮的间距要大于货车一组车轮的间距的道理,利用沿着火车入境方向,在检测面一侧的任一铁轨上,依次设置的两个安装中心距等于一组货车车轮中心距的车轮间距识别用磁传感器,用于屏蔽机车且发出开始识别信号的机车屏蔽磁传感器,用于测定机车到达且发出终止识别、读取识别结果的“到达”磁传感器共四个传感器来判断:若两个车轮间距识别用磁传感器在同一时刻各自收到一个车轮到达的脉冲,则可判定为货车,否则便为客车。
有时候为了运输很长的物品,比如说木材,需要两辆平车连起来使用,这时候用上述现有技术的第一种方法来判断客货车就会出现问题,而且光电传感器受阳光、雨雪、昆虫等外部环境的干扰较大,容易发生误操作。而第二种方法从某种意义上来说是:如果转向架的轴距大于某个值即为客车,小于某个值即为货车。这种方法对传感器的安装位置要求比较高,而且能区分的车型也比较有限。同时,这两种方法都不能准确地提供通过车辆的速度、分节定位等信息。
发明内容
本发明的目的是提供完善的火车车辆信息自动识别方法和系统,主要是通过安装在铁路线上的车轮传感器测量行驶经过它们的火车的速度和轴距信息,然后对获取的速度和轴距信息数据进行实时分析处理,提供驶过的一列车辆的多种信息。本发明的目的包括提供火车到来和离去信息的方法;提供火车车辆类型信息的方法;提供火车车辆钩铛定位信息的方法;以及提供车辆编号信息的方法。
本发明的技术方案包括:
(1)一种提供火车到来和离去信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组,每组至少包括2个传感器;
ii)使用第1上/下行传感器组信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中的已知分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车辆类型的判别,如果判别出一节机车并且连续读取了超过已知机车的最大轴距数,则判定为火车到达;
iv)监视各传感器组的各车轮信号的脉冲间隔时间,如果任何一个传感器组信号脉冲的终止时间已超过由车辆最大轴距和限定的火车最低速度确定的极限时间间隔,则判别该传感器组的信号已终止,如果所有传感器组信号都终止,则判定火车离去。
(2)一种提供火车车辆类型信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组,每组至少包括2个传感器;
ii)使用第1上/下行传感器组信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中的已知分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车型判别。
(3)提供火车车辆钩铛定位信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组,每组至少包括2个传感器;
ii)使用第2上/第3下行传感器组信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中已知的分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)在货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车辆的第2车轮到达第2上/第3下行传感器组位置的时刻,由此提供包含设定的延时量的供X射线检查系统使用的钩铛定位信息;
iv)在客/货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车辆的第2车轮到达第3上/第2下行传感器组位置的时刻,由此提供包含设定的延时量的供拍照系统使用的钩铛定位信息。
(4)一种提供车辆编号信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列和上/下行车号读取装置,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感组和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组,每组至少包括2个传感器;
ii)使用第2上/第3下行传感器组信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中已知的分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)由上/下行车号读取装置不断读取各个已分节车辆上的电子标签的车号,根据对各个电子标签的读得次数的记数结果,判别其中次数最高的电子标签属于正在驶过车号读取装置的该节车。
(5)一种提供火车识别信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列和上/下行车号读取装置,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感组和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组,每组至少包括2个传感器;
ii)在第1上/下行传感器组信号中,若前者先出现,判定到来的是上行火车,否则是下行火车,由此使用第1上/下行传感器组信号,计算火车速度和轴距,并使用系统数据库中的已知分节流程对轴距分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车辆类型判别,如果判别出一节机车并且连续读取了超过已知机车的最大轴距数,则判定为上/下行火车到达,由此提供上/下行火车到达的第一信息;
iv)连续判别该机车后的两节车辆类型,如果其中至少有一节客车,则判别为一列客车,否则,判别为一列货车,由此提供到达的是一列客/货车的第二信息;
v)在货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车的第2车轮到达第2上/第3下行传感器组位置的时刻,由此提供包含一个设定的延时量的供X射线检查系统使用的火车钩铛定位信息的第三信息;
vi)由上/下行车号读取装置不断读取各个已分节车辆上的电子标签的车号,根据对各个电子标签的读得次数的记数结果,判别其中次数最高的电子标签属于正在驶过车号读取装置的该节车,由此提供每节车辆的编号的第四信息;
vii)在客/货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车的第2车轮到达第3上/第2下行传感器组位置的时刻,由此提供包含一个设定的延时量的供拍照系统使用的车辆钩铛定位的第五信息;
viii)监视各传感器组的各车轮信息的脉冲间隔时间,如果任何一个传感器组信号脉冲的终止时间已超过由车辆最大轴距和限定的火车最低速度确定的极限时间间隔,则判别该传感器的信号已终止,如果所有传感器组信号都终止,由此提供火车离去的第六信息。
(6)火车车辆信息自动识别系统,包括
沿铁轨布置的传感器阵列,包括顺序排列的3个上行传感器组和以相反顺序排列的3个下行传感器组,每个传感器组至少包括2个传感器;
与传感器阵列连接的信号调理电路箱,包括用于把输入的传感器信号处理成规则的脉冲序列信号的装置;
与信号调理电路箱连接的数据采集卡,包括用于从传感器信号中计算出车辆的速度和轴距信息的装置;
车号读取装置,包括安装在铁轨中间用于读取车辆电子标签信息的上行和下行车号读取装置;
与数据采集卡和车号读取装置连接的工控机,包括用于执行技术方案5的步骤ii)~viii)以便处理速度、轴距和电子标签信息从而获取包括上/下行火车到达、到达的是一列客/货车、火车钩铛定位、车辆编号、和火车离去的火车车辆信息的装置。
本发明的有益效果:
与车厢间隙计数法相比,本发明的火车车辆信息自动识别方法和系统具有不受车厢形状和车辆所运载的货物的影响,同时由于本方法和系统使用的车轮传感器是无源的,所以与光电传感器受阳光等外部环境的强烈影响不同,本发明使用的传感器基本不受阳光、雨雪等外部环境的影响。
与车轮间距识别法相比较,本发明的方法和系统不仅仅利用了车辆的一根轴的轴距数据,而是采集一列火车所有车轮的轴距数据进行综合的分析。结合数据库技术,使得本方法和系统能在满足本发明规定的各种识别基本准则的条件下,以极高的准确度来实现对客车、货车和机车的区分。同时,它也解决了现有技术的车轮间距识别法对传感器安装距离要求严格的缺陷。
另外,本发明中所使用的分节和定位的方法也是所述两种现有技术方法所不具备的,本发明结合车号读取装置、X射线检查系统或拍照系统,可以在诸如铁路货运车辆检查、铁路信息化等领域加以应用。
附图说明
图1是本发明的火车车辆自动识别系统的设备结构原理方框图。
图2是本发明的火车车辆自动识别系统的传感器阵列和车号读取装置的安装位置示意图,该图同时示意表示本发明的部分操作过程的原理。
图3是本发明的系统的信号调理电路箱的工作原理示意图。
图4是本发明的系统的数据采集卡的工作原理示意图。
图5是本发明的系统的工控机执行的火车信息自动识别流程的概略流程图。
图6是本发明的系统计算火车速度和轴距的原理的示意图。
图7是本发明的系统的火车分节处理原理示意图。
图8是本发明的系统的火车分节处理的示意的流程图。
图9是本发明的系统的车辆类型判断的示意的流程图。
图10是本发明的系统的火车钩铛定位处理的原理示意图。
图11是本发明的系统输出的串口数据的示意图。
具体实施方式
在本说明书中所提到的铁路货运车辆检查系统是目前比较先进的的一种检查铁路货车货物的X射线检查系统,其中包括作为该检查系统的子系统的拍照系统。根据其操作原理及要求,该铁路货运车辆检查系统在工作时首先使用本发明提供的准确的车辆类型信息,即,首先必须判断出当前要通过该检查系统的车辆的类型。当通过的一列火车为货车时,只有当火车的机车部分完全通过该检查系统的X射线束流中心后,才能启动射线进行扫描检查。检查系统还需根据通过火车的速度对自身的操作进行实时的调整。当每节车厢通过束流中心后,本发明的系统将根据分节和定位信息,对扫描出来的车辆图像进行分割,同时通过读取由车号读取装置提供的数据,从而获取车辆编号。这些信息对于该铁路货运车辆检查系统都是十分重要的。
现在结合附图来描述本发明的实施例。
图1是本发明的火车车辆自动识别系统的结构原理方框图。在图1中,1是传感器阵列。该阵列由若干传感器组构成,每个组中包含一定数目的传感器。根据本发明的原理,例如可以采取6组传感器,每组由3个传感器构成。当然,根据本发明的原理也可以将传感器的组数和每组传感器的个数配置成其他数目。根据本发明配置传感器阵列的原理可以从下面的相关叙述中明白。在图1中,还包括信号调理电路箱2、数据采集卡3、工控机4(工控机4接收数据采集卡3中计算出的火车速度v和车轴轴距h数据)、用于接收工控机4的第一输出数据流并将其输出至PLC(铁路车辆检查系统的可编程逻辑控制单元)的串口5、用于接收工控机4的第二输出数据流并将其输出至DPC(铁路车辆检查系统的数据处理中心)的网口7、以及用图示的天线接收由火车车辆上的电子标签发射的信号的车号读取装置6。这些部件将在以下详细说明。
车辆传感器阵列被安装在铁道铁轨的两侧中靠近系统控制室的一侧,这样,所有接线不必穿过铁轨。如图2所示,本发明的6个传感器组中的三个组(即S1,S2,S3,每组由3个传感器构成,其中两个是工作传感器,一个是冗余传感器)分布在铁轨的内侧,用于获取自左向右的火车行进方向(上行)的车轮产生的信息,而另三个组(即X1,X2,X3)也分布在这铁轨的内侧,用于获取自右向左的火车行进方向(下行)的车辆产生的信号。在同一组传感器,例如传感器组S1中,各传感器S11,S12,S13之间的间距约为10~1,200毫米(根据铁道枕木的实际间距和货车车厢的最小轴距而定)。因为X射线源在开始扫描之前需要有一个束流稳定过程,因此传感器组S1与X射线源(O)以及X1与X射线源(O)之间的距离不能小于根据火车行驶的最快速度与铁路货运车辆检查系统束流稳定的时间计算出的距离值。例如,在实施例中可以设定该值为d1=d7=3,000~700,000毫米。拍照系统(P)与X射线源(O)的间距d4的值由现场实际情况确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距d2/d5、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距d3/d6的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。在本发明中,该间距例如取为d2=d3=d5=d6=3,000~4,500毫米。这里所述的货车车厢的第二个轴距离最近的钩铛中心的距离,即上行方向行驶的火车的每节车厢的第二个轴恰好到达S2、S3时在O点和P点恰好是两节车厢的钩铛,或下行方向行驶的火车每节车厢的第二个轴恰好到达X2、X3时在P点和O点恰好是两节车厢的钩铛。另外,如图2所示,RF1和RF2分别是设置在两条铁轨之间的地面上的火车的上行方向(即图中的有左至右方向)和下行方向(即图中的自右至左方向)的车号读取装置天线(该车号读取装置即是图1中的方框6)。火车车厢上的电子标签一般安装在车厢的两端。上/下行车号读取装置对称地分别安装在X射线源O点的上/下行侧,它们之间的间距的最小值根据既能减小干扰又能增加读取几率的原则来确定。在本发明中,例如安排RF1和RF2与O点的间距都约为d8=d9=100~5,500毫米。在图2中,O和P分别表示铁路货运车辆检查系统在现场安设的X射线源和拍照系统,A和B分别表示检查系统上行开机和下行开机的位置,即发送所判断出的表示上行/下行火车到达的开机信号的位置。
