CN110542417B - 基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法与系统 - Google Patents

基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法及系统，载有标定后的陀螺仪和第一倾角仪的运载体，在待测轨道上匀速运动；得到陀螺仪和第一倾角仪测量的轨道角度信息；将同一时刻的陀螺仪和第一倾角仪测量的轨道角度信息相减，得到角度偏差，计算卡尔曼滤波增益；运用卡尔曼滤波算法，对同一时刻陀螺仪和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合修正，得到该时刻的轨道倾角数据；待测轨道上间隔设置若干个标定后的第二倾角仪，每当运载体经过其中一个第二倾角仪时，将该第二倾角仪测得的轨道倾角值作为修正值，赋予给该时刻的轨道倾角数据。本发明弥补了陀螺仪随时间推移累加误差逐渐增加的缺点，提高了轨道角度测量的精确性。

Description

基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法与系统
技术领域
本发明属于轨道的线形测量技术领域，具体涉及一种基于静态和和动态倾角仪校正的光纤陀螺线形测量方法与系统。
背景技术
轨道不平顺严重影响列车的安全运行，且降低了乘客乘坐的舒适性，更严重的会发生汽车侧翻等危险事故。国内外对轨道不平顺的检测进行了大量的研究和开发，在现有轨道不平顺的检测中，主要分为弦测法和惯性基准法。检测技术逐渐从单一到多项、从接触式到非接触式以及从静态到动态，检测精度也逐步提高。中国经历了由弦测法向惯性基准法的过渡。惯性基准法相对于弦测法，大大节省了人力物力。在惯性测量方法中轨道检查车是检查轨道病害、指导路线维修、保障行车安全的重要设备，也是实现轨道状态现代化管理必不可少的重要条件。传统的惯性导航系统直接装在运载体上的底盘上，且为单惯性导航系统。振动信号传递不直接，采集数据不全面，导致测量轨道倾斜信息不准确。
专利CN106092098A中提到了陀螺仪和倾角仪测量航姿的思路，其中仅仅用倾角仪旋转矩阵对载体在姿态系下的投影进行姿态分解，并未采取更加完整的算法。专利CN105953797 A中提到了单轴陀螺仪和倾斜仪以及里程计组合测量姿态的方法。在《船载卫星天线伺服系统中姿态检测系统》中，同样提到了光纤陀螺仪和倾角传感器进行融合的思路且并未提及具体的实践装置。
发明内容
本发明要解决的技术问题是：提供一种基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法与系统，能够提高轨道角度测量的精确性。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法，其特征在于：本方法包括以下步骤：
S1、数据采集：
载有标定后的陀螺仪和第一倾角仪的运载体，在待测轨道上匀速运动；分别通过陀螺仪和第一倾角仪，得到实时的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息；
S2、倾角计算：
将同一时刻的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息相减，得到同一时刻陀螺仪和第一倾角仪测量的角度偏差，进一步计算卡尔曼滤波增益；运用卡尔曼滤波算法，对同一时刻陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合修正，得到该时刻的轨道倾角数据；
S3、数据修正：
待测轨道上间隔设置若干个标定后的第二倾角仪，每当运载体经过其中一个第二倾角仪时，将该第二倾角仪测得的轨道倾角值作为修正值，赋予给S2所得到该时刻的轨道倾角数据。
按上述方法，所述的陀螺仪在标定时，得到标定时所输出的静态角速度ω0，并查询到进行测量处地球自转产生的角速度ωi；在运载体在待测轨道上匀速运动时，陀螺仪所输出的任意时刻的角度信息θ，由下述公式得到：
Figure BDA0002192431550000021
假定(t1-t0)无限小，θ可无限的接近于式：
θ＝θ0+(ω-ω0-ωi)(t1-t0)
其中ω为陀螺仪所输出的角速度，θ0是上一时刻陀螺仪计算得到的角度值，t1为所得角度时刻的时间信息，t0为初始时时间信息。
按上述方法，所述的卡尔曼滤波算法具体如下：
动态系统的状态方程：
X(k)＝A·X(k-1)+B·U(k)+W(k)
动态系统的测量方程：
Z(k)＝H·X(k)+V(k)
