CN107121566A - 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统 - Google Patents

一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107121566A
CN107121566A CN201710299467.4A CN201710299467A CN107121566A CN 107121566 A CN107121566 A CN 107121566A CN 201710299467 A CN201710299467 A CN 201710299467A CN 107121566 A CN107121566 A CN 107121566A
Authority
CN
China
Prior art keywords
wind speed
train
unmanned plane
measuring device
speed measuring
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201710299467.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107121566B (zh
Inventor
刘辉
李燕飞
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Central South University
Original Assignee
Central South University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Central South University filed Critical Central South University
Priority to CN201710299467.4A priority Critical patent/CN107121566B/zh
Publication of CN107121566A publication Critical patent/CN107121566A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107121566B publication Critical patent/CN107121566B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01P—MEASURING LINEAR OR ANGULAR SPEED, ACCELERATION, DECELERATION, OR SHOCK; INDICATING PRESENCE, ABSENCE, OR DIRECTION, OF MOVEMENT
    • G01P5/00—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft
    • G01P5/24—Measuring speed of fluids, e.g. of air stream; Measuring speed of bodies relative to fluids, e.g. of ship, of aircraft by measuring the direct influence of the streaming fluid on the properties of a detecting acoustical wave
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B64—AIRCRAFT; AVIATION; COSMONAUTICS
    • B64C—AEROPLANES; HELICOPTERS
    • B64C39/00—Aircraft not otherwise provided for
    • B64C39/02—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use
    • B64C39/024—Aircraft not otherwise provided for characterised by special use of the remote controlled vehicle type, i.e. RPV
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M17/00—Testing of vehicles
    • G01M17/08—Railway vehicles

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统，通过引入无人机风速测量装置对全线列车进行实时检测，实现了主动风速测量的新技术方案，避免了测量盲区，大大地降低了铁路部门安装沿线风速测风站的成本；针对各型号列车在不同运行工况下构建的列车倾覆模型，并利用倾覆模型实时计算列车的危险倾覆点，控制无人机风速测量装置时刻位于最佳风速测量点，且利用同心圆的测量点位置设置，保证了风速测量的准确度；该系统结构简单，操作方便，能够有效提高异常问题的检测效率，明显提高列车的运营安全性，具有较高的推广应用价值。

Description

一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与 系统
技术领域
本发明属于铁路轨道监测领域，特别涉及一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统。
背景技术
