NO315536B1

NO315536B1 - Fremgangsmåte for sannsynlighetsestimering av stöybeheftede målinger

Info

Publication number: NO315536B1
Application number: NO19994231A
Authority: NO
Inventors: Dietmar Neumerkel; Thomas Gruender
Original assignee: Daimlerchrysler Rail Systems
Priority date: 1998-09-02
Filing date: 1999-09-01
Publication date: 2003-09-15
Also published as: IL131365A0; DE19840872A1; EP0984246A3; NO994231L; US6188350B1; HU9902954D0; HUP9902954A2; NO994231D0; EP0984246A2

Abstract

Det er beskrevet en fremgangsmåte for sannsynlighetsestimering av støybeheftede målinger på basis av et målesignal hvori et støy eller interferenssignal er overlagret verdien som skal måles. Et definert målområde er tilordnet verdien som skal måles og målesignalet blir samplet ved spesifiserte kronologiske intervaller og det besørges en undertrykking av interferenssignalet på en relativt enkel måte med en mindre forsinkelse og høy effektivitet. Måleområdet blir inndelt i diskrete verdier og en modell av en prosess hvorpå målesignalet er basert blir dannet med diskrete tilstander som korresponderer til de diskrete verdiene til måleområdet, og ved hvert samplingstidspunkt blir en sannsynlighetsverdi for opptredenen av hver tilstand tilordnet hver tilordnet hver tilstand. Verdien som skal måles blir bestemt på basis av sannsynlighetsverdien ved i det minste en tilstand for hvert samplingstidspunkt og en sannsynlighet for at tilstanden skal forbli uendret og blir tilordnet hver tilstand, såvel som en sannsynlighet for tilstanden det gjelder skal endre seg til en annen tilstand ved det neste samplingstidspunktet. På basis av den samlede verdien av målesignalet ved det løpende samplingstidspunktet blir sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i det forutgående samplingstidspunktet og sannsynlighetene for at hver tilstand skal forbli uendret og endre seg til en annen tilstand mellom de to samplingstidspunktene,. sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i modellen ved det løpende samplingstidspunktet, rekalkulert. Resultatet er en godtilpasning til de stukastiske og. deterministiske kjennetegnet til prosessen og. sensoren såvel som god tilpasning til enhver. ønsket filtrering.

Description

Denne oppfinnelsen angår en fremgangsmåte som angitt i innledningen til patentkrav 1. For å fjerne overlagret støy fra målesignaler anvender en kjent fremgangsmåte filtrering med et høypass, lavpass, båndbass eller båndstoppfilter. Ved digital signalbehandling blir det brukt FIR (finite impulse response) eller DR (infinite impulse response) filtre, selv om det i avhengighet av designen av systemet kan være betydelige forsinkelser i mottaket av signalet. Denne forsinkelsen kan bare reduseres på bekostning av filtre-ringsvirkningen.

En ytterligere kjent fremgangsmåte for å eliminere støy og interferens fra målesignalene er å bruke en modell av støysystemet, slik at interferenssignalet uten et nyttesignal blir generert og kan fratrekkes fra målesignalet, hvilket gir som resultat at bare nyttesignalet mottas. Denne fremgangsmåten er generelt svært kompleks, tidkrevende og kostbar siden den krever en nøyaktig modell av støysystemet.

Formålet med oppfinnelsen er derfor å tilveiebringe en fremgangsmåte for sannsynlighetsestimering av støymålinger på basis av et målesignal hvori et støy eller interferenssignal er overlagret på verdien som skal måles, hvorved et definert måleområde er tilordnet verdien som skal måles og målesignalet blir samplet ved spesifiserte kronologiske intervaller, og hvor de kan oppnås en undertrykking av interferenssignalet på en relativt enkel måte med minimal forsinkelse og med høy effektivitet.

Oppfinnelsen angir at dette formålet kan oppnås ved trekkene beskrevet i den karakteri-serende delen av krav 1. Fordelaktige utførelser av fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen er beskrevet i de uselvstendige kravene.