式中A和B表示系统参数，H表示测量系统参数，均为矩阵；U(k)表示k时刻系统的控制量，X(k)表示k时刻的系统状态；Z(k)表示k时刻的测量值，W(k)和V(k)分别表示过程噪声和测量噪声，并设W(k)和V(k)的协方差分别是Q和R；
根据以下方程求出k时刻的状态估计值X(k)：
进一步预测：X(k|k-1)＝A·X(k-1|k-1)+B·U(k)；
一步预测误差方阵：P(k|k-1)＝A·P(k-1|k-1)·A’+Q；
状态估计：X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)·(Z(k)-HX(k|k-1))；
滤波增益矩阵：Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)；
估计误差方差阵：P(k|k)＝(1-Kg(k)H)P(k|k-1)；
X(k|k)表示k时刻的后验状态估计值，X(k-1|k-1)表示k-1时刻的后验状态估计值，X(k|k-1)表示k时刻的先验状态估计值，P(k-1|k-1)和P(k|k)分别表示k-1时刻和k时刻的后验估计协方差，P(k|k-1)表示k时刻的先验估计协方差，H表示的是状态变量到测量的转换矩阵，Z(k)表示测量值，Kg(k)表示滤波增益矩阵，A’和H’分别表示A和H的转置矩阵；
给定两个零时刻的初始值X(0|0)和P(0|0)，根据k时刻的观测值Z(k)，递推计算得k时刻的状态估计值X(k)，即陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合后得到的轨道倾角数据。
一种用于实现所述的方法的系统，其特征在于：本系统包括运载体，设置在运载体上的标定后的陀螺仪和第一倾角仪，用于倾角计算和数据修正的处理器，以及待测轨道上间隔设置的若干个标定后的第二倾角仪；
每个第二倾角仪上设有无线发送模块，运载体上还设有用于无线接收第二倾角仪测得的轨道倾角值的无线接收模块，无线接收模块与所述的处理器连接。
按上述系统，所述的运载体上设有驱动单元，用于驱动运载体沿待测轨道匀速运动。
按上述系统，本系统还包括无线遥控器，所述的驱动单元受无线遥控器的远程信号遥控驱动。
按上述系统，所述的第一倾角仪和第二倾角仪，通过放置于高精度转台上进行静态稳定性测试，从而进行标定；所述的高精度根据本系统所要求的精度范围而选择。
按上述系统，所述的陀螺仪为光纤陀螺仪。
本发明的有益效果为：通过设置两种采集方式的倾角仪，一方面第一倾角仪与陀螺仪一起采集实时倾角数据，并利用卡尔曼滤波算法将二者数据融合，提高采集精度，另一方面第二倾角仪静态的位于待测轨道上，利用第二倾角仪的倾角数据来对融合后的数据进行进一步的修正，极大地弥补了陀螺仪随时间推移累加误差逐渐增加的缺点，进而从理论上和技术上提高了轨道角度测量的精确性。
附图说明
图1为本发明一实施例的方法流程图。
图2为本发明一实施例的硬件结构图。
图3为本发明一实施例的卡尔曼滤波算法流程图。
具体实施方式
下面结合具体实例和附图对本发明做进一步说明。
本发明提供一种基于静态和和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法，如图1所示，本方法包括以下步骤：
S1、数据采集：载有标定后的陀螺仪和第一倾角仪的运载体，在待测轨道上匀速运动；分别通过陀螺仪和第一倾角仪，得到实时的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息。
第一倾角仪的标定：将第一倾角仪安装于高精度转台，将第一倾角仪检测到的倾角数据通过串口发送到高性能计算机中，连续测试2分钟，在同一位置连续测量8次保证第一倾角仪静态标定数据的稳定性。所述的高精度转台根据本系统所要求的精度范围而选择。
陀螺仪的标定：对陀螺仪进行静态下数据标定，得到标定时所输出的静态角速度ω0，并查询到进行测量处地球自转产生的角速度ωi；在运载体在待测轨道上匀速运动时，陀螺仪所输出的任意时刻的角度信息θ，由下述公式得到：
Figure BDA0002192431550000041
假定(t1-t0)无限小，θ可无限的接近于式：
θ＝θ0+(ω-ω0-ωi)(t1-t0)
其中ω为陀螺仪所输出的角速度，θ0是上一时刻陀螺仪计算得到的角度值，t1为所得角度时刻的时间信息，t0为初始时时间信息。
通过对陀螺仪和倾角仪进行静态下数据的标定，减少零偏误差以及随机误差对其造成的影响。本实施例中陀螺仪为光纤陀螺仪。
