一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统及方法
阅读说明：本技术 一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统及方法 (Suspension redundancy control system and method based on rail state monitoring ) 是由 林国斌 陈健 徐俊起 付善强 陈琛 郭海霞 荣立军 于 2021-08-26 设计创作，主要内容包括：本发明涉及一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统及方法,该系统用于在控制列车稳定悬浮的同时对车轨状态进行检测,并通过对悬浮间隙和电磁铁振动情况的分类和学习确定状态类型,所述的系统包括相互连接的电磁铁驱动主电路模块、用于正常情况悬浮控制的第一控制板和用于正常情况下车轨状态监测诊断和异常情况下替代第一控制板进行悬浮冗余控制的第二控制板；所述电磁铁驱动主电路模块包括用于控制切换第一控制板和第二控制板的第三FPGA模块和用于悬浮控制的驱动模块,所述的第三FPGA模块和驱动模块相互连接。与现有技术相比,本发明具有实时性好、容错性高等优点。(The invention relates to a suspension redundancy control system and a method based on rail state monitoring, the system is used for detecting the rail state while controlling the stable suspension of a train, and determining the state type by classifying and learning the suspension gap and the vibration condition of an electromagnet, the system comprises an electromagnet driving main circuit module, a first control board for suspension control under normal conditions and a second control board for performing suspension redundancy control under normal conditions by replacing the first control board under rail state monitoring diagnosis and abnormal conditions; the electromagnet driving main circuit module comprises a third FPGA module and a driving module, wherein the third FPGA module is used for controlling and switching the first control board and the second control board, the driving module is used for suspension control, and the third FPGA module is connected with the driving module. Compared with the prior art, the method has the advantages of good real-time performance, high fault tolerance and the like.)
技术领域
本发明涉及磁浮列车悬浮控制领域，尤其是涉及一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统及方法。
背景技术
磁浮列车作为一种新型的轨道交通工具，能够在有效达成高铁、地铁等大容量交通运输工具相类似载客需求的前提下实现无接触运行，从而避免了以往轨道交通面临的轮轨磨损问题和噪声问题，进而有效降低了运营维护成本，并且提高了运行速度上限。此外，由于目前研发与运行的磁浮列车均采用“抱轨”形式，因此有效避免了脱轨等重大事故发生的可能性，进而提高了安全可靠性。电磁铁是保证磁浮列车稳定悬浮的执行机构，而悬浮控制系统结合悬浮传感器和加速度传感器所输出信号改变电磁铁内部电流大小，使磁浮列车能够在期望悬浮间隙处(8mm～10mm)处进行稳定悬浮。在过去几十年的开发研究过程中，磁浮列车技术基本成熟，逐步走向商业化生产和运营。
目前，商业化运行的均为电磁悬浮型磁浮列车(EMS型磁浮列车)。由于列车在动态悬浮运行过程中的悬浮间隙可调范围小，车轨状态对于列车悬浮的稳定性影响较大。
经过检索中国专利公开号CN108382265A公开了一种低速磁浮列车悬浮冗余控制系统，包括设于悬浮架一侧电磁铁上的四个悬浮电磁铁磁极、设于电磁铁两侧的两个悬浮传感器、与四个悬浮电磁铁磁极一一对应连接的四个悬浮斩波器，以及与悬浮斩波器分别连接的悬浮控制器，所述的悬浮控制器与两个悬浮传感器分别连接；但是基于目前的技术手段，悬浮控制算法的参数比较固定，且车轨状态无法进行实时分析，只能采用先采集后分析的方法确定车轨状态，这就导致了分析效率太低并且对于动态悬浮过程中的列车悬浮间隙调整不具有实时性。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种实时性好、容错性高的基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统及方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
根据本发明的第一方面，提供了一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统，该系统用于在控制列车稳定悬浮的同时对车轨状态进行检测，并通过对悬浮间隙和电磁铁振动情况的分类和学习确定状态类型，所述的系统包括相互连接的电磁铁驱动主电路模块、用于正常情况悬浮控制的第一控制板和用于正常情况下车轨状态监测诊断和异常情况下替代第一控制板进行悬浮冗余控制的第二控制板；
所述电磁铁驱动主电路模块包括用于控制切换第一控制板和第二控制板的第三FPGA模块和用于悬浮控制的驱动模块，所述的第三FPGA模块和驱动模块相互连接。
优选地，所述第一控制板包括相互连接的第一FPGA模块和第一DSP模块；所述第二控制板包括相互连接的第二FPGA模块、第二DSP模块和存储模块；所述第一DSP模块和第二DSP模块连接；所述驱动模块的输出端分别与第一DSP模块和第二DSP模块连接；
所述第一FPGA模块和第二FPGA模块，用于采集并处理传感器信号；
所述第一DSP模块，用于计算控制量并进行以太网或CAN通信；
所述第二DSP模块，用于进行对车轨状态进行监测诊断。
优选地，所述存储模块包括Flash存储器，用于存储传感器信号和第二DSP模块发送的监测诊断信号。
优选地，所述传感器信号包括4路间隙信号和2路加速度信号。
优选地，所述第一控制板和第二控制板分别通过接插件与电磁铁驱动主电路模块连接。
优选地，所述驱动模块包括依次连接的驱动板和IGBT模块；所述IGBT模块用于接收驱动板输出的PWM波并输出控制电流至电磁铁进行悬浮控制。
根据本发明的第二方面，提供了一种基于上述的基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统的方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1：传感器信号同时向第一控制板和第二控制板进行传递，第一FPGA模块和第二FPGA模块同时接收传感器信号；
步骤S2：正常情况下，第一控制板进行悬浮控制，第二控制板进行车轨状态的监测诊断；
步骤S3：异常情况下，当第一控制板出现故障时，第二DSP模块接收不到第一DSP模块发送的信号，此时经过第三FPGA模块控制第二控制板接替第一控制板进行悬浮控制，原第二控制板的车轨状态监测诊断工作暂停，并以此为终止时间点将分类和分析结果存于Flash存储器中；在第一控制板恢复工作后，第二控制板继续承担相应的监测功能。
优选地，所述步骤S2具体为：
悬浮控制过程：第一FPGA模块对所采集的传感器信号经过滤波处理后传递给第一DSP模块计算控制量并实现以太网或CAN通信，控制信号反馈给第一FPGA模块，经过第三FPGA模块传递到驱动板生成PWM波，驱动IGBT模块产生控制电流控制电磁铁悬浮工作；
监测诊断过程：第二FPGA模块对传感器信号进行处理后存储于Flash存储器；第二DSP模块建立概率神经网络并按照不同故障类型对悬浮情况进行分析并根据车轨状态进行分类，分类结果反馈到Flash存储器中进行存储，并将分析结果传递给第一DSP模块，对用于控制悬浮的输出量进行实时调整，使得控制输出能够确保稳定悬浮间隙的控制电流。
优选地，所述监测诊断过程具体包括以下步骤：
步骤S21：采集悬浮运行过程中不同车轨状态下的电磁铁振动信号和悬浮间隙信号，对电磁铁振动信号进行傅里叶变换，提取时域信息和频域信息；并计算得到振动均值、方差、均方值、峰值和频率信息；
步骤S22：建立概率神经网络，并根据贝叶斯最小风险准则进行车轨状态分类；
定义第i类车轨状态的第j神经元所确定的输入和输出关系Φij(x)为：
其中，i＝1,2,...,6，d为样本的维数，具体表示电磁铁振动峰值、均值、频率以及悬浮间隙峰值、均值关键特征，xij为第i类样本的第j个中心，σ为平滑因子，一般取0.1；
在求和层中把隐含层中属于同一类的隐含神经元的输出做加权平均：
其中，vi为第i类车轨状态的输出，L为第i类神经元个数；求和层的神经元个数和车轨状态类别数相同；
输出层取求和层中最大的一个作为输出的类别：
y＝argmax(vi)
在实际计算中，输入层的向量先和加权系数相乘，再输入到隐含层径向基函数中进行计算：
Zi＝xωi
其中Zi为第i个神经元径向基层计算向量、x为输入层的输入向量、ωi为输入层输送到隐含层的第i个神经元的对应权值；
假定x与ωi均已标准化为单位长度，对结果进行径向基计算从而得到监测诊断结果；
步骤S23：将分类和分析结果传递给第一控制板的第一DSP模块动态调整控制量输出，实现悬浮系统的适应性升级。
优选地，所述步骤S21中的车轨状态包括：稳定悬浮工作状态、轨道高差超过±3mm状态、单跨梁端部产生较大拱角状态、电磁铁失稳砸轨状态、控制器无电流输出状态和电磁铁吸死状态。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
1)本发明在进行悬浮控制的同时实现了车轨状态监测诊断；在悬浮运行过程中实时取得悬浮间隙数据和电磁铁振动数据，并对振动数据进行傅里叶变换，提取时域信息和频域信息，并以此为结果计算峰值、均值以及固有频率等关键特征，可以实时诊断车轨状态，结合概率神经网络对车轨状态类型进行了监测和诊断，有效避免了以往先采集后分析效率低且实时性差的问题，为系统检修维护提供便利；
2)本发明中第二控制板所获取的电磁铁振动信号和悬浮间隙数据实时传递给第一控制板的第一DSP模块，对第一控制板的控制量输出进行调整以求列车能达到最佳的稳定状态，从而实现了悬浮控制系统的实时适应性优化；
3)本发明中用于冗余控制的电磁铁驱动主电路模块中的第三FPGA用于控制切换；当系统处于正常工作状态时，第一控制板用于计算电磁铁控制电流以及CAN/以太网通讯；第二控制板将所接收、处理的传感器信号存于Flash存储器中，在对数据进行傅里叶变换等计算后用作构建和训练概率神经网络数据基础。基于概率神经网络对车轨状态进行分类。在对分析结果作进一步处理后传递给第一控制板进行优化调整。当第一控制板故障，第二控制板接替第一控制板进行悬浮控制，并且进行以太网或CAN通讯；此时车轨状态监测诊断工作暂停，并以此为终止时间点将分类和分析结果存于Flash存储器中。在第一控制板恢复工作后，第二控制板继续承担相应的监测功能。
4)本发明将原有信号板和控制板进行了集成，能够在不改变原有机箱结构的基础上增加轨道诊断功能；对控制板功能进行了扩展，一方面能实现悬浮控制的实时优化调整，另一方面实现了控制板的电气冗余。
附图说明
图1为具有车轨状态监测诊断的磁浮列车冗余悬浮系统的结构框图；
图2为本专利所提出的车轨状态监测故障诊断算法结构。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
下面给出本发明的系统实施例。一种基于车轨状态监测的悬浮冗余控制系统，朱主要包括相互连接的电磁铁驱动主电路模块、用于正常情况悬浮控制的第一控制板和用于正常情况下车轨状态监测诊断和异常情况下替代第一控制板进行悬浮冗余控制的第二控制板；所述电磁铁驱动主电路模块包括相互连接的用于控制切换第一控制板和第二控制板的第三FPGA模块和输出控制电流用于悬浮控制的驱动模块；所述第一控制板包括相互连接的第一FPGA模块和第一DSP模块；所述第二控制板包括相互连接的第二FPGA模块、第二DSP模块和存储模块；所述第一控制板和第二控制板通过第一DSP模块和第二DSP模块连接；所述驱动模块的输出端分别与第一DSP模块和第二DSP模块连接；第二控制板额外布置Flash存储器用于存储概率神经网络学习的基础数据。所述第一控制板和第二控制板分别通过接插件与电磁铁驱动主电路模块连接；所述驱动模块包括依次连接的驱动板和IGBT模块；所述IGBT模块用于接收驱动板输出的PWM波并输出控制电流至电磁铁进行悬浮控制。所述系统还包括共用的支撑电容、充放电电路等配套电路器件。
控制器本身包括外部电源接口用以接收DC-440V电源和DC-110V电源，DC-110V电源与电源模块相连经过降压后用于信号接收、处理、传递模块以及控制模块、监测诊断模块以及传感器单元。DC-440V电源用于驱动主电路电磁铁驱动主电路模块。
正常工作时，电磁铁分别输出4路间隙信号和2路加速度信号到第一控制板和第二控制板，采用FPGA进行信号的接收、处理和传递。第一控制板中第一DSP模块接收第一FPGA处理后的数据进行控制量计算和CAN/以太网通讯，在获取计算结果后传递给第一FPGA，信号经过第三FPGA模块发送到驱动板，输出PWM波驱动IGBT模块发送控制电流。
同时电磁铁所发送数据同时传递给第二控制板中的第二FPGA模块，所发送数据存储于Flash存储器中，用作构造和训练概率神经网络的数据基础。
基于Flash存储器中所存数据，在第二控制板中的第二DSP模块中对数据进行傅里叶变换，并提取振动频率。通过对所采集振动数据的时域信息和频域信息。并定义6种车轨状态类型：1)稳定悬浮工作状态；2)轨道高差超过±3mm状态；3)单跨梁端部产生较大拱角状态；4)电磁铁失稳砸轨状态；5)控制器无电流输出状态；6)电磁铁吸死状态，将大量各个车轨状态的数据作为网络输入层，传递给网络隐含层，用于训练概率神经网络。
因此第i类车轨状态的第j神经元所确定的输入/输出关系可以定义为：
i＝1,2,...,6，d为样本的维数，此时为电磁铁振动峰值、均值、频率以及悬浮间隙峰值、均值等关键特征，xij为第i类样本的第j个中心。在求和层中把隐含层中属于同一类的隐含神经元的输出做加权平均：
vi为第i类车轨状态的输出，L为第i类神经元个数。求和层的神经元个数和车轨状态类别数相同。
输出层取求和层中最大的一个作为输出的类别：
y＝argmax(vi)
在实际计算中，输入层的向量先和加权系数相乘，再输入到隐含层径向基函数中进行计算：
Zi＝xωi
假定x与ωi均已标准化为单位长度，对结果进行径向基计算从而得到监测诊断结果。
在获取监测诊断结果后，一方面存于Flash存储器便于进一步分析，另一方面发送到第一控制板中的第一DSP模块对悬浮输出控制量进行调整，从而实现悬浮系统实时的适应性升级。
当第一控制板发生故障时，第一DSP模块和第二DSP模块之间的生命信号被打断，第二控制板接替第一控制板进行悬浮控制计算以及CAN/以太网通讯工作。同时暂停第二控制板自身的车轨状态监测诊断功能。数据截断点为第二控制板接管控制板工作的当前时刻。此外，母板上的第三FPGA模块进行切换，输出第二FPGA模块发送的信号到驱动板，接替第一控制板全部工作。
综上，本发明采用冗余与监测诊断集成设计，两块控制板之间相互独立，并且都具有信号接收、处理及传递功能，均采用DSP作为主控制芯片，任一一块控制板出现故障都不会影响悬浮控制器的正常工作，可靠性高。并且在正常工作时第二控制板能对车轨状态进行监测诊断，诊断结果一方面可用于进一步优化分析，一方面传递给第一控制板用于控制量的实时调节，进一步提高了悬浮控制器的稳定性和控制精度。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。