在轨道交通领域，恶劣大风是造成沿线列车翻车事故的主要自然灾害。我国和日本都曾多次发生过强风所导致的列车翻车事故。随着高速铁路和高速列车在世界范围内的普及，尤其在列车开行速度不断地提高的情况下，如何保证高速列车的运营安全愈发显得急迫和刻不容缓。
为了降低强风对高速铁路运营所造成的危害，近年来，包括我国在内的铁路大国开始关注于研建一种新型铁路强风实时监控与预警系统。如德国国家铁路公司(DeutscheBahn AG)所研建的Nowcasting System大风监测预警系统，东日本铁路公司(JR-EAST)所设计的Windas system大风列车预警系统，我国原铁道部主持开发的兰新、青藏等强风线路的大风监测与预警系统。这类预警系统的工作机理相似，都是先在铁路沿线强风区域设置一定数量的测风站，通过实时采集铁路沿线风速信息，然后融合沿线路况(桥梁/路堤/大曲线)和列车信息(车型/载重/行车速度)，建立恶劣强风环境下的车辆倾覆稳定性模型，对不同型号的高速列车在不同铁路路况/区域和风速级别下进行实时调度指挥。虽然上述这种铁路强风预警技术已开始投入使用，但这种预警技术的前期投入建设费用和后期的技术维护费用都非常高，而且大风监测站点位于铁路线路外，不能实时获得轨道车辆所在位置的风速数据。
发明专利《列车车载大风预警系统》(专利号：201010262706.7)安装无线横向风速传感器于列车顶部，能够实时监测列车横向风速，具有监测列车近场风速能力。由于需要安装在车体上，会影响车体外形美观和车体的空气动力学性能，同时安装位置固定，不能根据线路情况、风速大小、列车型号等因素实时调整风速测量点位置，不能及时准确获取列车倾覆危险点附近风速数据。发明专利《列车车载风速风向仪》(专利号：201010262706.7)同样由于风速测量仪器安装位置固定，不能实现风速测量位置的灵活可调。
综上所述，现有技术中的高速列车的风速测量所使用的技术手段不能根据实际情况调整风速测量点位置，不能及时准确获取列车倾覆危险点附近风速数据。
发明内容
本发明提供了一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统，其目的在于，克服现有技术中高速列车的风速测量所需设备成本高，且无法实时获得轨道车辆所在位置的风速数据的问题。
一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法，包括以下步骤：
步骤1：依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
步骤2：将划分后的轨道区间单元编号，并将轨道区间单元标号、开始里程、结束里程、轨道线路状况以及该区间单元内管辖的无人机风速测量装置编号、列车编号和对应列车各风速下的列车安全车速，预先存储至地面列车控制中心中；
利用存储的轨道线路状况构建每个轨道区间单元中不同风速/车速/路况/车型下列车的大风倾覆模型；
根据现有技术，列车在强风条件下的倾覆状态与风速/车速/路况/车型有关，建立不同风速/车速/路况/车型下列车的大风倾覆模型。路况信息包括路堤或桥梁的高度和形状、路堑的深度和形状及线路两侧是否有挡风墙，存储在地面列车大数据中心，风速和车速信息由无人机风速测量装置实时提供，车型信息从地面列车大数据中心获取。利用上述的大风倾覆模型，输入列车所处的路况、列车时速、风速、列车型号信息，计算当前列车瞬态风载荷最强的位置，即当前列车的危险倾覆点位置。
步骤3：当待测量列车进入危险风速轨道区间，列车所在的轨道区间单元上的3组无人机风速测量装置接收到测量指令和待测量列车编号，无人机风速测量装置起飞，并同步跟踪待测量列车；
步骤4：若通过无人机风速测量装置上的Kinect传感器获取跟踪列车的编号，与待测量列车编号一致，则令3组无人机风速测量装置分别位于列车受电弓的上方以及列车的两侧，否则，令无人机风速测量停止返回起飞位置，返回步骤3，等待待测量列车；
步骤5：地面列车大数据中心基于列车大风倾覆模型计算出待测量列车实时危险倾覆点，利用列车危险倾覆点获得各无人机风速测量装置的最优测量点，并发送至无人机风速测量装置，使得无人机风速测量装置实时保持在最优测量点进行风速测量；
步骤6：将3组无人机风速测量装置采集的风速均值和列车速度均值以及采集的列车编号传输至地面列车控制中心，若当前风速下的列车速度高于列车安全速度，则发出预警信号。
进一步的，所述步骤3中3组无人机风速测量装置同步跟踪待测量列车时，无人机风速测量装置所在的位置点位于一个与列车车身垂直的同心圆截面上；
位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
同心圆设置：在环境强侧风作用下，气流在车顶为负压，有较大的升力而车体两侧在迎风面为正压、背风面为负压，3组无人机风速测量装置分别测量最优测量点所在垂直截面的车顶环境风速，车体迎风侧和背风面风速，3组无人机风速测量装置的空间位置构成一个同心圆。
列车两侧的两个位置点位同受电弓上方位置点位于列车行驶方向的第一个受电弓的同一个横向截面的同心圆上(见图1和图2)。如图1所示，S1取值1.8-2.2米，S2取值1.8-2.2米，H1取值距离受电弓上表面0.5-1米，H2取值距离轨面2.0-2.8米。为了便于区分，将位于列车受电弓正上方的无人机命名为无人机风速测量装置1，将列车来车方向的左边的无人命名为无人机风速测量装置2，将位于另外一侧的无人机命名为无人机风速测量装置3。如图2所示，上述3组无人机风速测量装置将以飞行的姿态相对静止地停靠于列车来车方向的第一个受电弓截面(即截面1)的同心圆上的3个位置点上。
进一步的，所述3组无人机风速测量装置的实时最优测量点的计算过程如下：
利用3组无人机风速测量装置实时采集风速和列车车速，分别传输至地面风速大数据中心以及地面列车大数据中心，地面风速大数据中心调用与该车型号、轨道线路状况对应的倾覆模型，并利用列车的实时风速实时计算列车实时危险倾覆点位置，以经过列车实时危险倾覆点且与列车车身垂直的截面作为无人机风速测量装置所在的最佳平面，各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，得到对应的最优测量点；