如果一列火车自左向右行进,如图2所示,由于传感器的工作原理类似于一个磁铁,当列车的机车和各节车厢的每一个车轮顺序地经过传感器组S1,S2,S3时,车轮切割传感器磁铁的磁力线,于是根据火车速度的不同,这些传感器便输出具有不同幅值的电压信号,从而提供出三个传感器信号序列。这些传感器信号序列经传输线缆传送到设置在位于传感器组附近的本发明的火车车辆信息自动识别系统机柜中的信号调理电路箱2,以便对幅值、波形不相同的信号进行适当的处理。
图3是信号调理电路箱2的原理示意图。在那里,传感器信号序列被处理成能够供数据采集卡3使用的规则的脉冲信号序列。当火车通过时,火车车轮切割传感器磁力线,从而产生一个电压信号(1),该传感器电压信号(1)输入到整形二极管中,滤掉信号中的负电平部分,得到信号(2),信号(2)输入到电压比较器中,整形后得到信号(3),信号(3)输入到光耦中,经过电平变换后得到输出信号(4)。
数据采集卡3根据输入的脉冲信号序列中的各个脉冲的到来时刻,按照本发明规定的方式(这将在下面详细叙述),获取火车的车速v和轴距h。一组3个传感器的信号经传感器接口箱后,成为规则的脉冲序列信号输入到数据采集卡,如图4所示,脉冲序列信号经过光耦隔离电路输入到数字信号处理芯片DSP中,DSP对其进行处理,计算出速度和轴距,把处理得到的速度和轴距信息分别用一个字表示,加上一个字的包头和一个字的包尾打成一包,存储到写FIFO中,工控机通过PCI总线从写FIFO中读取到速度和轴距信息。在计算速度和轴距时所使用的传感器安装距离的信息是系统启动时工控机通过PCI总线写到读FIFO中,而DSP从读FIFO中读取的。所有数据的传输的逻辑控制都是通过CPLD完成的。光耦隔离电路例如采用M601芯片,DSP例如采用TMS320F2812,CPLD例如采用EMP7128,FIFO例如采用IDT7203,PCI总线控制芯片采用例如PLX的PCI9052。上述各种部件都是通用的电子部件。其中,PCI是外设部件互连(Peripheral Component Interconnect)的缩写,它是目前个人电脑中使用最为广泛的接口,几乎所有的主板产品上都带有这种插槽。CPLD是复杂可编程逻辑器件(ComplexProgrammable Logic Device)的缩写,用户可对CPLD内部的逻辑模块和I/O模块重新配置,以实现用户的逻辑控制。写/读FIFO:这里指先入先出(First Input First Output)的数据存储芯片,这种芯片有一定的存储空间,先写入芯片的数据读的时候首先被读出来。PCI采集卡上有两块FIFO芯片,我们将DSP写工控机读的芯片叫做写FIFO,将DSP读工控机写的芯片叫做读FIFO。光耦隔离电路的功能是实现光电隔离,也就是指在输入输出信号时采用光耦合方式,它起到一种电气隔离的作用。接下来,经过数据采集卡3处理后输出的、其中包含车速v和轴距h的数据流便传送给工控机4。
工控机4根据接收的数据流中的v,h数据,按照本发明规定的方式(这将在下面详细叙述)对轴距信息进行分析处理,接下来分别获得所需要的以下信息:车辆类型、火车分节、钩铛定位、火车到达、火车离去、车辆编号等。工控机4将包含这些信息/数据以及上述的速度、轴距数据的第一输出数据流经由串口5输出,提供给上述的铁路货运车辆检查系统,具体地,输送给该系统的可编程逻辑控制器,即图1中的PLC或其他处理器。
另外,由图1中可见,本发明的系统还包括具有电子标签读取天线的车辆编号读取装置6。该电子标签读取天线安装在铁轨内侧。适合于以无线方式不断地多次读取安装在每节火车车厢底部的电子标签发射的电子标签信号。这里采取的技术与通常的电子读卡器接收以刷卡方式从读卡器检测口前扫过的芯片卡中的信息的技术是一致的,因此不另作详细说明。从电子标签读取天线接收的电子标签信号被传送给本系统的车号读取装置6,在那里该信号被处理成一个适合于供工控机4使用的实时数据流。
该实时数据流送入到工控机4后,在其中进行进一步处理,形成一个其中包括车辆编号信息的文件。该文件被包含在工控机的第二输出数据流中,该第二输出数据流经由一个网口7提供给上述铁路车辆检查系统,具体地,输送给该系统数据处理中心,即图1中的DPC。
图5是在工控机中执行的整个火车车辆信息自动识别流程的举例性的概略原理图。图5中每个方框的具体说明如下。
S501:系统进入初始化状态,对后续流程中利用的参数进行初始化。例如,当前从PCI板卡中读了多少个轴距,轴距的具体值等等。
S502:依次从6组传感器对应的6块PCI板卡的FIFO中读取数据,并解析出轴距和速度信息。
S503:如果S1对应的板卡比X1对应的板卡先有速度和轴距信息,则表明火车行使方向为上行,接下来就对S1对应板卡中的轴距进行分节处理;反之为下行,利用X1对应板卡中的轴距进行分节处理。
S504:如果为上行列车,对S1分节后的单节火车进行类型的判断;如果为下行列车,对X1分节后的单节火车进行类型的判断。
S505:如果为上行列车,从S1对应的板卡中读出的轴距的个数大于12个,且在对S1的轴距的分节处理后所获得的单节火车车辆中,其中有一辆为机车,则认为有火车到达。通过串口,发送火车到达信息。如果火车到达,则进入后续环节;如果没有,则继续读取PCI板卡中的数据。同理,如果是下行,对X1对应的板卡进行处理。
S506:如果为上行列车,利用S1分节后的单节火车类型进行整列火车类型的判断。即列车头部的机车后面的两节车,如果都是货车则认为整列火车为货车,如果有一辆为客车,为了保证安全,认为整列火车为客车。
S507:判断火车类型后,通过串口发送信息通知PLC。如果火车类型为货车,则启动X射线检查系统,然后对S2测得的轴距进行分节,对钩铛到O点处进行定位。如果是客车,仅启动拍照系统,对S3测得的轴距进行分节,对钩铛到P点处进行定位。
S508:如果为上行列车,对S2对应的板卡读得的轴距进行分节处理;如果为下行列车,对X3对应的板卡读得的轴距进行分节处理。
S509:如果为上行列车,利用S2的轴距,对火车钩铛到达O点处进行定位。如果为下行列车,利用X3的轴距,对火车钩铛到达O点处进行定位。钩铛的定位信息通过串口发送给PLC。
S510:如果为上行货车,从与天线为RF1的车号读取装置相连的串口中读取车号信息,并记录当读取这个车号的时候,第几节车正在通过O点。如果为下行货车,从与天线为RF2的车号读取装置相连的串口中读取车号信息。
S511:如果为上行列车,对S3对应的板卡读得的轴距进行分节处理;如果为下行列车,对X2对应的板卡读得的轴距进行分节处理。
S512:如果为上行列车,利用S3的轴距,对火车钩铛到达P点处进行定位。如果为下行列车,利用X2的轴距,对火车钩铛到达P点处进行定位。钩铛的定位信息通过串口发送给PLC。
S513:如果6块板卡都给出了火车离开该板卡所对应的传感器的信息,则认为火车离开了。如果火车离开了,进行后续操作,如果没有则继续读取PCI板卡中的数据。
S514:如果火车离开了,确定读取的车号对应的火车车辆,并将结果写成文本文件,通过FTP发送给数据处理中心(DPC),最后整个流程结束,重新初始化。
(1)速度和轴距的获取
轴距和速度的计算在PCI板卡中完成。每一组3个传感器经过信号调理箱后对应一块PCI板卡。因此,火车通过时,一个方向上的3组传感器对应的3块板卡将产生3组火车轴距和速度的信息。由于3组传感器的安装位置不同,同时只有当火车轮子压过传感器时才能计算出速度信息,所以这3个速度信息可能是不同时刻火车的速度。工控机把获取的最新的一个速度值作为火车的速度。S1/X1的轴距值用于判断火车到来和类型,其他组的轴距值用于在相应位置对火车的钩铛处进行定位。
本发明的火车车辆信息识别系统在工作中遵循的基本原理是:客车各个轮轴之间的距离(不仅包括转向架轴距,还有转向架之间的距离),与货车各个轮轴之间的距离存在明显的不同。如果在识别系统的识别操作中区分不出来,为保证安全,则一律认为是客车,以免除对其进行X射线检测,发生误操作,造成放射性事故。
速度和轴距的计算方法原理如附图6所示。对于每组3个传感器,利用其中任意两个就能计算出火车的速度和轴距,另外一个传感器用于冗余和备份,使得某个传感器丢失信号时,依然能够正确测量出火车的速度和轴距。
在图6中,Z轴线表示一条铁轨,现在,在该铁轨上仅显示出本发明的传感器阵列中的某个传感器组(具体地由三个传感器构成)中的两个工作传感器a和b。c1是传感器a和b之间的距离,例如为10~1,200毫米,具体根据铁道枕木的实际间距和货车车厢的最小轴距而定。在图6中的第二和三条轴线即轴线a和b上,以时序图的形式表示一节火车车厢(通常,一节车厢例如有4根车轴)行进通过传感器a和b后,在本发明的系统中采集到的相应的车轮脉冲信号。具体地说,在轴线a上表示的是采集到的传感器a产生的4个车轮脉冲信号L1,L2,L3,L4;在轴线b上表示的是传感器b产生的相似的4个脉冲信号L1’,L2’,L3’,L4’。
在图6中,a和b轴线上的第一个脉冲之间的时间差对应于车轮经过铁轨上的一段已知距离(例如,这是两个相邻传感器之间的距离c1),假设车轮经过这段距离c1所用的时间为t1,很显然,根据物理学求速度的公式:
v=c1/t1 (公式1)
便可计算出火车的速度。
根据轴距的计算公式:
轴距 (公式2)
其中v1=上一个轮子到达的速度
v2=当前轮子到达的速度
t2=这两个车辆通过铁轨上同一个传感器的时间间隔,
便可计算出轴距h。
(2)火车的分节处理
在本发明的系统中,所谓的“分节”,是指将采集到的一列火车的一系列轴距数据按照真实的一节一节的车厢加以分开,即分节。现在国内大部分火车车辆的轴数为4轴、5轴、6轴和8轴。它们的轴距有以下3条规律:规律1:车辆的轴距以车辆的中心点左右互相对称,如图7所示,机车的L1,2=L5,6,L2,3=L4,5,车辆1中的L7,8=L9,10(其中Lij:第i个轮子与第j个轮子之间的距离)。规律2:一辆车的第一个轮子到最后一个轮子的距离大于7米,如图7所示,机车的L1,6>7米,L7,10>7米。规律3:两转向架之间的轴距大于钩铛处的轴距,钩铛处的轴距大于转向架的轴距,例如下图机车中的L3,4>L6,7>L1,2,车辆1中的L8,9>L10,11>L7,8。当然,除此以上,也完全会出现等于其他正整数的轴数的车辆,只要按照本发明的原理,就可以十分容易地将它们的轴距规律分析出来,补充到上面的已知轴距规律中一起使用。
火车轴距分节的方法如图8的流程图所示。
系统初始化:这一步在如图5所示的“参数初始化”中完成。此时将T、N置1,i置0。T表示第T个轴距之前的火车轴距已经被分成一节一节的单节车辆;N表示当前正利用第N个轴距开始划分车辆;i表示当前还没有进行划分的轴距的个数。
读取1条轴距信息:这一步在如图5所示的“读PCI板卡FIFO中的数据”中完成。当一列火车的两个轮子通过一组传感器时,与这组传感器相连的PCI数据采集卡马上就能计算出一个轴距信息,并把它存储在采集卡的FIFO中。这时候,工控机中的识别系统就能通过PCI总线将这条轴距信息读取到,相应可进行划分的轴距的个数i就加1。
满足4轴规律:将轴距的3条规律应用在4轴上,即如果是4轴车的话必须满足以下4条:
规律1:第N个轴距值是否约等于第N+2个轴距值,即第N个轴距值与第N+2个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律2:第N、N+1、N+2三个轴距的和是否大于7000毫米;
规律3:第N+1个轴距值是否大于第N+3个轴距值;
规律4:第N+3个轴距值是否大于第N个轴距值。
当i≤2时,即当前还没有进行划分的轴距的个数小于3时,因为可供分析的数据不足,所以不做4轴规律分析。
当i=3时,即当前还没有进行划分的轴距的个数等于3时,可以对第N到第N+3这3个轴距进行规律1和规律2的分析,如果不满足则认为当前这样划分不满足4轴规律;如果满足则认为当前这样划分可能满足4轴规律,继续等待下一个轴,即i=4。
当i≥4,即当前还没有进行划分的轴距的个数超过3时,检查一下第N到第N+3这4个轴距是否满足前面所说的4条规律。如果满足,则认为符合4轴规律;不满足,则认为不满足4轴规律。
满足5轴规律:类似于4轴规律,将轴距的3条规律应用在5轴上,即如果是5轴车的话必须满足以下5条:
规律1:第N个轴距值是否约等于第N+3个轴距值,即第N个轴距值与第N+3个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律2:第N+1个轴距值是否约等于第N+2个轴距值,即第N+1个轴距值与第N+2个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律3:第N、N+1、N+2、N+3四个轴距的和是否大于7000毫米;
规律4:第N+1个轴距值是否大于第N+4个轴距值;
规律5:第N+4个轴距值是否大于第N个轴距值。
当i≤3时,因为可供分析的数据不足,所以不做5轴规律分析。当i=4时,可以进行规律1、2、3的分析。当i≥5,进行5条规律分析。如果满足,则认为符合5轴规律;不满足,则认为不满足5轴规律。
满足6轴规律:类似于4轴规律,将轴距的3条规律应用在6轴上,即如果是6轴车的话必须满足以下5条:
规律1:第N个轴距值是否约等于第N+4个轴距值,即第N个轴距值与第N+4个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律2:第N+1个轴距值是否约等于第N+3个轴距值,即第N+1个轴距值与第N+3个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律3:第N到第N+4五个轴距的和是否大于7000毫米;
规律4:第N+2个轴距值是否大于第N+5个轴距值;
规律5:第N+5个轴距值是否大于第N个轴距值。
当i≤3时,因为可供分析的数据不足,所以不做6轴规律分析。当i=4时,可以进行规律2的分析。当i=5时,可以进行规律1、2、3、4的分析。当i≥6,进行5条规律分析。如果满足,则认为符合6轴规律;不满足,则认为不满足6轴规律。
满足8轴规律:类似于4轴规律,将轴距的3条规律应用在8轴上,即如果是8轴车的话必须满足以下6条:
规律1:第N个轴距值是否约等于第N+6个轴距值,即第N个轴距值与第N+6个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律2:第N+1个轴距值是否约等于第N+5个轴距值,即第N+1个轴距值与第N+5个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律3:第N+2个轴距值是否约等于第N+4个轴距值,即第N+2个轴距值与第N+4个轴距值的差的绝对值是否小于100毫米;
规律4:第N到第N+6七个轴距的和是否大于7000毫米;
规律5:第N+3个轴距值是否大于第N+7个轴距值;
规律6:第N+7个轴距值是否大于第N个轴距值。
当i≤4时,因为可供分析的数据不足,所以不做8轴规律分析。当i=5时,可以进行规律3的分析。当i=6时,可以进行规律2、3的分析。当i=7时,可以进行规律1、2、3、4的分析。当i≥8,进行6条规律分析。如果满足,则认为符合8轴规律;不满足,则认为不满足8轴规律。
所有规律都不满足:即所有4、5、6、8轴规律都不满足。
N=N+1:如果所有规律都不满足,N=N+1,即下一次从第N+1个轴开始划分;i=i-1,即还没有划分的轴距的个数减1。即第N个轴无法用来划分,暂时先放在一边,此时T将不等于N。然后下一个流程开始后重新进行4、5、6、8轴规律分析。
将第T到第N个轴距分为一节车:如果进行规律分析的时候,满足要求,那么就可以确定当前这几个轴距值为一节火车的轴距值和该节车的轴数,将第N到第N+车厢轴数-1个轴分为一节车。例如满足4轴规律,那么第N、N+1、N+2、N+3为一节4轴车的4个轴距值,车厢轴数为4。
将第T个轴到第N个轴分为一节车:如果T=N,即前面没有无法划分的轴距值,不用进行这一步。如果T>N,即前面有无法划分的轴距值,那么就将前面所以没有划分出来的轴距值划分为一节车,即将第T个轴距到第N-1个轴距值划分为一节车。
N=N+车厢轴数:因为前面的轴距值已经划分完毕了,所以下一次从第N+车厢轴数个轴开始划分。i=i-车厢轴数,即还没有划分的轴距的个数减少了车厢轴数个;T=N,即表示前N+车厢轴数-1个轴距已划分完毕,不存在没有划分的轴距值了。
举例说明:
例如当如图7所示的一列火车通过本发明的系统的一组传感器时,一共14个车轮将依次产生13个轴距信息,假如传感器对应的采集卡所测得的轴距信息序列为1802,1803,8378,1796,1792,4233,1762,7538,1753,2895,1756,7530,1769,单位为毫米。从第1个轴距“1802”开始,当累积读到第3个轴是,检查一下4轴规律,显然前3个轴距值不满足4轴规律的前3个轴的规律,如此依次进行,当累积读取6个轴时,进行6轴规律检查发现满足要求:1802≈1792,1803≈1796,1802+1803+8378+1796+1792>7000,8378>4233>1802。因此,可以将1802,1803,8378,1796,1792,4233分为一节车。然后从第7个轴距“1762”开始,显然第7到10这四个轴满足4轴规律,因此也可以分为一节车,最后剩下的就分为最后一节车。
在火车通过时,由于各种可能的原因,例如火车振动的影响,可能会造成有一个轴的信号丢失的情况。例如当如图7所示的由三节车辆构成的一列火车通过一组传感器时,第5个轮子的信号丢失了,那么一共14个车轮将依次产生12个轴距信息,假如传感器对应的采集卡所测得的轴距信息序列为1802,1803,8378,3588,4233,1762,7538,1753,2895,1756,7530,1769(即,共12个轴距,原来的第4、第5个轴距值合成一个轴距值,其单位为毫米)。设流程从第1个轴距“1802”开始,当进行4、5、6、8轴规律检查时,发现都不满足要求。于是将第一个轴距值先放在一边,从第2个轴距值“1803”开始重新进行规律分析,发现又不满足要求,然后再从第3个轴距值进行分析......如此依次进行,当到达第6个轴距“1762”开始,发现第6到9这四个轴满足4轴规律,因此也可以分为一节车,将前面没有划分的第1到第5个轴距划分为一节车,最后剩下的就分为最后一节车。
(3)火车类型的判断
图9是单节火车车辆类型判断流程图。
火车类型的判断上行利用了S1(下行利用了X1)这组传感器对应的PCI板卡所计算出来的轴距值。
根据国内设备使用现场不存在客货混编的情况,将一列完整货车定义为:该列火车有机车,并在火车的头部,紧跟火车机车的各节车厢均为货车。因此,整列火车类型的判断以每节火车的分节判断为基础,系统利用以下三条规律来进行火车分节的判断。第一条是绝大部分车辆在行驶方向上当以其中心线为参考点时,该中心线两侧的车轮及轮轴都是相互对称的;第二条规律是一节车的第一个轮子到最后一个轮子的距离大于7000毫米;第三条规律是两转向架之间的轴距大于钩铛处的轴距,钩铛处的轴距大于转向架的轴距。首先将系统中获取的轴距分解成一节一节的单节火车,然后根据这节火车的轴距判断该节车的类型。由于国内单节火车车辆的轴数为4轴以上,而机车、客车和货车的前3个轴距存在明显的不同,因此可以利用一节火车车辆的前3个轴的轴距来判断单节火车的类型。如果在分节出来的火车中找到一节机车后面连续两辆都是货车的话,该整列车为货车,如果两辆车中有一辆是客车的话,该整列车为客车。
通过分析现在国内正在运行的火车车轮的轴距数据,得出以下规律:当一节火车的第一个轴距小于1500毫米时,该节车为货车;当一节火车的第一个轴距和第三个轴距都小于2000毫米时,该节车为货车;如果第一个轴距大于或等于2000毫米而第三个轴距大于2000毫米,该节车为机车;如果第一个轴距大于或等于2000毫米而第二个轴距小于8000毫米,该节车为机车;如果第一个轴距大于或等于2000毫米而第二个轴距大于或等于8000毫米,该节车为客车。
因此,以上述的规律为准则,本发明的系统在工作中便可以根据所获取的一列火车的轴距数据,正确无误地分析判断出该列火车的类型,即机车、货车或客车。
当然,随着今后车辆类型的增加,可能出现不符合条件的车型,因此系统利用了数据库技术。例如,在本发明的系统中的工控机4中就设有一个数据库。将特殊的车型的轴距信息事先输入数据库中,判断时,首先查找数据库,如果符合数据库中的车型则该车为数据库中标明的类型,如果数据库中没有,再按规律分析。
判断出火车类型后,将串口信息数据包中的第2个字节的2、3位设为相应的值,如果是货车的话,将第3个字节的3位设为0,通过串口发送给PLC。
(4)火车钩铛定位
铁路车辆检查系统需要获取每节车的图像,因此就需要定位车辆钩铛部分(即前后两节车的车辆连接部)到达束流中心(即图2中的X射线源O)的准确时刻。同时为了拍摄正确的车头、车身和车尾的照片,拍照系统也需要对车辆钩铛部分到达拍照中心处进行定位。上行X系统处的定位方法采用S2这组传感器,上行拍照系统处的定位采用S3这组传感器,下行X系统处的定位采用X3,下行拍照系统处采用X2。
因此,铁路车辆检查系统要求本发明的系统能够提供每节货车车辆与该节货车之前的车辆间的钩铛中心(即图10中的Q点)到达X系统(即X射线源)位置的准确时刻,以便使铁路车辆检查系统获取该节货车车辆的图像信息。实际上,本发明的系统是在列车上的每一个钩铛中心(Q点)到达X系统之前,适当提前一个时间段发出一个钩铛定位预告信号给铁路车辆检查系统。同样地,本发明的系统在列车上的每一个钩铛中心(Q点)到达拍照中心之前,也要适当提前一个时间段发出一个钩铛定位预告信号给铁路车辆检查系统。在实际中本发明系统是采取以下的技术方案(即本发明中的“钩铛定位”)来完成上述任务的。
下面,以上行X系统处的定位方法为例来进行说明,其他所需的位置的定位(例如拍照系统的定位)方法类似。当对S2传感器对应采集卡所获取的轴距进行分节处理时,发现i=1,即一辆车的第2个轮子正好压在这组传感器上。此时通过一个计算公式(这就是将在下面详述的公式3)算出:经过一个时间段(或称延时T)后,当前这节火车前面的钩铛中心正好通过X射线检查系统的束流中心。因此,经过该延时T就立刻给出钩铛定位信息,即将串口信息数据包中的第4个字节O点钩铛个数加1,如果利用S1测得的轴距分节判断出当前这节车的车型为货车,还需将第3个字节的第0位设为1,表示开始扫描,通过串口发送该信息给PLC。
如图10所示,S2表示上行第2组传感器,G表示该传感器S2与X系统束流中心的距离。L表示后一节车厢的第一个轴距。如果用D表示前后两节车厢的钩铛距(前一车的最后一个轮子和后一车的第一个轮子之间的距离),因此,图上所示的D/2就是该钩铛距的1/2。Q表示该钩铛距的中心点。将传感器S2/X3安装在距X系统束流中心3,000~4,500毫米,而每节货车的第一轴距(转向架轴距)通常为小于1,900毫米,而钩铛距一般不超过3,400毫米,默认钩铛中心为钩铛距的中心点或称钩铛中心。所以当后一辆车的第二个轮子压过传感器时,由于G-(D/2)-L很小,因此可以默认在这段距离内火车的速度V是匀速的。根据前面已经应用过的速度计算公式1,可以计算出钩铛中心何时到达X射线源O。设该节货车第2个车轮到达S2的时刻为T1,本发明系统规定在时刻T1应该准时发出所述的钩铛定位预告信号,这就是说,在时刻T1发出的该钩铛定位预告信号中应该包含一个信息即所述的延时T。该延时T可以表明:所述钩铛中心将在比该时刻T1延迟了一个延时T的时刻T2(T2=T1+T)到达X射线源位置。从图10中可以看到,由于G的具体数值在本系统中是已知的(例如,从图2可知,S2和O相距为d2,这些数据都存储在本系统数据库中,可供提取)。另外,以下三个量,即火车速度V、第二节车的第一轴距L、第一节车的最末车轴与第一节车的第一个车轴的轴距D,在本发明系统中现在都是已知的,因此,只要按照以下公式即可计算T:
(5)火车到达的判断:
上行火车到达的判断利用了S1(下行利用了X1)这组传感器对应的PCI板卡所计算出来的轴距值。以上行为例,当上位机软件从S1传感器对应的PCI数据采集卡的FIFO中读取到轴距信息,并对这些轴距进行分节处理,对单节火车车辆的类型进行判断。如果读取到的轴距信息累积超过12个,并从这些轴距信息中分节后的单节火车车辆中判断出其中有一节为机车,此时就认为火车到来了。其中,前一个条件是为了防止仅仅是机车通过扫描系统时,系统不会误启动;后一个条件是为了防止当要扫描的列车停在扫描通道上之后,又重新开动,从而导致扫描系统误启动。
判断出火车到来后,将串口信息数据包中的第2个字节的0位设为1,通过串口发送给PLC。
(6)火车离去的判断:
由于铁路货运车辆检查系统所要求的最低扫描速度是5千米/小时,因此,由系统规定的火车最低行驶速度Vm=5千米/小时,而火车车辆的最大轴距hm一般不超过20米。由此可以通过简单的计算:即5千米/小时的速度相当于1.388米/秒(5000÷3600=1.388),最大轴距20米÷1.388米/秒=14.4秒,即最大轴距所对应的两个车轮脉冲之间的极限时间间隔Tm为14.4秒,即不可能达到15秒。
(7)车辆编号的获取:
在铁路货运车辆检查系统中,需要将X系统扫描出来的单节车辆的图像、拍照系统拍得的车辆的外形、及车辆的编号三者相绑定,以便于海关人员的检查。其中,车辆编号就是由本发明的系统来提供的。在需要经过铁路货运车辆检查系统检查的货车车辆上,大部分安装有电子标签,其中就包含车辆编号信号。
