CN105091909A - 一种基于gps速度的机车轮径自动校正方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，包括如下步骤：S1.建立GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数；S2.监测GPS信号参数和机车工况参数；S3.判断GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数是否同时为真，当同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3；S4.根据GPS速度V_GPS计算待校正车轮的轮径，完成轮径自动校正。本发明无需外部数据支持，仅需利用现有的GPS数据信息，就能高效、实时地实现高精度轮径校正。

Description

一种基于GPS速度的机车轮径自动校正方法

技术领域

本发明涉及轨道交通车辆测控领域，尤其涉及一种基于GPS(GlobalPositioningSystem，全球定位系统)速度的机车轮径自动校正方法。

背景技术

在机车运行过程中，通常通过机车车轮驱动电机的转速与传动比来计算转来车轮的转速，并通过机车车轮转速与车轮周长来计算机车的运行速度；同时，通过机车的运行时间和机车的运行速度来计算机车运行里程；同时，由于机车的运行轨道是固定的，根据机车在轨道上的运行里程，也可以实现机车的定位。

机车在运行一段时间后，轮对与钢轨的磨损将使得其轮对直径发生变化，从而导致机车的速度及运行里程等信息都会出现误差，因此需要定期对车轮的轮径进行校正，保证相关信息的精度。机车车轮轮径校正的方法就是利用上述原理，通过测得一个基准机车运行里程或基准机车运行速度，计算得到待测车轮的轮径。

目前，国内主要采用的轮径校正方法为半自动校正方法，通过机务段的维护人员会定期对机车的轮径进行手动测量，以该车轮作为基准，计算出机车的基准运行里程或基准运行速度，计算其它待测车轮的轮径，显然手动测量的方式效率比较低。

目前，针对基于GPS定位系统的机车轮径自动校正方法仅有少量研究，基于GPS定位系统的机车轮径校正方法主要是利用GPS能够提供全方位、全天候、全时段、高精度的卫星定位及导航服务的特点，通过GPS定位系统测得作为轮径校正计算中的基准机车运行里程或机车运行速度，实现轮径的校正。但是现有基于GPS定位系统的机车轮径校正方法或者需要依赖外部数据，如地图数据、线路数据等，如果缺乏这些数据或者数据精度不高，则无法实现机车的轮径校正；或者需要在GPS系统的基础上额外加装陀螺仪等惯性测量装置，对硬件要求高，投入及维护成本大。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种无需外部数据支持，仅需利用现有的GPS数据信息，就能高效、高精度、实时地实现轮径校正的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法。

为解决上述技术问题，本发明提出的技术方案为：一种基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，包括如下步骤：

S1.建立GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数；

S2.监测GPS信号参数和机车工况参数；

S3.判断GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数是否同时为真，当同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3；

S4.计算待校正车轮的轮径，完成轮径自动校正。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S1中GPS信号评价函数如式(1)所示：

f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)(1)

式(1)中，NumS为GPS定位卫星颗数；HDOP为GPS水平分量精度因子，VDOP为GPS垂直分量精度因子；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}NumS\≥{\mathrm{\δ}}_1\\ HDOP\≤{\mathrm{\δ}}_2\\ VDOP\≤{\mathrm{\δ}}_3\end{array}\right.$ 时，GPS信号评价函数f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)为真，否则为假，其中，δ₁为预设的GPS定位卫星颗数门槛值，δ₂为预设的GPS水平分量精度因子门槛值，δ₃为预设的GPS垂直分量精度因子门槛值。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S1中机车工况评价函数如式(2)所示：

f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)(2)

式(2)中，Slip_test为机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数、Sen_test为机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数，T为机车牵引工况状态信号参数，B为机车制动工况状态信号参数，V_GPS为GPS速度；

通过监测机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test得出待校正车轮的车轴传感器未发出空转信号的持续时间f(Slip_test)，监测机车牵引工况信号参数T得出未发出机车牵引工况信号的持续时间时间f(T)，监测机车制动工况信号参数B得出未发出机车制动工况信号的持续时间f(B)；

当同时满足时，机车工况评价函数f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)为真，否则为假，其中，V_th为预设的机车速度门槛值，δ₄为预设的机车惰行时间门槛值，δ₅为预设的待校正车轮未发生空转持续时间门槛值。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S1中速度稳定性评价函数如式(3)所示：

f_Sta(N_test,V_GPS)(3)