所述各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，是指位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
进一步的，若当前列车的实时速度高于列车安全速度，则地面列车控制中心发出限速调度指令。
进一步的，当无人机风速测量装置与待测量列车同步前行后，在待测量列车行驶至下个轨道区间时，无人机风速测量装置进行任务交接，地面列车控制中心向待测量列车进入的轨道区间内无人机风速测量装置发出指令，使得该轨道区间的三个无人机风速测量装置起飞同步跟踪待测量列车，原先飞行的三个无人机风速测量装置进入该轨道区间，进行充电，并将待测量列车的实时车速和位置发送至地面列车控制中心。
一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测系统，包括：
地面列车控制中心，用于对列车进行调度，并实时从地面风速大数据中心和地面列车大数据中心获取列车车身表面风速和列车运行速度，并对风速进行分析处理，；
地面风速大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的风速，并与地面列车控制中心进行通信；
地面列车大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的列车速度和列车编号，并与地面列车控制中心进行通信；
依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
地面列车控制中心采用上述的方法控制无人机风速测量装置对列车进行监测。
进一步的，所述无人机风速测量装置还设有LED灯。
进一步的，所述地面列车大数据中心包括列车车号采集模块、列车图像模块和无线通讯模块；
所述地面风速大数据中心包括风速采集模块和无线通讯模块。
有益效果
本发明提供了一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统，通过引入无人机风速测量装置对全线轨道进行实时检测，实现了主动风速测量的新技术方案，避免了测量盲区，大大地降低了铁路部门安装沿线风速测风站的成本；针对各型号列车在不同运行工况下构建的列车倾覆模型，并利用倾覆模型实时计算列车的危险倾覆点，控制无人机风速测量装置时刻位于最佳风速测量点，且利用同心圆的测量点位置设置，保证了风速测量的准确度；该系统结构简单，操作方便，能够有效提高异常问题的检测效率，明显提高列车的运营安全性，具有较高的推广应用价值。
附图说明
图1为本发明中无人机风速测量装置在测量时与列车的位置示意图；
图2为本发明中三组无人机风速测量装置在测量时的保持在同心圆截面中的位置示意图；
图3为本发明所述系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明做进一步地说明。
一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
步骤2：将划分后的轨道区间单元编号，并将轨道区间单元标号、开始里程、结束里程、轨道线路状况以及该区间单元内管辖的无人机风速测量装置编号、列车编号和对应列车各风速下的列车安全车速，预先存储至地面列车控制中心中；
利用存储的轨道线路状况，利用列车的历史风速和轨道线路状况构建每个轨道区间单元中列车的倾覆模型建立每个轨道区间单元中，不同风速/车速/路况/车型下列车的大风倾覆模型；
根据现有技术，列车在强风条件下的倾覆状态与风速/车速/路况/车型有关，建立不同风速/车速/路况/车型下列车的大风倾覆模型。路况信息包括路堤或桥梁的高度和形状、路堑的深度和形状及线路两侧是否有挡风墙，存储在地面列车大数据中心，风速和车速信息由无人机风速测量装置实时提供，车型信息从地面列车大数据中心获取。利用上述的大风倾覆模型，输入列车所处的路况、列车时速、风速、列车型号信息，计算当前列车瞬态风载荷最强的位置，即当前列车的危险倾覆点位置。
步骤3：当待测量列车进入危险风速轨道区间，列车所在的轨道区间单元上的3组无人机风速测量装置接收到测量指令和待测量列车编号，无人机风速测量装置起飞，并同步跟踪待测量列车；
所述步骤3中3组无人机风速测量装置同步跟踪待测量列车时，无人机风速测量装置所在的位置点位于一个与列车车身垂直的同心圆截面上；
位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
同心圆设置：在环境强侧风作用下，气流在车顶为负压，车体两侧在迎风面为正压、背风面为负压，3组无人机风速测量装置分别测量最优测量点所在垂直截面的车顶环境风速，车体迎风侧和背风面风速，3组无人机风速测量装置的空间位置构成一个同心圆
列车两侧的两个位置点位同受电弓上方位置点位于列车行驶方向的第一个受电弓的同一个横向截面的同心圆上(见图1和图2)。如图1所示，S1取值1.8-2.2米，S2取值1.8-2.2米，H1取值距离受电弓上表面0.5-1米，H2取值距离轨面2.0-2.8米。为了便于区分，将位于列车受电弓正上方的无人机命名为无人机风速测量装置1，将列车来车方向的左边的无人命名为无人机风速测量装置2，将位于另外一侧的无人机命名为无人机风速测量装置3。如图2所示，上述3组无人机风速测量装置将以飞行的姿态相对静止地停靠于列车来车方向的第一个受电弓截面(即截面1)的同心圆上的3个位置点上。
步骤4：若通过无人机风速测量装置上的Kinect传感器获取跟踪列车的编号，与待测量列车编号一致，则令3组无人机风速测量装置分别位于列车受电弓的上方以及列车的两侧，否则，令无人机风速测量停止返回起飞位置，返回步骤3，等待待测量列车；