本发明的系统中的车号读取装置的原理是基于无线射频技术,当有电子标签接近到车号读取装置天线的有效区域时,每隔一定的时间,车号读取装置就会获得一个车辆编号信息。所以,在整节车辆通过时,会产生多个相同的车辆编号信息。一节车辆通过时,车辆读取装置会获取多个相同的车辆编号信息。而整列火车通过时,会产生很多个不同的车辆编号信息,该组数正好与配备了电子标签的车辆的节数一致。由于系统可能会在边境处使用,而国外的车辆可能没有电子标签,同时国内有些车辆的电子标签也可能没有或者损坏了,需要将读取的车辆编号信息和具体的车辆对应起来。
通过分析和现场实验,得出了一个规律:某节车通过时,它对应的标签出现的次数最多。所以在读取一个车号信息时,需要记录当前第几节车通过系统,在火车离开后对车号信息进行分析。例如,在整列火车通过时,读取16条标签A的信息,而标签A在第15节车通过时读到了1次,在第16节车通过时读到了14次,在第17节车通过时读到了0次,则该标签为第16节车的标签。分析完成之后,将车号和车辆的对应信息写成一个文本文件,通过FTP发送给数据处理中心(DPC)。
图11示意地说明本发明的火车识别系统通过串口发送给铁路车辆检查系统PLC的串口信息。传送给PLC的该串口信息一共由9个字节的数据包组成,其中第1个字节为包头(0 x E7),第2~7个字节为数据内容,第8个字节为数据内容的累加校验和,最后1个字节为包尾(0 x EF)。作为举例,在图11的上部示意地给出了第2个字节各个位上的含义。在图11的下部示意地给出了第3个字节各个位上的含义。第4个字节表示当前火车经过O点的钩铛个数,第5个字节表示当前火车经过P点的钩铛个数。第6、7字节表示火车的速度。在图11中,对各个位的含义已经有了说明,这里,再对某些说明之处进一步解释如下:“预留”:该位不起作用,为将来的扩展预留。“等待判定”:还没有确定火车的类型,等待判断。“不明”:没有确定。
Claims (110)
1.一种提供火车到来和离去信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组(X1,X2,X3),每组至少包括2个传感器;
ii)使用第1上/下行传感器组(S1/X1)信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中的已知分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车辆类型的判别,如果判别出一节机车并且连续读取了超过已知机车的最大轴距数,则判定为火车到达;
iv)监视各传感器组的各车轮信号的脉冲间隔时间,如果任何一个传感器组信号脉冲的终止时间已超过由车辆最大轴距(hm)和限定的火车最低速度(Vm)确定的极限时间间隔(Tm),则判别该传感器组的信号已终止,如果所有传感器组信号都终止,则判定火车离去。
2.如权利要求1的方法,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
3.如权利要求1的方法,其特征在于,
在每个传感器组中可以包括一个或多个冗余传感器。
4.如权利要求1的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值来确定。
5.如权利要求1的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
6.如权利要求4或5的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
7.如权利要求1的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
8.如权利要求7的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
9.如权利要求1的方法,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
10.如权利要求1的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
11.如权利要求10的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
12.如权利要求1的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车速度的步骤包括:读取一个车轮驶所述第1传感器组(S1/X1)中两个传感器的时间间隔t1和从数据库读取这两个传感器之间的间距c1,由此按公式速度V=c1/t1得出火车速度。
13.如权利要求1的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车车轮轴距的步骤包括:读取从传感器的信号中算出的第1车轮驶过时的速度v1和与其相邻的第2车轮驶过时的速度v2,以及这两个车轮驶过该传感器的时间间隔t2,由此按公式轴距 得出轴距。
14.如权利要求1的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中的系统数据库中的分节流程包括
a)提取所计算出的一列火车的轴距序列;
b)从该轴距序列中顺序读取与系统数据库中已知的单节车辆轴数范围中的最低数目对应的一组待分节轴距,构成第1轴距组;
c)使用该第1轴距组来与系统数据库中已知的车辆分节规律进行核对;
d)如果符合该规律,依照此轴距组划分出一节车辆;
e)否则,再从头开始顺序读取与一个递增的第二数目对应的一组待分节轴距,构成第2轴距组,重复上述步骤c)的核对操作;
f)如此不断重复,直至使用与最高数目对应的轴距组来执行核对操作,只要其中某次核对符合规律,就中止核对而依照该次使用的轴距组完成一节车辆的分节。
15.如权利要求14的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知的单节车辆轴数范围包括4、5、6和8,其中所述最低数目是4,所述最高数目是8。
16.如权利要求15的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知单节车辆轴数范围包括4、5、6、8和与可能出现的其他新车型对应的大于8的正整数。
17.如权利要求14的方法,其特征在于,
所述步骤c)中的已知的车辆分节规律包括
i)一节车辆的轴距以该车辆行驶方向的中心点为参考,其左右轴距相互对称;
ii)一节车辆的第1车轮至最末车轮的轴距大于7米;
iii)一节车辆的两个转向架间的轴距大于钩铛处的轴距,以及钩铛处的轴距大于转向架轴距。
18.如权利要求1的方法,其特征在于,
所述步骤iv)中的极限时间间隔(Tm)是14.4秒。
19.一种提供火车车辆类型信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组(X1,X2,X3),每组至少包括2个传感器;
ii)使用第1上/下行传感器组(S1/X1)信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中的已知分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车型判别。
20.如权利要求19的方法,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
21.如权利要求19的方法,其特征在于,
在每个传感器组中还可以包括一个或多个冗余传感器。
22.如权利要求20的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值来确定,最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
23.如权利要求22的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
24.如权利要求19的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
25.如权利要求24的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
26.如权利要求19的方法,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
27.如权利要求19的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
28.如权利要求27的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
29.如权利要求19的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车速度的步骤包括:读取一个车轮驶过所述第1传感器组(S1/X1)中两个传感器的时间间隔t1和从系统数据库读取这两个传感器之间的间距d1,由此按公式速度V=c1/t1得出火车速度。
30.如权利要求19的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车车轮轴距的步骤包括:读取从传感器的信号中算出的第1车轮驶过时的速度v1和与其相邻的第2车轮驶过时的速度v2,以及这两个车轮驶过该传感器的时间间隔t2,由此按公式,轴距 得出轴距。
31.如权利要求19的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中的使用系统数据库中的分节流程包括
a)提取所计算出的一列火车的轴距序列;
b)从该轴距序列中顺序读取与系统数据库中已知的单节车辆轴数范围中的最低数目对应的一组待分节轴距,构成第1轴距组;
c)使用该第1轴距组来与系统数据库中已知的车辆分节规律进行核对;
d)如果符合该规律,依照此轴距组划分出一节车辆;
e)否则,再从头开始顺序读取与一个递增的第二数目对应的一组待分节轴距,构成第2轴距组,重复上述步骤c)的核对操作;
f)如此不断重复,直至使用与最高数目对应的轴距组来执行核对操作,只要其中某次核对符合规律,就中止核对而依照该次使用的轴距组完成一节车辆的分节;
g)返回到步骤b)的起点,从该轴距序列中继续顺序读取待分节的新轴距,重复步骤b)~f)以便分节第二节车辆,如此不断重复,直至读取整个轴距序列,从而完成整列火车的全部车辆分节。
32.如权利要求31的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知的单节车辆轴数范围包括4,5,6和8,其中所述最低数目是4,所述最高数目是8。
33.如权利要求31的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知单节车辆轴数范围包括4,5,6,8和与可能出现的其他新车型对应的大于8的正整数。
34.如权利要求31的方法,其特征在于,
所述步骤c)中的已知的车辆分节规律包括
i)一节车辆的轴距以该车辆行驶方向的中心点为参考,其左右轴距相互对称;
ii)一节车辆的第1车轮至最末车轮的轴距大于7米;
iii)一节车辆的两个转向架间的轴距大于钩铛处的轴距,以及钩铛处的轴距大于转向架轴距。
35.如权利要求31的方法,其特征在于,
如果由于偶然丢轴而发生在所述步骤f)中使用某一轮最高数目的轴距数后分节仍不成功的情况,则把分节流程中的步骤b)改为:
对于该一轮最低数目的第1轴距组,舍弃其中第1轴距而补充读入一个待分节新轴距,由此构成新一轮的第1轴距组来重复执行步骤b);
执行步骤c)~f);
若这一轮执行到步骤f)仍不能成功分节,则再改为舍弃此新第1轴距组中的第1轴距而补充读入下一个待分节新轴距,由此构成更新一轮的第1轴距组来重复执行步骤b)~f);
如此反复执行,直至成功分节出一节车辆,而此时则回过来将所有舍弃的轴距也按一节车辆分节。
36.如权利要求19的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中的已知的车型判别流程包括
i)以首先出现的已分节的轴距构成一个轴距组,当该轴距组=数据库中的特殊车型轴距,则判定为特殊车型;
ii)当该轴距组中的轴距1<1500毫米,则判定为货车;
iii)当该轴距组中的轴距1<2000毫米,以及轴距3<2000毫米,则判定为货车,否则为机车;
iv)当获取的轴距1<2000毫米且轴距3≥2000毫米,则判定为机车;
v)当获取的轴距1≥2000毫米而轴距2<8000毫米,则判定为机车;
vi)当获取的轴距1≥2000毫米,且轴距2≥8000毫米,则判定为客车;