S2、倾角计算：将同一时刻的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息相减，得到同一时刻陀螺仪和第一倾角仪测量的角度偏差，进一步计算卡尔曼滤波增益；运用卡尔曼滤波算法，对同一时刻陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合修正，得到该时刻的轨道倾角数据。
由第一倾角仪测量的轨道角度信息减去陀螺仪测量的轨道角度信息，得到的误差差值计算得到卡尔曼滤波增益Kg。
如图3所示，所述的卡尔曼滤波算法具体如下：
动态系统的状态方程：
X(k)＝A·X(k-1)+B·U(k)+W(k)
动态系统的测量方程：
Z(k)＝H·X(k)+V(k)
式中A和B表示系统参数，H表示测量系统参数，均为矩阵；U(k)表示k时刻系统的控制量，X(k)表示k时刻的系统状态；Z(k)表示k时刻的测量值，W(k)和V(k)分别表示过程噪声和测量噪声，并设W(k)和V(k)的协方差分别是Q和R；
根据以下方程求出k时刻的状态估计值X(k)：
进一步预测：X(k|k-1)＝A·X(k-1|k-1)+B·U(k)；
一步预测误差方阵：P(k|k-1)＝A·P(k-1|k-1)·A’+Q；
状态估计：X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)·(Z(k)-HX(k|k-1))；
滤波增益矩阵：Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-1)H’+R)；
估计误差方差阵：P(k|k)＝(1-Kg(k)H)P(k|k-1)；
X(k|k)表示k时刻的后验状态估计值，X(k-1|k-1)表示k-1时刻的后验状态估计值，X(k|k-1)表示k时刻的先验状态估计值，P(k-1|k-1)和P(k|k)分别表示k-1时刻和k时刻的后验估计协方差，P(k|k-1)表示k时刻的先验估计协方差，H表示的是状态变量到测量的转换矩阵，Z(k)表示测量值，Kg(k)表示滤波增益矩阵，A’和H’分别表示A和H的转置矩阵；
给定两个零时刻的初始值X(0|0)和P(0|0)，根据k时刻的观测值Z(k)，递推计算得k时刻的状态估计值X(k)，即陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合后得到的轨道倾角数据。
S3、数据修正：
待测轨道上间隔设置若干个标定后的第二倾角仪，每当运载体经过其中一个第二倾角仪时，将该第二倾角仪测得的轨道倾角值作为修正值，赋予给S2所得到该时刻的轨道倾角数据。
第二倾角仪的标定方法与第一倾角仪相同。
当运载体经过安置于轨道上的第二倾角仪时，设置在运载体上的近程数据接收器将捕捉第二倾角仪的无线数据，进一步对轨道倾角数据进行补偿修正，获得直到下个第二倾角仪出现时再进行下一步修正。
一种用于实现所述的方法的系统，如图2所示，本系统包括运载体，设置在运载体上的标定后的陀螺仪和第一倾角仪，用于倾角计算和数据修正的处理器，以及待测轨道上间隔设置的若干个标定后的第二倾角仪；每个第二倾角仪上设有无线发送模块，运载体上还设有用于无线接收第二倾角仪测得的轨道倾角值的无线接收模块，无线接收模块与所述的处理器连接。
进一步的，所述的运载体上设有驱动单元，用于驱动运载体沿待测轨道匀速运动。本系统还可以包括无线遥控器，所述的驱动单元受无线遥控器的远程信号遥控驱动。
本实施例中，运载体为内置驱动模块的检查车，通过红外遥控器进行其在待测轨道上匀速运动，保证小车的匀速运动和随动随停，极大的降低了测量过程中的外部误差。将多个第二倾角仪均匀的安置于待测轨道中，且在同位置处安装反光板，保证检测到检查车输出数据和第二倾角仪数据的一致性。
本实施例中，光纤陀螺仪采用闭环光纤陀螺，零偏稳定性小于0.1°/hr，零偏重复性小于0.5°/hr，数据更新频率为300Hz，且因为是闭环陀螺，内置闭环反馈结构，极大程度的降低了光源和光器件性能变化等漂移给测量带来的误差影响，大大提高了光纤陀螺的稳定性，保证了光纤陀螺仪测量数据的精确性。本实施例中两个倾角仪是双轴倾角测量，量程范围为±60°，精度可达0.01°，具有0.002°的高分辨率，且具有高抗振性能，极大程度地降低了振动对倾角传感器输出数据的影响，保证了测量数据的精确性。
以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于静态和动态倾角仪校正的陀螺仪线形测量方法，其特征在于：本方法包括以下步骤：
S1、数据采集：
载有标定后的陀螺仪和第一倾角仪的运载体，在待测轨道上匀速运动；分别通过陀螺仪和第一倾角仪，得到实时的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息；
S2、倾角计算：
将同一时刻的陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息相减，得到同一时刻陀螺仪和第一倾角仪测量的角度偏差，进一步计算卡尔曼滤波增益；运用卡尔曼滤波算法，对同一时刻陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合修正，得到该时刻的轨道倾角数据；
S3、数据修正：
待测轨道上间隔设置若干个标定后的第二倾角仪，每当运载体经过其中一个第二倾角仪时，将该第二倾角仪测得的轨道倾角值作为修正值，赋予给S2所得到该时刻的轨道倾角数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的陀螺仪在标定时，得到标定时所输出的静态角速度ω0，并查询到进行测量处地球自转产生的角速度ωi；在运载体在待测轨道上匀速运动时，陀螺仪所输出的任意时刻的角度信息θ，由下述公式得到：
Figure FDA0002192431540000011
假定(t1-t0)无限小，θ可无限的接近于式：
θ＝θ0+(ω-ω0-ωi)(t1-t0)
其中ω为陀螺仪所输出的角速度，θ0是上一时刻陀螺仪计算得到的角度值，t1为所得角度时刻的时间信息，t0为初始时间信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的卡尔曼滤波算法具体如下：
动态系统的状态方程：
X(k)＝A·X(k—1)+B·U(k)+W(k)
动态系统的测量方程：
Z(k)＝H·X(k)+V(k)
式中A和B表示系统参数，H表示测量系统参数，均为矩阵；U(k)表示k时刻系统的控制量，X(k)表示k时刻的系统状态；Z(k)表示k时刻的测量值，W(k)和V(k)分别表示过程噪声和测量噪声，并设W(k)和V(k)的协方差分别是Q和R；
根据以下方程求出k时刻的状态估计值X(k)：
进一步预测：X(k|k-1)＝A·X(k-1|k-1)+B·U(k)；
一步预测误差方阵：P(k|k-1)＝A·P(k-1|k-1)·A’+Q；
状态估计：X(k|k)＝X(k|k-1)+Kg(k)·(Z(k)一HX(k|k一1))；
滤波增益矩阵：Kg(k)＝P(k|k-1)H’/(HP(k|k-l)H’+R)；
估计误差方差阵：P(k|k)＝(1-Kg(k)H)P(k|k-1)；
X(k|k)表示k时刻的后验状态估计值，X(k-1|k-1)表示k-1时刻的后验状态估计值，X(k|k-1)表示k时刻的先验状态估计值，P(k-1|k-1)和P(k|k)分别表示k-1时刻和k时刻的后验估计协方差，P(k|k-1)表示k时刻的先验估计协方差，H表示的是状态变量到测量的转换矩阵，Z(k)表示测量值，Kg(k)表示滤波增益矩阵，A’和H’分别表示A和H的转置矩阵；
给定两个零时刻的初始值X(0|0)和P(0|0)，根据k时刻的观测值Z(k)，递推计算得k时刻的状态估计值X(k)，即陀螺仪测量的轨道角度信息和第一倾角仪测量的轨道角度信息进行融合后得到的轨道倾角数据。
4.一种用于实现权利要求1至3中任意一项所述的方法的系统，其特征在于：本系统包括运载体，设置在运载体上的标定后的陀螺仪和第一倾角仪，用于倾角计算和数据修正的处理器，以及待测轨道上间隔设置的若干个标定后的第二倾角仪；
每个第二倾角仪上设有无线发送模块，运载体上还设有用于无线接收第二倾角仪测得的轨道倾角值的无线接收模块，无线接收模块与所述的处理器连接。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述的运载体上设有驱动单元，用于驱动运载体沿待测轨道匀速运动。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于：本系统还包括无线遥控器，所述的驱动单元受无线遥控器的远程信号遥控驱动。
7.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述的第一倾角仪和第二倾角仪，通过放置于高精度转台上进行静态稳定性测试，从而进行标定；所述的高精度根据本系统所要求的精度范围而选择。
8.根据权利要求4所述的系统，其特征在于：所述的陀螺仪为光纤陀螺仪。
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