步骤5：地面列车大数据中心基于列车大风倾覆模型计算出待测量列车实时危险倾覆点，利用列车危险倾覆点获得各无人机风速测量装置的最优测量点，并发送至无人机风速测量装置，使得无人机风速测量装置实时保持在最优测量点进行风速测量；
所述3组无人机风速测量装置的实时最优测量点的计算过程如下：
利用3组无人机风速测量装置实时采集风速和列车车速，分别传输至地面风速大数据中心以及地面列车大数据中心，地面风速大数据中心调用与该车型号、轨道线路状况对应的倾覆模型，并利用列车的实时风速实时计算列车实时危险倾覆点位置，以经过列车实时危险倾覆点且与列车车身垂直的截面作为无人机风速测量装置所在的最佳平面，各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，得到对应的最优测量点；
所述各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，是指位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
步骤6：将3组无人机风速测量装置采集的风速均值和列车速度均值以及采集的列车编号传输至地面列车控制中心，若当前风速下的列车速度高于列车安全速度，则发出预警信号。
若当前列车的实时速度高于列车安全速度，则地面列车控制中心发出限速调度指令。
当无人机风速测量装置与待测量列车同步前行后，在待测量列车行驶至下个轨道区间时，无人机风速测量装置进行任务交接，地面列车控制中心向待测量列车进入的最新轨道区间内无人机风速测量装置发出指令，使得该轨道区间的三个无人机风速测量装置起飞同步跟踪待测量列车，原先飞行的三个无人机风速测量装置进入该轨道区间，进行充电，并将待测量列车的实时车速和位置发送至地面列车控制中心。
如图3所示，一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测系统，包括：
地面列车控制中心，用于对列车进行调度，并实时从地面风速大数据中心和地面列车大数据中心获取列车车身表面风速和列车运行速度，并对风速进行分析处理，；
地面风速大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的风速，并与地面列车控制中心进行通信；
地面风速大数据中心包括风速采集模块和无线通讯模块。其中，无线通讯模块用于构建地面大风速数据中心与3组无人机风速测量装置之间的无线数据通讯，采用GSM-R或GRPS或CDMA通讯协议。风速采集模块用于采集并存储3组无人机风速测量装置所发送来的风速数据，风速采样频率为每秒钟1个数据，所采集的风速数据及其对应的采集时间均将保存于SQL SERVER数据库中。
地面列车大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的列车速度和列车编号，并与地面列车控制中心进行通信；
地面列车大数据中心包括列车车号采集模块、列车图像模块和无线通讯模块。其中，无线通讯模块用于构建地面列车大数据中心与3组无人机风速测量装置之间的无线数据通讯，采用Pico Station无线网桥通讯协议。列车车号采集模块用于识别3组无人机风速测量装置所发送来的列车车号数字。列车图像模块用于接收来自3组无人机风速测量装置所发送来的包括列车车号数字信息的实时列车图片。
依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
地面列车控制中心采用上述的方法控制无人机风速测量装置对列车进行监测。
所述无人机风速测量装置还设有LED灯。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
步骤2：将划分后的轨道区间单元编号，并将轨道区间单元标号、开始里程、结束里程、轨道线路状况以及该区间单元内管辖的无人机风速测量装置编号、列车编号和对应列车各风速下的列车安全车速，预先存储至地面列车控制中心中；
利用存储的轨道线路状况构建每个轨道区间单元中不同风速/车速/路况/车型下列车的大风倾覆模型；
步骤3：当待测量列车进入危险风速轨道区间，列车所在的轨道区间单元上的3组无人机风速测量装置接收到测量指令和待测量列车编号，无人机风速测量装置起飞，并同步跟踪待测量列车；
步骤4：若通过无人机风速测量装置上的Kinect传感器获取跟踪列车的编号，与待测量列车编号一致，则令3组无人机风速测量装置分别位于列车受电弓的上方以及列车的两侧，否则，令无人机风速测量停止返回起飞位置，返回步骤3，等待待测量列车；
步骤5:地面列车大数据中心基于列车大风倾覆模型计算出待测量列车实时危险倾覆点，利用列车危险倾覆点获得各无人机风速测量装置的最优测量点，并发送至无人机风速测量装置，使得无人机风速测量装置实时保持在最优测量点进行风速测量；
步骤6：将3组无人机风速测量装置采集的风速均值和列车速度均值以及采集的列车编号传输至地面列车控制中心，若当前风速下的列车速度高于列车安全速度，则发出预警信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中3组无人机风速测量装置同步跟踪待测量列车时，无人机风速测量装置所在的位置点位于一个与列车车身垂直的同心圆截面上；
位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述3组无人机风速测量装置的实时最优测量点的计算过程如下：
利用3组无人机风速测量装置实时采集风速和列车车速，分别传输至地面风速大数据中心以及地面列车大数据中心，地面风速大数据中心调用与该车型号、轨道线路状况对应的倾覆模型，并利用列车的实时风速实时计算列车实时危险倾覆点位置，以经过列车实时危险倾覆点且与列车车身垂直的截面作为无人机风速测量装置所在的最佳平面，各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，得到对应的最优测量点；