vii)当一节机车后的连续两节都是货车时,则整节火车为货车,当该两节中有一节为客车时,则该列为客车。
37.提供火车车辆钩铛定位信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感器组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组(X1,X2,X3),每组至少包括2个传感器;
ii)使用第2上/第3下行传感器组(S2/X3)信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中已知的分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)在货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车辆的第2车轮到达第2上/第3下行传感器组(S2/X3)位置的时刻(T1),由此提供包含设定的延时量(T)的供X系统使用的钩铛定位信息;
iv)在客/货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车辆的第2车轮到达第3上/第2下行传感器组(S3/X2)位置的时刻(T1’),由此提供包含设定的延时量(T’)的供拍照系统使用的钩铛定位信息。
38.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
39.如权利要求37的方法,其特征在于,
在每个传感器组中还可以包括一个或多个冗余传感器。
40.如权利要求37的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值确来确定,最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
41.如权利要求40的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
42.如权利要求37的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
43.如权利要求42的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
44.如权利要求37的方法,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
45.如权利要求37的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
46.如权利要求45的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
47.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车速度的步骤包括:读取一个车轮驶所述第1传感器组(S1/X1)中两个传感器的时间间隔t1和从系统数据库读取这两个传感器之间的间距c1,由此按公式速度V=c1/t1得出火车速度。
48.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车车轮轴距的步骤包括:读取从传感器的信号中算出的第1车轮驶过时的速度v1和与其相邻的第2车轮驶过时的速度v2,以及这两个车轮驶过该传感器的时间间隔t2,由此按公式,轴距 得出轴距。
49.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中的系统数据库的分节流程包括
a)提取所计算出的一列火车的轴距序列;
b)从该轴距序列中顺序读取与系统数据库中已知的单节车辆轴数范围中的最低数目对应的一组待分节轴距,构成第1轴距组;
c)使用该第1轴距组来与系统数据库中已知的车辆分节规律进行核对;
d)如果符合该规律,依照此轴距组划分出一节车辆;
e)否则,再从头开始顺序读取与一个递增的第二数目对应的一组待分节轴距,构成第2轴距组,重复上述步骤c)的核对操作;
f)如此不断重复,直至使用与最高数目对应的轴距组来执行核对操作,只要其中某次核对符合规律,就中止核对而依照该次使用的轴距组完成一节车辆的分节;
g)返回到步骤b)的起点从该轴距序列中继续顺序读取待分节的新轴距,重复步骤b)~f)以便分节第二节车辆,如此不断重复,直至读取整个轴距序列,从而完成整列火车的全部车辆分节。
50.如权利要求49的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知的单节车辆轴数范围包括4,5,6和8,其中所述最低数目是4,所述最高数目是8。
51.如权利要求49的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知单节车辆轴数范围包括4、5、6、8和与可能出现的其他新车型对应的大于8的正整数。
52.如权利要求49的方法,其特征在于,
所述步骤c)中的已知的车辆分节规律包括
i)一节车辆的轴距以该车辆行驶方向的中心点为参考,其左右轴距相互对称;
ii)一节车辆的第1车轮至最末车轮的轴距大于7米;
iii)一节车辆的两个转向架间的轴距大于钩铛处的轴距,以及钩铛处的轴距大于转向架轴距。
53.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中的设定的延时量(T)是如下计算的:
读取该两节车的钩铛距(D)、第2节车的第1轴距(L)、第2上/第3下行传感器组(S2/X3)与X系统的间距(G)和所述第2节车辆的第2车轮到达该传感器组(S2/X3)位置的时刻(T1)的车轮速度(V),按公式 计算该延时量(T)。
54.如权利要求37的方法,其特征在于,
所述步骤iv)中的设定的延时量(T’)是如下计算的:
读取该两节车的钩铛距(D’)、第2节车的第1轴距(L’)、第3上/第2下行传感器组(S3/X2)与X系统的间距(G’)和所述第2节车辆的第2车轮到达该传感器组(S3/X2)位置的时刻(T1’)的车轮速度V’),按公式 计算该延时量(T’)。
55.一种提供车辆编号信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列和上/下行车号读取装置,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组(X1,X2,X3),每组至少包括2个传感器;
ii)使用第2上/第3下行传感器组(S2/X3)信号计算火车速度和轴距,使用系统数据库中已知的分节流程对所计算出的轴距进行分节;
iii)由上/下行车号读取装置不断读取各个已分节车辆上的电子标签的车号,根据对各个电子标签的读得次数的记数结果,判别其中次数最高的电子标签属于正在驶过车号读取装置的该节车。
56.如权利要求55的方法,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
57.如权利要求55的方法,其特征在于,
在每个传感器组中还可以包括一个或多个冗余传感器。
58.如权利要求55的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值确来确定,最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
59.如权利要求58的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
60.如权利要求55的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
61.如权利要求60的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
62.如权利要求55的方法,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
63.如权利要求55的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
64.如权利要求63的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
65.如权利要求55的方法,其特征在于,
上/下行车号读取装置分别对称地安装在X射线源(O)的上/下行侧,它们之间的间距(d8/d9)的最小值根据既能减小干扰又能增加读取几率来确定。
66.如权利要求65的方法,其特征在于,
上/下行车号读取装置与X射线源(O)的间距(d8/d9)为100~5,500毫米。
67.如权利要求55的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中计算火车速度的步骤包括:读取一个车轮驶所述第1传感器组(S1/X1)中两个传感器的时间间隔t1和从系统数据库读取这两个传感器之间的间距c1,由此按公式速度V=c1/t1得出火车速度。
68.如权利要求55的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中计算火车车轮轴距的步骤包括:读取从传感器的信号中算出的第1车轮驶过时的速度v1和与其相邻的第2车轮驶过时的速度v2,以及这两个车轮驶过该传感器的时间间隔t2,由此按公式轴距 得出轴距。
69.如权利要求55的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中的系统数据库中的分节流程包括
a)提取所计算出的一列火车的轴距序列;
b)从该车距序列中顺序读取与系统数据库中已知的单节车辆轴数范围中的最低数目对应的一组待分节轴距,构成第1轴距组;
c)使用该第1轴距组来与系统数据库中已知的车辆分节规律进行核对;
d)如果符合该规律,依照此轴距组划分出一节车辆;
e)否则,再从头开始顺序读取与一个递增的第二数目对应的一组待分节辆距,构成第2轴距组,重复上述步骤c)的核对操作;
f)如此不断重复,直至使用其最高数目对应的轴距组来执行核对操作,只要其中某次核对符合规律,就中止核对而依照该次使用的轴距组完成一节车辆的分节;
g)返回到步骤b)的起点,从该轴距序列中继续顺序读取待分节的新轴距,重复步骤b)~f)以便分节第二节车辆,如此不断重复,直至读取整个轴距序列,从而完成整列火车的全部车辆分节。
70.如权利要求69的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知的单节车辆轴数范围包括4、5、6和8,其中所述最低数目是4,所述最高数目是8。
71.如权利要求69的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知单节车辆轴数范围包括4、5、6、8和与可能出现的其他新车型对应的大于8的正整数。
72.如权利要求69的方法,其特征在于,
所述步骤c)中的已知的车辆分节规律包括
i)一节车辆的轴距以该车辆行驶方向的中心点为参考,其左右轴距相互对称;
ii)一节车辆的第1车轮至最末车轮的轴距大于7米;
iii)一节车辆的两个转向架间的轴距大于钩铛处的轴距,以及钩铛处的轴距大于转向架轴距。
73.一种提供火车识别信息的方法,包括
i)沿一根铁轨布置传感器阵列和上/下行车号读取装置,所述传感器阵列包括顺序排列的第1、2、3上行传感组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的第1、2、3下行传感器组(X1,X2,X3),每组至少包括2个传感器;
ii)在第1上/下行传感器组(S1/X1)信号中,若前者先出现,则判定是上行火车,否则是下行火车,由此使用第1上/下行传感器组(S1/X1)信号计算火车速度和轴距,并使用系统数据库中的已知分节流程对轴距分节;
iii)使用系统数据库中已知的车型判别流程,对已分节的轴距进行车辆类型判别,如果判别出一节机车并且连续读取了超过已知机车的最大轴距数,则判定为上/下行火车到达,由此提供上/下行火车到达的第一信息;
iv)连续判别该机车后的两节车辆类型,如果其中至少有一节客车,则判别为一列客车,否则,判别为一列货车,由此提供到达的是一列客/货车的第二信息;
v)在货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第2节车辆的第2车轮到达第2上/第3下行传感器组(S2/X3)位置的时刻(T1),由此提供包含一个设定的延时量(T)的供X射线源使用的火车钩铛定位信息的第三信息;
vi)由上/下行车号读取装置不断读取各个已分节车辆上的电子标签的车号,根据对各个电子标签的读得次数的记数结果,判别其中次数最高的电子标签属于正在驶过车号读取装置的该节车,由此提供每节车辆的编号的第四信息;