式(3)中，N_test为机车待校正车轮牵引电机的转速参数，V_GPS为GPS速度；

通过对GPS速度V_GPS进行微分计算在预设时间t₁内的GPS加速度a_GPS，对GPS加速度a_GPS进行微分计算在预设时间t₂内的GPS加速度变化量k_GPS，对机车待校正车轮牵引电机的转速N_test进行微分计算在预设时间t₃内的机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor，对机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor进行微分计算在预设时间t₄内的机车待校正车轮牵引电机的加速度变化量k_motor；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}{a}_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_6\\ k_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_7\\ a_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_8\\ k_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_9\end{array}\right.$ 时，速度稳定性评价函数f_Sta(N_test,V_GPS)为真，否则为假，其中，δ₆为预设的GPS加速度门槛值，δ₇为预设的GPS加速度变化量门槛值，δ₈为预设的电机转速加速度门槛值，δ₉为预设的电机转速加速度变化量门槛值。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S2中GPS信号参数包括GPS定位卫星颗数NumS、GPS水平分量精度因子HDOP、GPS垂直分量精度因子VDOP、GPS速度V_GPS；所述待测机车工况参数包括机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test、机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数Sen_test、机车牵引工况状态信号参数T、机车制动工况状态信号参数B，机车待校正车轮牵引电机的转速参数N_test。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S4计算待校正车轮的轮径，其轮径校正计算方法如式(4)所示：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{test}\×3.6}---\left(4\right)$

式(4)中，D_test为待校正车轮的轮径(单位为：m)，V_GPS为GPS的速度(单位为：km/h)，N_test为待校正车轮牵引电机的转速(单位为：r/min)，k为传动比，Pi为常数圆周率。

作为本发明的进一步改进，所述步骤S4计算待校正车轮的轮径，包括对GPS速度信号和待校正车轮牵引电机转速的时序补偿，其轮径校正计算方法如式(5)所示：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{testp}\×3.6}---\left(5\right)$

式(5)中，D_test为待校正车轮的轮径(单位为：m)，V_GPS为GPS的速度(单位为：km/h)，k为传动比，Pi为常数圆周率，N_testp为待校正车轮牵引电机在计算时间点后个数据更新周期的转速(单位为：r/min)，其中，Δt为GPS数据更新周期与待校正车轮牵引电机的转速更新周期之差，cycle为轮径校正系统从数据采集到完成一次计算所需的时间。

作为本发明的进一步改进，在所述步骤S3中，同时判断GPS信号评价函数，及多个待校正车轮的机车工况评价函数和速度稳定性评价函数是否同时为真，同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

1、本发明仅需要利用机车现有的GPS信息及机车本身的工况信息，无需要提供额外的外部数据信息，也无需额外加装硬件设备，就可以实现车轮的轮径校正，设备投入少，维护成本低。

2、本发明通过GPS信号评价函数、机车工况评价函数和速度稳定性评价函数来评估GPS信号的质量和机车运行状态，仅在完全满足上述三个函数的情况下，才开始进行机车轮径校正计算，轮径校正精度高。

附图说明

图1为本发明基于GPS速度的机车轮径自动校正方法的流程图。

图2为GPS速度与机车速度误差图。

图3为相同GPS速度误差在不同速度下对轮径校正误差影响分析图。

图4为进行时序补偿前GPS速度与机车速度误差图。

图5为本发明进行时序补偿后GPS速度与机车速度误差图。

具体实施方式

以下结合说明书附图和具体优选的实施例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。

实施例1：

在本实施例中，如图1所示，一种基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，包括如下步骤：

S1.建立GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数；

S2.监测GPS信号参数和机车工况参数；

S3.判断GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数是否同时为真，当同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3；