I henhold til oppfinnelsen blir måleområdet inndelt i diskrete partier, og en modell av en prosess som målesignalet er basert på blir dannet med diskrete tilstander som korresponderer med de diskrete verdiene til måleområdet, og hvor det ved hvert samplingstidspunkt blir tilordnet en sannsynlighetsverdi for opptredenen av hver tilstand til hver tilstand, hvorved verdien som skal måles blir bestemt på basis av sannsynlighetsverdien ved i det minste en tilstand, at ved hvert samplingstidspunkt, blir sannsynligheten for at tilstanden skal forbli uendret tilordnet hver tilstand, så vel som sannsynligheten for at tilstanden det gjelder skal endre seg til en annen tilstand ved det neste samplingstidspunktet og ved at på basis av den samplede verdien av målesignalet i et samplingstidspunkt, blir sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i det forutgående samlingstidspunktet og sannsynlighetene for at hver tilstand skal forbli uendret og å endres til en annen tilstand mellom de to samplingstidspunktene, blir sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i modellen ved det løpende samplingstidspunktet rekalkulert, og resultatet er en god tilpassing til de stokastiske og deterministiske kjenneteg-nene til prosessen og sensoren, så vel som en tilpasning til enhver ønsket filtervirkning.

Oppfinnelsen blir beskrevet mer detaljert nedenfor med henvisning til en eksempelutfø-relse som er illustrert på tegningen hvor: Fig. 1 viser et målesignal mottatt fra en rotasjonshastighetssensor for bevegelsen av et skinnegående kjøretøy, Fig. 2 viser en enkel modell med fem tilstander av kurven til en skinne som anvendes til et spor for jernbanekjøretøy, Fig. 3 viser et antall Gauss-funksjoner for sannsynligheten for opptredenen av tilstandene illustrert på fig. 2 for en spesifisert verdi av målesignalet, Fig. 4 viser resultatene oppnådd ved fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen sammenlignet med resultatene oppnådd med en standard HR filtrering. Fig. 5 viser resultatene oppnådd med fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen sammenlignet med resultatene oppnådd med en HR-filtrering med omtrent lik kantstigning, og Fig. 6 er et skjema som illustrerer den høye repeterbarheten til resultatene av fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen.

I et eksempel som er beskrevet her blir fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen brukt for å bestemme krumningen til en skinne som anvendes som spor for et skinnegående kjøretøy mens toget er i bevegelse. Krumningen eller kurven kan ikke måles direkte, men kan bestemmes, på en side ved f.eks. å anvende to doble radarsensorer for å regist-rere venstresidens og høyresidens kjøretøyhastighet og beregne krumningen til kurven på bakgrunn av hastighetsforskjellen, eller på den annen side ved å anvende en rotasjonshastighetssensor (gyro) for å måle endringen av vinkelen til hjulet rundt dets rota-sjonsakse som løper perpendikulært på planet til sporet så vel som en hastighetssensor for å måle hastigheten til kjøretøyet, og ved å dividere vinkelendringen med hastigheten for å beregne krumningen til kurven.

Krumningen som er bestemt for den delen av skinnen som vognen kjører over kan anvendes til mekanisk å justere hjulene til det skinnegående kjøretøyet for å minimalisere friksjonen mellom hjulene og skinnen. Dersom hjulene blir drevet individuelt, kan også rotasjonshastigheten innstilles individuelt som en funksjon av krumningen, slik at det ikke opptrer noen glidning mellom skinnene og hjulene. Som et resultat blir slitasjen på hjulene og skinnene betydelig redusert, og vibrasjonene og annen støy generert mens hjulene kjører gjennom kurver øker ikke med hensyn på nivået som genereres når kjøre-tøyet kjøres på et rettlinjet spor.

Som et resultat av vibrasjonene som opptrer under kjøring av et skinnegående kjøretøy er det en stor del støy i utgangssignalene fra hastighetssensorene og rotasjonshastighets-sensorene. Fig. 1 viser som eksempel utgangssignalet fra en rotasjonshastighetssensor. Dette diagrammet viser at i målesignalet er støykomponenten større enn nyttekompo-nenten slik at bestemmelsen av nyttesignalet eller verdien som skal måles blir betydelig mer vanskelig.

Fig. 2 viser et eksempel på modellen som anvendes i fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen. Her også er fremgangsmåten basert på flere tilstander for krumningen til en skinne som anvendes som et spor for et skinnegående kjøretøy. Tilstandene dekker alle mulige områder av krumning. For å forenkle er bare den tilstanden vist i det illustrerte eksempelet; i avhengighet av den ønskede nøyaktighet og resultatet av filtreringen er imidlertid antallet tilstander generelt betydelig høyere. De fem tilstandene er benevnt "L" (venstre), "HL" (halvt venstre), "G" (rett), "HR" (halvt høyre) og "R" (høyre). For hvert samplingstidspunkt tilordner modellen en spesifikk prioritet av opptredener til hver tilstand. F.eks. vil ved et spesifikt samplingstidspunkt sannsynlighetene for opptredenen av tilstand L være 12 %, for tilstand HL 40 %, for tilstand G 28 %, for tilstand HR 17 % og for tilstand R 3 %.

Piler mellom de individuelle tilstandene indikerer mulighetene for en overgang mellom to tilstander under intervallet mellom to suksessive samplingstidspunkter. F.eks. kan under et slikt intervall tilstanden forbli tilstand G eller den kan endre seg til HL eller HR, mens en overgang fra G til L eller R ikke er mulig under dette intervallet. Modellen inneholder også en indikasjon, ikke minst på fig. 2, vedrørende sannsynligheten for overgangen fra en spesifikk tilstand til en annen spesifikk tilstand. Ved et bestemt samplingstidspunkt er f.eks. sannsynligheten for at ved det neste tidspunktet vil tilstanden G ikke ha endret seg være 50 %. Sannsynligheten for at den vil endre seg til HL er 20 %, og sannsynligheten for at den vil endre seg til tilstanden HR er 30 %. Dersom antallet tilstander er betydelig større, er det også naturligvis sannsynlighet for at tilstanden vil endre seg til en tilstand som er to eller tre, eller til og med flere tilstander borte, under et intervall mellom samplinger.

Fig. 3 viser sannsynligheten for at de fem ovenfornevnte tilstandene skal opptre for de respektive verdiene av målesignalet mottatt ved samplingstidspunktene. Til hver tilstand er det tilordnet en parameterfunksjon med hvis hjelp sannsynligheten for opptredenen kan beregnes med måleverdien bestemt ved hvert samlingstidspunkt. Abscissen indikerer krumningen bestemt fra målesignalet og omfatter et område fra -0.08 til +0.08/m. Avhengigheten mellom sannsynlighetene og målesignalet eller krumningen korresponderer med en Gaussfunksjon. Ved en krumning på 0/m, er sannsynligheten for at tilstanden G (rett kjøring) er tilstede omtrent 80 %, og sannsynligheten for at en av tilstandene HL (halvt venstre) eller HR (halvt høyre) omtrent 10 % hver. Sannsynlighetene for L

eller R er 0 %. Dersom, f.eks. målesignalet har en verdi på +0,02/m, er sannsynlighetene for L eller HL hver 0 %, sannsynligheten for G er omtrent 20 %, sannsynligheten for HR er omtrent 75 % og sannesynligheten for R er omtrent 5 %.

For å bestemme modellverdiene for et definert (og alltid det nyeste) samplingstidspunkt blir sannsynligheten for opptredenen av hver tilstand ved dette tidspunktet bestemt ved en kombinasjon av sannsynlighetsverdien for alle tilstandene i det forutgående samlingstidspunktet, av sannsynlighetsverdiene for en fortsettelse av en tilstand og for endringen fra en tilstand til en annen tilstand mellom disse to samplingstidspunktene, og sannsynlighetene avledet fra målesignalet til det nyeste eller siste samlingstidspunktet for opptredenen av de individuelle tilstandene. Vektingene som er tilordnet de respektive verdiene i kombinasjonen er en funksjon av prosessparametrene og blir fortrinnsvis empirisk bestemt.

Verdien (nyttesignalet) som skal måles i det respektive samplingstidspunktet blir bereg-net fra sannsynlighetene for opptredenen av de individuelle tilstandene til modellen som er opptatt for dette samlingstidspunktet. Verdien som skal måles kan være tilstanden som det er høyest sannsynlighet for vil opptre. Det er imidlertid også mulig å bestemme den målte verdien fra summen vektet med sannsynlighetene for opptredenen av noen eller alle tilstandene, hvorved den målte verdien ikke lenger korresponderer bare til en verdi tilordnet en spesifikk tilstand, men kan anta enhver tilfeldig verdi innenfor måleområdet.

Fig. 4 viser måleresultater fra fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen sammenlignet med måleresultater fra en standard IIR-filtrering. Diagrammet indikerer kurven til skin-negangen til en jernbanevogn i l/m over en del av linjen inntegnet i m. Kurven 1 er en referansekurve hvorved målet er å approksimere de respektive målingene så nært som mulig til forløpet til denne kurven. Dette er en teoretisk kurve siden det i praksis ikke er noen brå endringer av krumningen.

Kurve 2 blir opptatt ved IR-filtrering av målesignalet med en øvre grensefrekvens på 0,5 Hz og kurve 3 ble opptatt ved IIR-filtrering av målesignalet med en øvre grensefrekvens på 1,0 Hz. Kurve 4 ble opptatt ved bruk av fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen. Denne kurven har en lavere grenseverdi på -0,05 m, siden det ikke var tilveiebrakt noen skarpere krumninger i den anvendte modellen. En sammenligning mellom kurvene viser at kurve 3 innehar betydelig større fluktuasjoner enn kurve 4, og at kurve 2 er betydelig forsinket i forhold til kurve 4. Fig. 5 viser et diagram lik det som er vist på fig. 4, men på fig. 5 er krumningen vist i en større målestokk og sporet i en mindre målestokk, og kurve 2 er utelatt. Kurvene 3 og 4 har omtrent den samme kanthelningen, dvs. den samme forsinkelsen i forhold til fig. 1. Fig. viser tydelig at undertrykkelsen av støyen er betydelig større i kurve 4 enn i kurve 3.

Sluttelig viser fig. 6 et eksempel som illustrerer repeterbarheten av resultatene oppnådd ved fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen. Kurve 4' består av tre omtrent overlap-pende kurver 4 som ble opptatt under tre testkjøringer av et skinnegående kjøretøy. Fig. viser tydelig at denne fremgangsmåten gjør det mulig å oppnå en høy repeterbarhet av variablene som skal måles.

Fremgangsmåten i henhold til oppfinnelsen er beskrevet med henvisning til et eksempel hvor krumningen til skinnene som anvendes som sporet for skinnegående kjøretøyer er bestemt. Det må imidlertid forståes at de potensielle anvendelsene av denne fremgangsmåten ikke er begrenset til dette eksempelet, men at fremgangsmåten grunnleg-gende kan anvendes for å filtrere alle signaler som følges av støy eller interferens.

Claims

1. Fremgangsmåte for sannsynlighetsestimering av støybeheftede målinger på basis av et målesignal hvori et støysignal er overlagret verdien som skal måles, hvorved et definert måleområde er tilordnet verdien som skal måles og målesignalet blir samplet i spesifiserte kronologiske intervaller, karakterisert ved at måleområdet inndeles i diskrete verdier, at en modell av en prosess hvorpå målesignalet er basert blir dannet med diskrete tilstander som korresponderer med de diskrete verdiene i måleområdet, og hvorved ved hvert samplingstidspunkt en sannsynlighetsverdi for opptredenen av hver tilstand blir tilordnet hver tilstand, hvorved verdien som skal måles blir bestemt på basis av sannsynlighetsverdien ved i det minste en tilstand og at ved hvert samplingstidspunkt blir en sannsynlighet for at tilstanden skal forbli uendret tilordnet hver tilstand, så vel som at en sannsynlighet for at tilstanden det gjelder skal endre seg til en annen tilstand ved det neste samlingstidspunkt og at på basis av den samplede verdien til målesignalet ved det løpende samplingstidspunktet blir sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i det forutgående samplingstidspunktet og sannsynlighetene for at hver tilstand skal forbli uendret og endre seg til en annen tilstand mellom de to samlingstidspunktene, blir sannsynlighetsverdiene for opptredenen av tilstandene i modellen ved det løpende samplingstidspunktet rekalkulert.

2. Fremgangsmåte ifølge krav 1, karakterisert ved at sannsynlighetsverdiene tilordnet den samplede verdien til målesignalet for opptredenen av tilstandene i et samplingstidspunkt blir bestemt på basis av en Gaussfunksjon.

3. Fremgangsmåte ifølge krav 1 eller 2, karakterisert ved at verdien som skal måles blir bestemt på basis av den høyeste sannsynlighetsverdien for at en tilstand skal opptre i det respektive samplingstidspunktet.

4. Fremgangsmåte ifølge krav 1 eller 2, karakterisert ved at verdien som skal måles blir bestemt på basis av summen vektet med sannsynlighetene for opptredenen av en flerhet av tilstander i de respektive samplingstidspunktene.