vii)在客/货车情况下,对于已分节的连续2节车辆,读取其中第二节车的第二车轮到达第3上/第2下行传感器组(S3/X2)位置的时刻(T1’),由此提供包含一个设定的延时量(T’)的供拍照系统使用的车辆钩铛定位信息的第五信息;
viii)监视各传感器组的各车轮信息的脉冲间隔时间,如果任何一个传感器组信号脉冲的终止时间已超过由车辆最大轴距(hm)和限定的火车最低速度(Vm)确定的极限时间间隔(Tm),则判别该传感器组的信号已终止,如果所有传感器组信号都终止,由此提供火车离去的第六信息。
74.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
75.如权利要求73的方法,其特征在于,
在每个传感器组中还可以包括一个或多个冗余传感器。
76.如权利要求73的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值确来确定,最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
77.如权利要求76的方法,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
78.如权利要求73的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
79.如权利要求78的方法,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
80.如权利要求73的方法,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
81.如权利要求73的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
82.如权利要求81的方法,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
83.如权利要求73的方法,其特征在于,
上/下行车号读取装置分别对称地安装在X射线源(O)的上/下行侧,它们的间距的最小值根据既能减小干扰又能增加读取几率来确定。
84.如权利要求83的方法,其特征在于,
上/下行车号读取装置与X射线源(O)的间距为100~5,500毫米。
85.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车速度的步骤包括:读取一个车轮驶所述第1传感器组(S1/X1)中两个传感器的时间间隔t1和从系统数据库读取这两个传感器之间的间距c1,由此按公式速度V=c1/t1得出火车速度。
86.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中计算火车车轮轴距的步骤包括:读取从传感器的信号中算出的第1车轮驶过时的速度v1和与其相邻的第2车轮驶过时的速度v2,以及这两个车轮驶过该传感器的时间间隔t2,由此按公式,轴距 得出轴距。
87.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤ii)中的系统数据库中的分节流程包括
a)提取所计算出的一列火车的轴距序列;
b)从该轴距序列中顺序读取与系统数据库中已知的单节车辆轴数范围中的最低数目对应的一组待分节轴距,构成第1轴距组;
c)使用该第1轴距组来与系统数据库中已知的车辆分节规律进行核对;
d)如果符合该规律,依照此轴距组划分出一节车辆;
e)否则,再从头开始顺序读取与一个递增的第二数目对应的一组待分节轴距,构成第2轴距组,重复上述步骤c)的核对操作;
f)如此不断重复,直至使用与最高数目对应的轴距组来执行核对操作,只要其中某次核对符合规律,就中止核对而依照该次使用的轴距组完成一节车辆的分节;
g)返回到步骤b)的起点,从该轴距序列中继续顺序读取待分节的新轴距,重复步骤b)~f)以便分节第二节车辆,如此不断重复,直至读取整个轴距序列,从而完成整列火车的全部车辆分节。
88.如权利要求87的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知的单节车辆轴数范围包括4,5,6和8,其中所述最低数目是4,所述最高数目是8。
89.如权利要求87的方法,其特征在于,
所述步骤b)中的已知单节车辆轴数范围包括4、5、6、8和与可能出现的其他新车型对应的大于8的正整数。
90.如权利要求87的方法,其特征在于,
所述步骤c)中的已知的车辆分节规律包括
i)一节车辆的轴距以该车辆行驶方向的中心点为参考,其左右轴距相互对称;
ii)一节车辆的第1车轮至最末车轮的辆距大于7米;
iii)一节车辆的两个转向架间的轴距大于钩铛处的辆距,以及钩铛处的轴距大于转向架轴距。
91.如权利要求87的方法,其特征在于,
如果由于偶然丢轴而发生在所述步骤f)中使用某一轮最高数目的轴距数后分节仍不成功的情况,则把分节流程中的步骤b)改为:
对于该一轮最低数目的第1轴距组,舍弃其中第1轴距而补充读入一个待分节新轴距,由此构成新一轮的第1轴距组来重复执行步骤b);
执行步骤c)~f);
若这一轮执行到步骤f)仍不能成功分节,则再改为舍弃此新第1轴距组中的第1轴距而补充读入下一个待分节新轴距,由此构成更新一轮的第1轴距组来重复执行步骤b)~f);
如此反复执行,直至成功分节出一节车辆,而此时则回过来将所有舍弃的轴距也按一节车辆分节。
92.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤iii)中的已知的车型判断流程包括:
i)当首先出现的已分节的轴距构成一个轴距组,当该轴距组=数据库中的特殊车型轴距,判定为特殊车型;
ii)当该轴距组中的轴距1<1500毫米,则判定为货车;
iii)当该轴距组中的轴距1<2000毫米,以及轴距3<2000毫米,则判定为货车,否则为机车;
iv)当获取的轴距1<2000毫米且轴距3≥2000毫米,则判定为机车;
v)当获取的轴距1≥2000毫米而轴距2<8000毫米,则判定为机车;
vi)当获取的轴距1≥2000毫米,且轴距2≥8000毫米,则判定为客车;
vii)当一节机车后的连续两节都是货车时,则整节火车为货车,当该两节中有一节为客车时,则该列为客车。
93.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述已知机车的最大轴距数为12或大于12的正整数。
94.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤v)中的设定的延时量(T)是如下计算的:
读取该两节车的钩铛距(D)、第2节车的第1轴距(L)、第2上/第3下行传感器组(S2/X3)与X系统的间距(G)和所述第2节车辆的第2车轮到达所述传感器组(S2/X3)位置的时刻(T1)的车轮速度(V),按公式 计算该延时量(T)。
95.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤iv)中的设定的延时量(T’)是如下计算的:
读取该两节车的钩铛距(D’)、第2节车的第1轴距(L’)、第3上/第2下行传感器组(S3/X2)与X系统的间距(G’)和所述第2节车辆的第2车辆到达所述传感器组(S3/X2)位置的时刻(T1’)的车轮速度V’),按公式 计算该延时量(T’)。
96.如权利要求73的方法,其特征在于,
所述步骤viii)中的极限时间间隔(Tm)是14.4秒。
97.火车车辆信息自动识别系统,其特征在于包括
沿铁轨布置的传感器阵列,包括顺序排列的3个上行传感器组(S1,S2,S3)和以相反顺序排列的3个下行传感器组(X1,X2,X3),每个传感器组至少包括2个传感器;
与传感器阵列连接的信号调理电路箱,包括用于把输入的传感器信号处理成规则的脉冲序列信号的装置;
与信号调理电路箱连接的数据采集卡,包括用于从传感器信号中计算出车辆的速度和轴距信息的装置;
车号读取装置,包括安装在铁轨中间用于读取车辆电子标签信息的上行和下行车号读取装置(RF1/RF2);
与数据采集卡和车号读取装连接的工控机,包括用于执行权利要求73的步骤ii)~viii)以便处理速度、轴距和电子标签信息从而获取包括上/下行火车到达、到达的是一列客/货车、火车钩铛定位、车辆编号、和火车离去的火车辆信息的装置。
98.如权利要求97的系统,其特征在于,
所述传感器包括磁传感器。
99.如权利要求97的系统,其特征在于,
在每个传感器组中还可以包括一个或多个冗余传感器。
100.如权利要求97的系统,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距的最小值由铁道枕木的实际间距的允许值确来确定,最大值由货车车厢的最小轴距来确定。
101.如权利要求97的系统,其特征在于,
每个传感器组中的各传感器的间距为10~1,200毫米。
102.如权利要求97的系统,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)的最小值,由火车最快速度与铁路车辆检查系统布置在铁轨一侧的X射线源(O)开始扫描前束流稳定过程需要的时间来确定。
103.如权利要求102的系统,其特征在于,
第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的间距(d7)为3,000~700,000毫米。
104.如权利要求97的系统,其特征在于,
拍照系统(P)与X射线源(O)的间距(d4)的值由现场第1上行传感器组(S1)与X射线源(O)的实际间距(d1)以及第1下行传感器组(X1)与X射线源(O)的实际间距(d7)来确定,P可以安装在S1与X1之间的任意位置。
105.如权利要求97的系统,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)的最小值由货车车厢的第二个轴相对于最近的钩铛中心的距离来确定。
106.如权利要求105的系统,其特征在于,
第2/3上行传感器组(S2/S3)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d2/d5)、以及第3/2下行传感器组(X3/X2)与X射线源(O)/拍照系统(P)的间距(d3/d6)为3,000~4,500毫米。
107.如权利要求97的系统,其特征在于,
上/下行车号读取装置分别对称地安装在X射线源(O)的上/下行侧,它们之间的间距(d8/d9)的最小值根据既能减小干扰又能增加读取几率来确定。
108.如权利要求107的系统,其特征在于,
上/下行车号读取装置与X射线源(O)的间距(d8/d9)为100~5,500毫米。
109.如权利要求97的系统,其特征在于,
所述信号调理电路箱的传感器信号处理装置包括整形二极管电路、电压比较器和光耦隔离电路。
110.如权利要求97的系统,其特征在于,
所述数据采集卡包括光耦隔离电路、数字信号处理芯片、写FIFO、读FIFO、PCI总线控制芯片、和CPLD。
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Cited By (30)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101807953A (zh) * | 2010-02-10 | 2010-08-18 | 南京航空航天大学 | 无线传感网络多信道数据整合中心节点 |
CN102355497A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-02-15 | 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 | 数据同步方法 |
CN102843647A (zh) * | 2012-09-13 | 2012-12-26 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种基于WiMAX的无线列调机车的定位方法和系统 |
CN102837717A (zh) * | 2012-08-17 | 2012-12-26 | 深圳市远望谷信息技术股份有限公司 | 利用车号识别判断列车行进方向及调车情况的方法及装置 |
CN103332210A (zh) * | 2013-06-14 | 2013-10-02 | 成都欧莱特自动化控制工程有限公司 | 一种采用车辆智能计轴装置的铁路行车调度系统 |
CN103679221A (zh) * | 2012-09-04 | 2014-03-26 | 苏州华兴致远电子科技有限公司 | 车号识别方法和系统 |
CN103661487A (zh) * | 2012-09-26 | 2014-03-26 | 同方威视技术股份有限公司 | 具有改进的辐射防护的列车安全检查系统及方法 |
CN104192171A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 同济大学 | 轨道交通列车检测方法及设备 |
CN106585672A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-26 | 重庆微标科技股份有限公司 | 一种火车车轮信号采集方法及装置 |
CN106864484A (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-20 | 天津光电高斯通信工程技术股份有限公司 | 车位计数器抗干扰顺位冗余判断方法 |
CN107748906A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-03-02 | 中国铁道科学研究院金属及化学研究所 | 机车车轮地面识别系统和方法 |
CN107826145A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-23 | 哈尔滨铁路科研所科技有限公司 | 基于车轮传感器检测阵的车辆作业情况检测方法 |
CN107985347A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-04 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车车厢自动扫描设备及方法 |
CN108163011A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-15 | 大连奇辉计算机网络有限公司 | 一种铁路列车自校正计轴方法及系统 |
US10108881B2 (en) | 2015-12-08 | 2018-10-23 | Nuctech Company Limited | Train type identification method and system, and security inspection method and system |
CN108688692A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-10-23 | 北京华横新技术开发公司 | 一种铁路列车运行状态检测系统及其检测方法 |
CN109572757A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-04-05 | 湖南铁路科技职业技术学院 | 一种铁路落石的检测与定位方法、装置 |
CN110316221A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-10-11 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 机车走行部设备检测系统的实现方法 |
CN110395290A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-01 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 铁路车辆信息采集方法及采集装置 |
CN110406566A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-05 | 沈阳风驰软件股份有限公司 | 一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法 |
CN110740280A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-01-31 | 杭州海康汽车技术有限公司 | 一种列车车厢信息获取方法、装置、监控设备及存储介质 |
CN111044751A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 神州高铁技术股份有限公司 | 采集装置、方法及测速方法、存储介质、轨边检测系统 |
CN112208585A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-12 | 深圳市平方科技股份有限公司 | 一种列车信息检测系统及其方法 |
CN112477925A (zh) * | 2019-09-12 | 2021-03-12 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种用于判断列车内机车位置的系统及方法 |
CN113386826A (zh) * | 2020-03-13 | 2021-09-14 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种用于检测列车内机车位置的系统及方法 |
CN113408442A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-09-17 | 交控科技股份有限公司 | 列车定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN113753095A (zh) * | 2021-10-22 | 2021-12-07 | 江苏集萃智能光电系统研究所有限公司 | 一种列车轴距序列信息解算方法 |
CN115862339A (zh) * | 2023-02-03 | 2023-03-28 | 北京云庐科技有限公司 | 车辆监管方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质 |
CN108674442B (zh) * | 2018-07-11 | 2023-11-10 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车轴距检测方法及系统 |
US11952027B2 (en) | 2018-11-01 | 2024-04-09 | Nuctech Company Limited | Train identification system and method, and train safety inspection system and method |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9580091B2 (en) * | 2009-10-22 | 2017-02-28 | General Electric Company | System and method for communicating data in a vehicle system |
RU2475394C1 (ru) * | 2011-07-20 | 2013-02-20 | Данила Юльевич Казаков | Устройство контроля схода подвижного состава |
US9274065B2 (en) | 2012-02-08 | 2016-03-01 | Rapiscan Systems, Inc. | High-speed security inspection system |
US9625402B2 (en) * | 2013-10-10 | 2017-04-18 | Xerox Corporation | Method and apparatus for detection of defective brakes |
US9499185B2 (en) * | 2013-12-20 | 2016-11-22 | Thales Canada Inc | Wayside guideway vehicle detection and switch deadlocking system with a multimodal guideway vehicle sensor |
EP3169574B1 (en) * | 2014-07-08 | 2023-06-07 | Rail-Veyor Technologies Global Inc. | Control system for an improved rail transport system for conveying bulk materials |
WO2016113916A1 (ja) * | 2015-01-16 | 2016-07-21 | 三菱電機株式会社 | 列車無線システムおよび列車長演算方法 |
CN106144900B (zh) * | 2015-04-10 | 2017-09-22 | 宝山钢铁股份有限公司 | 行车驾驶室内自动获取起吊点吊钩状态装置和方法 |
CN105447528B (zh) * | 2015-12-29 | 2018-11-27 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车车号和车型识别方法和系统及安全检查方法和系统 |
AU2017238169B2 (en) | 2016-03-21 | 2022-02-24 | Railpod, Inc. | Combined passive and active method and systems to detect and measure internal flaws within metal rails |
CN106054271B (zh) * | 2016-07-22 | 2020-02-07 | 同方威视技术股份有限公司 | 安全检查方法和系统 |
RU2718750C1 (ru) * | 2019-09-19 | 2020-04-14 | Акционерное общество «Научно-производственный центр «Промэлектроника» | Способ формирования информационной модели поезда |
CN110595804B (zh) * | 2019-10-09 | 2024-03-01 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 铁路货车走行部故障智能检测系统 |
CN113932711B (zh) * | 2021-10-13 | 2024-03-15 | 中煤科工智能储装技术有限公司 | 一种基于级联光栅针对铁路集装箱位置检测构建方法 |
RU209408U1 (ru) * | 2021-10-28 | 2022-03-16 | Евгения Александровна Ершова | Устройство контроля схода подвижного состава усовершенствованное |
EP4186775B1 (de) * | 2021-11-26 | 2024-03-13 | Siemens Mobility GmbH | Verfahren und vorrichtung zum erkennen von eigenschaften eines fahrzeugs |
CN115031640B (zh) * | 2022-08-12 | 2022-11-01 | 广州运达智能科技有限公司 | 一种列车轮对在线检测方法、系统、设备及存储介质 |
Family Cites Families (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US3721820A (en) * | 1970-02-26 | 1973-03-20 | Gen Electric | Computing car locations in a train |
RU2013263C1 (ru) * | 1991-06-05 | 1994-05-30 | Уральское проектно-конструкторское бюро "Деталь" | Устройство для счета подвижных единиц |
JP3209287B2 (ja) * | 1992-06-30 | 2001-09-17 | 日本信号株式会社 | 移動体制御装置 |
CN1151045A (zh) | 1995-12-22 | 1997-06-04 | 刘明旭 | 汉字输入的音调笔顺码方案及其键盘 |
US5813110A (en) | 1996-02-09 | 1998-09-29 | The Boeing Company | Low-voltage eletromagnetic riveter |
CN1105660C (zh) * | 1997-06-20 | 2003-04-16 | 徐昌友 | 铁路道口微机自动控制设备 |