所述各无人机风速测量装置在所得的最佳平面上距离列车的距离保持不变，是指位于受电弓上方的无人机风速测量装置距离受电弓的高度为H1，取值范围为0.5-1m；
位于列车两侧的无人机风速测量装置距列车中心线和轨道平面的距离分别为S1和H2，S1的取值范围为1.8-2.2m，H2的取值范围为2.0-2.8m。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，若当前列车的实时速度高于列车安全速度，则地面列车控制中心发出限速调度指令。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当无人机风速测量装置与待测量列车同步前行后，在待测量列车行驶至下个轨道区间时，无人机风速测量装置进行任务交接，地面列车控制中心向待测量列车进入的最新轨道区间内无人机风速测量装置发出指令，使得该轨道区间的三个无人机风速测量装置起飞同步跟踪待测量列车，原先飞行的三个无人机风速测量装置进入该轨道区间，进行充电，并将待测量列车的实时车速和位置发送至地面列车控制中心。
6.一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测系统，其特征在于，包括：
地面列车控制中心，用于对列车进行调度，并实时从地面风速大数据中心和地面列车大数据中心获取列车车身表面风速和列车运行速度，并对风速进行分析处理，；
地面风速大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的风速，并与地面列车控制中心进行通信；
地面列车大数据中心，用于接收无人机风速测量装置采集的列车速度和列车编号，并与地面列车控制中心进行通信；
依据铁路沿线历史风速数据和运行事故数据，从铁路轨道沿线中选取危险风速轨道区间，并对危险风速轨道区间进行等间距划分，每个轨道区间单元配置有3组无人机风速测量装置；
所述无人机风速测量装置包括飞行装置及装载在飞行装置上的超声波风速计、Kinect传感器和列车测速装置；
地面列车控制中心采用权利要求1-5任一项所述的方法控制无人机风速测量装置对列车进行监测。
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述无人机风速测量装置还设有LED灯。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述地面列车大数据中心包括列车车号采集模块、列车图像模块和无线通讯模块；
所述地面风速大数据中心包括风速采集模块和无线通讯模块。
CN201710299467.4A 2017-04-30 2017-04-30 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统 Active CN107121566B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710299467.4A CN107121566B (zh) 2017-04-30 2017-04-30 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710299467.4A CN107121566B (zh) 2017-04-30 2017-04-30 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107121566A true CN107121566A (zh) 2017-09-01
CN107121566B CN107121566B (zh) 2018-02-23

Family

ID=59726131

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710299467.4A Active CN107121566B (zh) 2017-04-30 2017-04-30 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107121566B (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108490218A (zh) * 2018-05-30 2018-09-04 中南大学 基于无人机技术的风速风向仪现场标定系统及方法
CN109085374A (zh) * 2018-07-27 2018-12-25 江苏科技大学 基于kinect的用于低转速系统的多点测速装置及其测速方法
CN109708839A (zh) * 2019-02-12 2019-05-03 西南交通大学 一种隧道压力波测试试验用列车模型
CN110046612A (zh) * 2019-05-05 2019-07-23 淮安信息职业技术学院 一种道路团雾状态参数监测系统及其方法
CN112730881A (zh) * 2020-12-15 2021-04-30 苏州西热节能环保技术有限公司 一种除尘器进口烟道内气流分布状态的检测方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003172778A (ja) * 2001-12-10 2003-06-20 Mitsubishi Electric Corp 乱気流検出装置および乱気流検出方法
CN101876717A (zh) * 2009-12-16 2010-11-03 中国科学院大气物理研究所 无人飞机机载大气环境探测系统
CN101944273A (zh) * 2010-08-24 2011-01-12 唐山百川智能机器有限公司 列车车载大风预警系统