S4.计算待校正车轮的轮径，完成轮径自动校正。

基于GPS速度的机车轮径校正方法，GPS速度V_GPS的误差会相应的导致所计算出的轮径产生误差。GPS速度根据多颗定位的卫星的信号计算而来，而影响GPS信号质量的因素包括大气因素(如因电离层和对流层导致GPS信号延迟等)、多径效应(如经过其它表面反射到接收机天线中的GPS信号等)、当前可用GPS卫星的几何分布等。通过研究发现，当机车在某些信号不好的地方其GPS的速度信号会包含大量的噪音信号，从而导致GPS速度产生误差。如图2所示，图2记录了40000条左右的数据，记录周期为300ms，直观地描述了GPS速度和机车速度的速度差(机车速度由电机转速乘以轮径得来，试验前机车轮径由人工准确测量)，误差最大的时候达到了5km/h以上，而如此大的偏差将对轮径计算产生很大的误差。如图3所示，在机车轮径为1220mm，速度误差为0.1km/h时，在不同的情况下所计算得到的轮径误差为1mm～3mm。因此，为了保证轮径计算的精度，需要对GPS信号的质量进行评价，以确保在GPS信号质量高、GPS速度的精度满足轮径校正精度要求时才进行轮径校正。

在本实施例中，步骤S1中GPS信号评价函数如式(1)所示：

f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)(1)

式(1)中，NumS为GPS定位卫星颗数；HDOP为GPS水平分量精度因子，VDOP为GPS垂直分量精度因子；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}NumS\≥{\mathrm{\δ}}_1\\ HDOP\≤{\mathrm{\δ}}_2\\ VDOP\≤{\mathrm{\δ}}_3\end{array}\right.$ 时，GPS信号评价函数f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)为真，否则为假，其中，δ₁为预设的GPS定位卫星颗数门槛值，δ₂为预设的GPS水平分量精度因子门槛值，δ₃为预设的GPS垂直分量精度因子门槛值。

基于GPS速度的机车轮径校正方法，机车自身的工况如机车的运行速度、机车的牵引或制动状态、机车车轮的车轴传感器状态等也会影响轮径校正的精度。通过研究发现，如图3所示，在机车轮径为1220mm，假设GPS速度误差为0.1km/h时，可以发现，轮径计算的误差随着机车速度的增加而降低，因此，在GPS误差不变的情况下，提高机车运行速度有利于降低轮径计算的误差。同时，由于机车在运行过程中，可能发生车轮的空转或滑行，从而影响轮径计算精确。而在机车处于牵引状态或者制动状态时，发生车轮空转或滑行机率会明显增加，因此，在进行轮径校正时，必须保证机车处于一个稳定的运行状态，需要建立机车工况评价函数来评估机车的运行状态。

在本实施例中，步骤S1中机车工况评价函数如式(2)所示：

f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)(2)

式(2)中，Slip_test为机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数、Sen_test为机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数，T为机车牵引工况状态信号参数，B为机车制动工况状态信号参数，V_GPS为GPS速度；

通过监测机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test得出待校正车轮的车轴传感器未发出空转信号的持续时间f(Slip_test)，监测机车牵引工况信号参数T得出未发出机车牵引工况信号的持续时间时间f(T)，监测机车制动工况信号参数B得出未发出机车制动工况信号的持续时间f(B)；

当同时满足时，机车工况评价函数f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)为真，否则为假，其中，V_th为预设的机车速度门槛值，δ₄为预设的机车惰行时间门槛值，δ₅为预设的待校正车轮未发生空转持续时间门槛值。

为了进一步确保GPS信号与机车运行状态的稳定，最大限度的消除产生轮径计算误差的不良因素，在本实施例中，建立速度稳定性评价函数，进一步对GPS速度及待测车轮牵引电机转速进行评估。

在本实施例中，步骤S1中速度稳定性评价函数如式(3)所示：

f_Sta(N_test,V_GPS)(3)

式(3)中，N_test为机车待校正车轮牵引电机的转速参数，V_GPS为GPS速度；

通过对GPS速度V_GPS进行微分计算在预设时间t₁内的GPS加速度a_GPS，对GPS加速度a_GPS进行微分计算在预设时间t₂内的GPS加速度变化量k_GPS，对机车待校正车轮牵引电机的转速N_test进行微分计算在预设时间t₃内的机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor，对机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor进行微分计算在预设时间t₄内的机车待校正车轮牵引电机的加速度变化量k_motor；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}{a}_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_6\\ k_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_7\\ a_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_8\\ k_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_9\end{array}\right.$ 时，速度稳定性评价函数f_Sta(N_test,V_GPS)为真，否则为假，其中，δ₆为预设的GPS加速度门槛值，δ₇为GPS加速度变化量门槛值，δ₈为电机转速加速度门槛值，δ₉为电机转速加速度变化量门槛值。

在本实施例中，步骤S2中GPS信号参数包括GPS定位卫星颗数NumS、GPS水平分量精度因子HDOP、GPS垂直分量精度因子VDOP、GPS速度V_GPS；所述待测机车工况参数包括机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test、机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数Sen_test、机车牵引工况状态信号参数T、机车制动工况状态信号参数B，机车待校正车轮牵引电机的转速参数N_test。以上参数实时监测，GPS信号参数更新周期为1s(10Hz的GPS装置更新周期为0.1m)，机车待校正车轮牵引电机的转速参数更新周期为32ms。

在本实施例中，将监测得到的GPS信号参数及待测机车工况参数通过GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数进行评估，当以上三个评价函数同时为真时，表明GPS信号状态及机车运行状态稳定，则开始进行轮径校正，否则继续执行监测和评估过程。本实施例中，轮径校正计算方法如式(4)所示：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{test}\×3.6}---\left(4\right)$

式(4)中，D_test为待校正车轮的轮径(单位为：m)，V_GPS为GPS的速度(单位为：km/h)，N_test为待校正车轮牵引电机的转速(单位为：r/min)，k为传动比，Pi为常数圆周率。

在本实施例中，为了消除单次计算的误差，对待测车轮的轮径进行多次计算，取其平均值为校正轮径，如式(6)所示：

$D_{test}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{D}_{testi}}{n}---\left(6\right)$

式(4)中，D_testi为第i次计算得到待校正车轮的轮径，n为计算总次数。

在本实施例中，因机车工况评价函数和速度稳定性评价函数与待测车轮的工况状态有关，为了进一步保证轮径校正的精度，降低各待测车轮工况状态的互相影响，将GPS信号评价函数，及各待测车轮的机车工况评价函数、速度稳定性评价函数同时进行评估，仅当以上所有评价函数同时为真时，才进行车轮校正。

实施例2：

由于GPS信号的更新频率与待校正车轮牵引电机的转速更新频率不同，直接使用GPS速度信号和待测车轮牵引电机的转速信号作为轮径计算的输入参数存在信号时序上的偏移，当机车速度发生变化时，待测车轮牵引电机的转速可以高实时的传输给控制系统，而GPS速度信号可能需要等待1s或0.1s才能更新，因此会造成轮径校正误差，需要对待测车轮牵引电机的转速进行时序补偿。如图4和图5所示，引入时序补偿后的GPS速度与机车速度仪测量速度之差比引入时序补偿前GPS速度与机车速度之差要小，表明通过时序补偿，能够有效的降低误差。

在本实施例中，对待测车轮牵引电机的转速参数引入时序补偿，相比于实施例1，其区别在于轮径校正计算方法如式(5)所示，其它步骤相同：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{testp}\×3.6}---\left(5\right)$

式(5)中，D_test为待校正车轮的轮径(单位为：m)，V_GPS为GPS的速度(单位为：km/h)，k为传动比，Pi为常数圆周率，N_testp为待校正车轮牵引电机在计算时间点向后偏移个数据更新周期的转速(单位为：r/min)，其中，Δt为GPS数据更新周期与待校正车轮牵引电机的转速更新周期之差，cycle为轮径校正系统从数据采集到完成一次计算所需的时间。

在本实施例中，GPS信号更新周期为1s，待校正车轮牵引电机的转速更新周期为32ms，轮径校正系统从数据采集到完成一次计算的时间cycle为100ms，则偏移量为即N_testp的取值为在计算时间点后待校正车轮牵引电机第9个数据更新点的数据。

上述只是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何形式上的限制。虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (9)

1.一种基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.建立GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数；

S2.监测GPS信号参数和机车工况参数；

S3.判断GPS信号评价函数、机车工况评价函数、速度稳定性评价函数是否同时为真，当同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3；

S4.计算待校正车轮的轮径，完成轮径自动校正。

2.根据权利要求1所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S1中GPS信号评价函数如式(1)所示：

f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)(1)

式(1)中，NumS为GPS定位卫星颗数；HDOP为GPS水平分量精度因子，VDOP为GPS垂直分量精度因子；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}NumS\≥{\mathrm{\δ}}_1\\ HDOP\≤{\mathrm{\δ}}_2\\ VDOP\≤{\mathrm{\δ}}_3\end{array}\right.$ 时，GPS信号评价函数f_GPS(NumS,HDOP,VDOP)为真，否则为假，其中，δ₁为预设的GPS定位卫星颗数门槛值，δ₂为预设的GPS水平分量精度因子门槛值，δ₃为预设的GPS垂直分量精度因子门槛值。

3.根据权利要求1所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S1中机车工况评价函数如式(2)所示：

f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)(2)

式(2)中，Slip_test为机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数、Sen_test为机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数，T为机车牵引工况状态信号参数，B为机车制动工况状态信号参数，V_GPS为GPS速度；

通过监测机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test得出待校正车轮的车轴传感器未发出空转信号的持续时间f(Slip_test)，监测机车牵引工况信号参数T得出未发出机车牵引工况信号的持续时间时间f(T)，监测机车制动工况信号参数B得出未发出机车制动工况信号的持续时间f(B)；

当同时满足时，机车工况评价函数f_Loco(Slip_test,Sen_test,T,B,V_GPS)为真，否则为假，其中，V_th为预设的机车速度门槛值，δ₄为预设的机车惰行时间门槛值，δ₅为预设的待校正车轮未发生空转持续时间门槛值。

4.根据权利要求1所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S1中速度稳定性评价函数如式(3)所示：

f_Sta(N_test,V_GPS)(3)

式(3)中，N_test为机车待校正车轮牵引电机的转速参数，V_GPS为GPS速度；

通过对GPS速度V_GPS进行微分计算在预设时间t₁内的GPS加速度a_GPS，对GPS加速度a_GPS进行微分计算在预设时间t₂内的GPS加速度变化量k_GPS，对机车待校正车轮牵引电机的转速N_test进行微分计算在预设时间t₃内的机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor，对机车待校正车轮牵引电机的加速度a_motor进行微分计算在预设时间t₄内的机车待校正车轮牵引电机的加速度变化量k_motor；

当同时满足 $\left\{\begin{array}{c}{a}_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_6\\ k_{GPS}\≤{\mathrm{\δ}}_7\\ a_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_8\\ k_{motor}\≤{\mathrm{\δ}}_9\end{array}\right.$ 时，速度稳定性评价函数f_Sta(N_test,V_GPS)为真，否则为假，其中，δ₆为预设的GPS加速度门槛值，δ₇为预设的GPS加速度变化量门槛值，δ₈为预设的电机转速加速度门槛值，δ₉为预设的电机转速加速度变化量门槛值。

5.根据权利要求1至4任一项所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S2中GPS信号参数包括GPS定位卫星颗数NumS、GPS水平分量精度因子HDOP、GPS垂直分量精度因子VDOP、GPS速度V_GPS；所述待测机车工况参数包括机车待校正车轮的车轴传感器空转信号参数Slip_test、机车待校正车轮的车轴传感器状态信号参数Sen_test、机车牵引工况状态信号参数T、机车制动工况状态信号参数B，机车待校正车轮牵引电机的转速参数N_test。

6.根据权利要求5所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S4计算待校正车轮的轮径，其轮径校正计算方法如式(4)所示：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{test}\×3.6}---\left(4\right)$

式(4)中，D_test为待校正车轮的轮径，V_GPS为GPS的速度，N_test为待校正车轮牵引电机的转速，k为传动比，Pi为常数圆周率。

7.根据权利要求5所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：所述步骤S4计算待校正车轮的轮径，包括对GPS速度信号和待校正车轮牵引电机转速的时序补偿，其轮径校正计算方法如式(5)所示：

$D_{test}=\frac{V_{GPS}\×60\×k}{Pi\×N_{testp}\×3.6}---\left(5\right)$

式(5)中，D_test为待校正车轮的轮径，V_GPS为GPS的速度，k为传动比，Pi为常数圆周率，N_testp为待校正车轮牵引电机在计算时间点后个数据更新周期的转速，其中，Δt为GPS数据更新周期与待校正车轮牵引电机的转速更新周期之差，cycle为轮径校正系统从数据采集到完成一次计算所需的时间。

8.根据权利要求6所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：在所述步骤S3中，同时判断GPS信号评价函数，及多个待校正车轮的机车工况评价函数和速度稳定性评价函数是否同时为真，同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3。

9.根据权利要求7所述的基于GPS速度的机车轮径自动校正方法，其特征在于：在所述步骤S3中，同时判断GPS信号评价函数，及多个待校正车轮的机车工况评价函数和速度稳定性评价函数是否同时为真，同时为真时跳转到步骤S4，否则继续执行步骤S3。