US6315062B1 (en) * | 1999-09-24 | 2001-11-13 | Vermeer Manufacturing Company | Horizontal directional drilling machine employing inertial navigation control system and method |
DE10064598C1 (de) * | 2000-12-18 | 2002-07-18 | Siemens Ag | Verfahren zum Erzeugen eines die Zusammensetzung eines Eisenbahnzuges angebenden Datensatzes |
GB0103665D0 (en) * | 2001-02-15 | 2001-03-28 | Secr Defence | Road traffic monitoring system |
DE10110548A1 (de) * | 2001-03-05 | 2002-09-19 | Knorr Bremse Systeme | ABS-bzw. Gleitschutzanlage mit Fehlertoleranz wegen Ausfall eines Geschwindigkeitssensors |
CN1164449C (zh) | 2002-05-24 | 2004-09-01 | 清华大学 | 车厢间隙计数法识别铁路客车货车的装置 |
CN1151045C (zh) | 2002-05-24 | 2004-05-26 | 清华大学 | 车轮间距法识别铁路客货车的方法及其系统 |
CN1164450C (zh) * | 2002-05-31 | 2004-09-01 | 清华大学 | 钴60货运列车检查用的列车辐射安全联锁方法及其系统 |
US6799097B2 (en) | 2002-06-24 | 2004-09-28 | Modular Mining Systems, Inc. | Integrated railroad system |
RU2280580C2 (ru) * | 2004-10-01 | 2006-07-27 | Закрытое акционерное общество "Отраслевой центр внедрения новой техники и технологий" | Способ идентификации подвижных объектов железнодорожного транспорта |
CN2773661Y (zh) * | 2005-03-03 | 2006-04-19 | 黑龙江瑞兴科技股份有限公司 | 车轮传感器 |
CN201102555Y (zh) * | 2007-08-06 | 2008-08-20 | 深圳市远望谷信息技术股份有限公司 | 铁路车号识别系统 |
-
2007
- 2007-12-27 CN CN2007103043761A patent/CN101468651B/zh active Active
-
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Cited By (40)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101807953B (zh) * | 2010-02-10 | 2013-07-24 | 南京航空航天大学 | 无线传感网络多信道数据整合中心节点 |
CN101807953A (zh) * | 2010-02-10 | 2010-08-18 | 南京航空航天大学 | 无线传感网络多信道数据整合中心节点 |
CN102355497A (zh) * | 2011-09-28 | 2012-02-15 | 中国铁道科学研究院电子计算技术研究所 | 数据同步方法 |
CN102837717B (zh) * | 2012-08-17 | 2015-09-23 | 深圳市远望谷信息技术股份有限公司 | 利用车号识别判断列车行进方向及调车情况的方法及装置 |
CN102837717A (zh) * | 2012-08-17 | 2012-12-26 | 深圳市远望谷信息技术股份有限公司 | 利用车号识别判断列车行进方向及调车情况的方法及装置 |
CN103679221A (zh) * | 2012-09-04 | 2014-03-26 | 苏州华兴致远电子科技有限公司 | 车号识别方法和系统 |
CN102843647A (zh) * | 2012-09-13 | 2012-12-26 | 中国神华能源股份有限公司 | 一种基于WiMAX的无线列调机车的定位方法和系统 |
CN103661487A (zh) * | 2012-09-26 | 2014-03-26 | 同方威视技术股份有限公司 | 具有改进的辐射防护的列车安全检查系统及方法 |
CN103332210A (zh) * | 2013-06-14 | 2013-10-02 | 成都欧莱特自动化控制工程有限公司 | 一种采用车辆智能计轴装置的铁路行车调度系统 |
CN104192171A (zh) * | 2014-08-28 | 2014-12-10 | 同济大学 | 轨道交通列车检测方法及设备 |
US10108881B2 (en) | 2015-12-08 | 2018-10-23 | Nuctech Company Limited | Train type identification method and system, and security inspection method and system |
EA031916B1 (ru) * | 2015-12-08 | 2019-03-29 | Нюктек Компани Лимитед | Система идентификации типа поезда |
CN106864484A (zh) * | 2015-12-14 | 2017-06-20 | 天津光电高斯通信工程技术股份有限公司 | 车位计数器抗干扰顺位冗余判断方法 |
CN106585672A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-04-26 | 重庆微标科技股份有限公司 | 一种火车车轮信号采集方法及装置 |
CN107826145A (zh) * | 2017-11-01 | 2018-03-23 | 哈尔滨铁路科研所科技有限公司 | 基于车轮传感器检测阵的车辆作业情况检测方法 |
CN107826145B (zh) * | 2017-11-01 | 2019-11-19 | 哈尔滨铁路科研所科技有限公司 | 基于车轮传感器检测阵的车辆作业情况检测方法 |
CN107748906A (zh) * | 2017-11-22 | 2018-03-02 | 中国铁道科学研究院金属及化学研究所 | 机车车轮地面识别系统和方法 |
CN107748906B (zh) * | 2017-11-22 | 2024-02-02 | 中国铁道科学研究院金属及化学研究所 | 机车车轮地面识别系统和方法 |
CN107985347A (zh) * | 2017-12-11 | 2018-05-04 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车车厢自动扫描设备及方法 |
CN108163011A (zh) * | 2017-12-26 | 2018-06-15 | 大连奇辉计算机网络有限公司 | 一种铁路列车自校正计轴方法及系统 |
CN108674442B (zh) * | 2018-07-11 | 2023-11-10 | 同方威视技术股份有限公司 | 列车轴距检测方法及系统 |
CN110740280A (zh) * | 2018-07-19 | 2020-01-31 | 杭州海康汽车技术有限公司 | 一种列车车厢信息获取方法、装置、监控设备及存储介质 |
CN110740280B (zh) * | 2018-07-19 | 2022-06-03 | 杭州海康汽车技术有限公司 | 一种列车车厢信息获取方法、装置、监控设备及存储介质 |
CN108688692A (zh) * | 2018-08-03 | 2018-10-23 | 北京华横新技术开发公司 | 一种铁路列车运行状态检测系统及其检测方法 |
CN108688692B (zh) * | 2018-08-03 | 2024-03-22 | 北京华横科技有限公司 | 一种铁路列车运行状态检测系统及其检测方法 |
CN109572757A (zh) * | 2018-08-06 | 2019-04-05 | 湖南铁路科技职业技术学院 | 一种铁路落石的检测与定位方法、装置 |
CN109572757B (zh) * | 2018-08-06 | 2023-07-25 | 湖南铁路科技职业技术学院 | 一种铁路落石的检测与定位方法、装置 |
US11952027B2 (en) | 2018-11-01 | 2024-04-09 | Nuctech Company Limited | Train identification system and method, and train safety inspection system and method |
CN110316221A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-10-11 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 机车走行部设备检测系统的实现方法 |
CN110316221B (zh) * | 2019-08-09 | 2020-11-13 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 机车走行部设备检测系统的实现方法 |
CN110395290A (zh) * | 2019-08-09 | 2019-11-01 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 铁路车辆信息采集方法及采集装置 |
CN110406566A (zh) * | 2019-08-13 | 2019-11-05 | 沈阳风驰软件股份有限公司 | 一种基于铁路货车装载视频监视系统的车辆分割方法 |
CN112477925A (zh) * | 2019-09-12 | 2021-03-12 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种用于判断列车内机车位置的系统及方法 |
CN111044751A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-21 | 神州高铁技术股份有限公司 | 采集装置、方法及测速方法、存储介质、轨边检测系统 |
CN113386826A (zh) * | 2020-03-13 | 2021-09-14 | 株洲中车时代电气股份有限公司 | 一种用于检测列车内机车位置的系统及方法 |
CN112208585A (zh) * | 2020-09-30 | 2021-01-12 | 深圳市平方科技股份有限公司 | 一种列车信息检测系统及其方法 |
CN113408442A (zh) * | 2021-05-25 | 2021-09-17 | 交控科技股份有限公司 | 列车定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN113408442B (zh) * | 2021-05-25 | 2024-05-17 | 交控科技股份有限公司 | 列车定位方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
CN113753095A (zh) * | 2021-10-22 | 2021-12-07 | 江苏集萃智能光电系统研究所有限公司 | 一种列车轴距序列信息解算方法 |
CN115862339A (zh) * | 2023-02-03 | 2023-03-28 | 北京云庐科技有限公司 | 车辆监管方法、装置、电子设备及计算机可读取存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101468651B (zh) | 2011-03-23 |
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RU2010131032A (ru) | 2012-02-10 |
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