[发明专利]一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法和系统

说明书

本发明公开了一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法和系统，包括：建立传感器分辨率受到限制的情况下动车组制动系统关键部件的软测量模型，软测量模型中存在随机模型不确定性；根据动车组制动系统关键部件的状态方程、软测量模型、动车组制动系统关键部件的当前控制输入信号及传感器的当前测量输出信号确定动车组制动系统关键部件的滤波器模型；利用滤波器模型进行状态估计，并确定状态估计相关误差。因此，采用本发明可以不依赖模型不确定性结构，且在传感器分辨率受到限制的情况下，对动车组制动系统关键部件进行滤波，提高了动车组制动系统关键部件滤波的鲁棒性，有效保障了动车组制动系统关键部件运行状态在线监测的应用需求。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，尤其涉及一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法和系统。

背景技术

动车组制动系统的稳定可靠运行对保障列车行车安全至关重要。动车组制动系统发生任何类型的故障都有可能导致灾难性后果，并造成巨大的人员和财产损失。因此，为了提高动车组制动系统的安全性，需要实时监测其关键部件的运行状态。

传感器是获取制动系统关键部件运行信息的主要途径，是滤波的基础。它通常由敏感元件、转换元件、变换电路和辅助电源四部分组成。传感器的性能指标一般包含精度，分辨率，灵敏度等。在实际应用过程中，动车组制动系统关键部件的工作条件恶劣，常承受较大的机械负荷和热负荷，参数摄动较大，随机模型不确定性较强，对滤波的鲁棒性提出了要求。但是，传统的鲁棒滤波方法只能对模型不确定性结构已知的系统进行滤波，且未考虑传感器分辨率受限的情况。

现有技术的不足在于：在实际应用过程中，动车组制动系统关键部件运行状态在线监测时会出现随机模型不确定性较强以及传感器分辨率受限等情况，现有的鲁棒滤波方法中动车组制动系统关键部件滤波的鲁棒性已经不能满足实际应用的需求。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是现有的鲁棒滤波方法中动车组制动系统关键部件滤波的鲁棒性已经不能满足实际应用的需求。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种动车组制动系统关键部件鲁棒滤波方法，包括：

建立传感器分辨率受到限制的情况下动车组制动系统关键部件的软测量模型，所述软测量模型中存在随机模型不确定性；

确定所述动车组制动系统关键部件的当前控制输入信号，和传感器的当前测量输出信号，所述传感器用于测量所述动车组制动系统关键部件的运行状态；

根据所述动车组制动系统关键部件的状态方程、所述软测量模型、所述当前控制输入信号以及所述当前测量输出信号，确定所述动车组制动系统关键部件的滤波器模型；

利用所述滤波器模型进行状态估计，并确定状态估计相关误差。

在一个实施例中，建立传感器分辨率受到限制的情况下动车组制动系统关键部件的软测量模型，包括：

根据所述动车组制动系统关键部件的状态方程、理想传感器的理想测量方程以及有限分辨率传感器的测量方程，建立所述软测量模型。

在一个实施例中，所述动车组制动系统关键部件的状态方程是采用表达式一表示的，

表达式一：x(k+1)＝(A_c(k)+A_δ(k))x(k)+(B_c(k)+B_δ(k))u(k)+w(k)，

其中，x(k+1)表示k+1时刻的状态变量，x(k)表示k时刻的状态变量，u(k)表示k时刻的控制输入信号，w(k)表示k时刻的过程噪声信号，A_c(k)表示k时刻的第一中心参数矩阵，B_c(k)表示k时刻的第二中心参数矩阵，A_δ(k)表示k时刻的第一随机模型不确定性，B_δ(k)表示k时刻的第二随机模型不确定性；