CN103175698A (zh) * 2011-12-20 2013-06-26 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 铁道车辆抗大风倾覆能力测试方法及其装置
CN103984872A (zh) * 2014-05-28 2014-08-13 中南大学 铁路沿线风速数据配准状态特征识别处理方法及装置
CN105740990A (zh) * 2016-02-26 2016-07-06 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种铁路风监测系统中常驻监测点的选取方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003172778A (ja) * 2001-12-10 2003-06-20 Mitsubishi Electric Corp 乱気流検出装置および乱気流検出方法
CN101876717A (zh) * 2009-12-16 2010-11-03 中国科学院大气物理研究所 无人飞机机载大气环境探测系统
CN101944273A (zh) * 2010-08-24 2011-01-12 唐山百川智能机器有限公司 列车车载大风预警系统
CN103175698A (zh) * 2011-12-20 2013-06-26 南车青岛四方机车车辆股份有限公司 铁道车辆抗大风倾覆能力测试方法及其装置
CN103984872A (zh) * 2014-05-28 2014-08-13 中南大学 铁路沿线风速数据配准状态特征识别处理方法及装置
CN105740990A (zh) * 2016-02-26 2016-07-06 中铁第四勘察设计院集团有限公司 一种铁路风监测系统中常驻监测点的选取方法

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108490218A (zh) * 2018-05-30 2018-09-04 中南大学 基于无人机技术的风速风向仪现场标定系统及方法
CN109085374A (zh) * 2018-07-27 2018-12-25 江苏科技大学 基于kinect的用于低转速系统的多点测速装置及其测速方法
CN109085374B (zh) * 2018-07-27 2020-06-16 江苏科技大学 基于kinect的用于低转速系统的多点测速装置及其测速方法
CN109708839A (zh) * 2019-02-12 2019-05-03 西南交通大学 一种隧道压力波测试试验用列车模型
CN110046612A (zh) * 2019-05-05 2019-07-23 淮安信息职业技术学院 一种道路团雾状态参数监测系统及其方法
CN112730881A (zh) * 2020-12-15 2021-04-30 苏州西热节能环保技术有限公司 一种除尘器进口烟道内气流分布状态的检测方法
CN112730881B (zh) * 2020-12-15 2023-11-10 苏州西热节能环保技术有限公司 一种除尘器进口烟道内气流分布状态的检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN107121566B (zh) 2018-02-23

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107121566B (zh) 一种基于车身表面风速无人机实时测量的列车监测方法与系统
CN110588729A (zh) 一种基于大数据的铁路监控辅助系统
EP3957541A1 (en) Beidou location automatic sensing-based pre-warning protection system
CN107097812B (zh) 一种铁路强降雨量无人机实时智能测量方法及系统
CN103940572B (zh) 轨道车辆实车撞击试验系统
CN107054411B (zh) 一种铁路沿线雪灾无人机雪深智能测量和预测方法与系统
CN106364530B (zh) 基于雷达的列车控制系统及列车控制方法
CN103954420B (zh) 气动发射式轨道车辆实车撞击试验系统
CN107054412B (zh) 一种铁路车辆转向架冰雪的无人机智能测量与预警方法及系统
CN103144652A (zh) 轨道曲线地段列车运行安全的远程监控预警方法及其系统
CN204895460U (zh) 无人驾驶车辆风力影响自动调整装置
US20230278603A1 (en) Light train control system applied to oversea freight railways
CN109024333A (zh) 一种低能见度下的诱导装置
CN112706802B (zh) 一种磁浮列车安全防护的方法及装置
CN202728266U (zh) 基于卫星精确定位的列车行驶动态跟踪监测系统
CN105575114A (zh) 一种有轨电车交叉路口闯红灯报警系统及报警实现方法
CN209351405U (zh) 一种齿轨机车行驶辅助系统
CN105092889A (zh) 列车车载风速风向仪
CN105480249B (zh) 基于承载鞍定位的脱轨检测装置及其检测方法
CN101944273A (zh) 列车车载大风预警系统
CN101571551A (zh) 铁路沿线强风采集方法及其采集系统
CN202089087U (zh) 自轮运转特种设备防撞预警控制系统
CN204452486U (zh) 机车车辆轮对状态在线高速检测系统的轨边设备
CN207882450U (zh) 一种线空定位与触发装置
CN203933645U (zh) 800MHz机车电台测试装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant