CN112334375A - 用于预测在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法、用于改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法和用于实施所述方法的装置 - Google Patents
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Abstract
轨道上的潮湿导致轨道与轨道车辆车轮之间的附着系数降低,这或许会导致在运行过程中的安全风险或延迟。为了重新提高该附着系数,按照现有技术例如由机车驾驶员或者在危险情形下自动给轨道撒沙。本发明提供一种用于预测在车轮与轨道之间的附着系数的方法,方式为:在自学习算法中使用不同的由轨道车辆的现有***已经检测的参数、如空气温度和空气压力。此外公开了一种用于改善该附着系数的方法和一种用于实施这两种方法的装置。
Description
技术领域
本发明涉及一种用于预测在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法,用以在此之后采取改善附着系数的措施、尤其是给轨道撒沙。
背景技术
轨道的由于来自工业和道路交通的排放和在有些情况下也由于自然来源如树叶或花粉造成的污染物结合潮湿形成润滑膜,该润滑膜大大降低在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数。这可导致所谓的滑动,在所述滑动时车轮在轨道上打滑、而不滚动。因此,轨道车辆在驶向停车站时或者在危险情况下在潮湿条件下会明显更差地减速,这因而导致事故可能性提高或者越过信号或越过站台的危险并且因此导致在运行过程中的延迟。
为了考虑增大的危险情形,大多数机车驾驶员使其驾驶行为适配于在相应天气时更滑溜条件。因此,尤其是在车辆在短的间距内相继驶向很多停车站的城市轨道交通中发生如下情况,更快地迟到和在运行过程中的延迟。此外,乘客感觉特别慢地驶入火车站或者停车站是主观延迟,这可能导致恼怒和不满。
沙子散布装置长期以来在现有技术中作为尤其在轨道潮湿时提高在轨道与轨道车辆车轮之间的附着的可能性已知。在此,大多经由压缩空气***将沙子引入到轨道与车轮之间的接触点处的轨道表面上,由此能改善车轮在轨道上的附着系数。不过也可想到用以提高车轮与轨道之间的附着系数的其他措施。因此,例如压缩空气可用于给被污染的轨道清除污物并且以这种方式提高附着系数。
操纵撒沙装置在很多情况下由机车驾驶员人工进行并且因而取决于人的经验和主观估计并且承受人员错误估计的风险。在某些其他情况下,操纵也可以自动触发。例如,防滑保护***可识别车轮在轨道上的“滑动”并且结果可操纵沙子散布装置。因为沙子散布***具有数秒钟的反应时间,所以车辆在识别出滑动之后在高速下在附着系数没有改善的情况下仍走过很长的路段,这给制动距离和因而在最差情况下给安全性带来消极影响。此外,在有些***中在紧急制动时启动自动撒沙。
为了尽可能提早识别出是否必须采取改善附着系数的措施、如给轨道撒沙,要尽可能提早确定附着系数。
专利文献DE19542872公开了一种用于经由光学传感器测量污物膜的方法,所述光学传感器检测和评价在轨道上反射的激光束并且因而能推断在车轮与轨道之间的附着系数。因此,依据轨道的特性可以启动应对措施,例如操纵撒沙装置。该方法的缺点是,光学传感器在轨道车辆的地板区域上尤其是在不利的天气条件下被快速污染并且因而不再允许可靠地推断出轨道的状态,所述不利的天气条件鉴于构成润滑膜被分级为特别危急的。此外,必须为该方法提供附加的装备、如测量传感器或激光源。
发明内容
因此,在此背景下,本发明的目的在于,提供一种用于预测在车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法,从而依据该附着系数预测可以在制动过程中进行尽可能优化的改善附着系数的措施、例如给轨道自动撒沙,并且因而可以进一步提高轨道车辆的安全性和可靠性。
所述目的利用一种用于确定附着系数的方法、一种用于确定改善附着系数的措施的强度的方法和一种用于实施按照并列权利要求的方法的装置实现。
在此,车轮与轨道之间的附着系数的预测至少依据空气压力、空气温度、空气湿度和由此得到的露点温度得出。
用于确定改善附着的措施的强度的方法包含毫无疑义的(一一对应的)配置规定,借助该配置规定可将依据用于预测附着系数的方法已得出的附着系数换算成改善附着系数的措施的强度。
用于实施上述两种方法的装置在此包括用于接收相关数据的数据输入端、用于将附着系数换算成改善附着系数的措施的强度的计算部、用于提供和传送计算单元的所得出的结果的数据输出端和用于操作和监控所述方法的操作单元。
有利的进一步改进方案是从属权利要求的技术方案。
在本发明的一种优选实施方式中,同样为用于确定车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法提供识别在车轮与轨道之间何时出现打滑的防滑保护***的数据。
此外,用于确定附着系数的方法优选使用如下的算法、例如神经网络,所述算法能够自主学习并且因而接收信息、进一步处理信息并且将信息一起纳入到未来的计算中。自主学习可尤其是依据由防滑保护***提供给算法的信息执行。当在所述方法没有预测出临界附着系数的情形下已识别出车轮与轨道之间打滑时,算法识别出其有错误的预测并且未来能对其适配。
优选地,还可以检测车辆的位置并且将其传送给预测模型。依据这些位置数据,一方面能基于改变的高度或识别出的行驶来修正空气压力数据,而另一方面能进一步改善撒沙的应用。因此,可以在禁止的部位、例如道岔处阻止撒沙或者可以在确定的位置处适配***,所述位置可被分级为对于低附着系数特别危险的(例如植被提高的森林地区,在所述森林地区中树叶到达轨道上的危险提高)。
此外,优选可以将日期和时间一同纳入到预测模型中,以便可以一同考虑与季节或白昼有关的影响。在这里,尤其是要指明在春季或秋季早晨提高的露水危险。
作为另一点,优选可将速度一同纳入到预测模型中。该速度可以或者通过必要时同样被考虑的位置确定或者通过车辆固有的数据来提供。依据速度,可自动化地实现运行规定,例如在速度低时停止撒沙。
附加地,优选由预测模型在计算时考虑雨传感器的数据或每时间段手动雨刮器操作的数量。由此可以推断出雨的强度并且因而推断出轨道上的湿度。强烈的持续数分钟的阵雨通常导致在车轮与轨道之间的降低附着系数的润滑膜被洗掉并且附着系数因而重新增大。
优选,能够识别出持续的阳光照射的亮度传感器进入预测模型中并且因而可以进一步改善该预测模型。在此认定,轨道潮湿的概率在持续的阳光照射下减小并且附着系数因而提高。此外,在某些情况下,在考虑已经提到的温度和/或时刻(日期、时间)的情况下或许进一步简化该认定,因为两个因素同样影响轨道的干燥。
此外,机车驾驶员优选可以影响预测模型的灵敏度因而以及撒沙装置的强度,以便使该机车驾驶员始终能够按照其个人感觉及其经验实现干预可能性。
为了能还要更精确地确定湿度在轨道上冷凝——这导致附着系数恶化——的可能性,优选轨道的温度也附加地进入本方法的计算中。这具有如下优点:轨道的温度不必经由环境温度来估计并且因而预测的可靠性提高。
为了进一步改善预测精度,优选存储所测得的或计算中使用的参数的时间历程。只要数据保护法律允许,行车制动指令的历程(亦即机车驾驶员如何快地进行不同的制动级)因而也可以进入模型中,以便影响撒沙的强度。依据这些附加信息,可以实现算法的更快的学习性能。
优选,计算车轮与轨道之间的附着系数通过操纵行车制动指令或加速指令来触发并且必要时操纵撒沙装置。
此外,优选在可被本方法识别为反复的危险部位的位置处已经预见性地触发在车轮与轨道之间的附着系数的计算,以便在制动情况下可以没有延时地启动改善附着系数的措施。
附图说明
下面详细地依据附图进一步阐述本发明。图中:
图1示出预测模型及其相关的输入参数和在车轮与轨道之间的附着系数的输出参量的示意图。
图2示出用于图解说明在撒沙量和在车轮与轨道之间的附着系数之间的示例性关系的图表。
具体实施方式
图1示出本方法连同预测模型和相关的输入参数的示意图。这些参数借助预测模型中的计算逻辑来处理并且因而得出附着系数μ。
如前文所提到的,在独立权利要求中所述的参数足以能对附着系数μ做出预测。然而必须注意,所述系数具有一些不确定性,因为未考虑多个其他因素。为了进一步改善预测的质量,同样考虑在从属权利要求中所述的参数。因此,尽可能精确地预测附着系数μ因而以及更准确地使用例如撒沙装置是可能的。
图2示出用于图解说明在车轮与轨道之间的附着系数和撒沙强度之间的示例性关系的图表,该撒沙在本实例中应用作改善附着系数的措施。在此,高的附着系数μ对应于在车轮与轨道之间的接触点中的小的润滑膜并且因而不需要改善附着系数的措施。
可看出,从附着系数的一阈值起,突然以最小量开始给轨道撒沙。在附着系数高时的恒定份额应归因于:直至一定的边界附着系数,可以认定,在车轮与轨道之间存在足够大的附着力以实施通常的制动过程。虽然在该范围中轻微撒沙同样会改善附着系数,但是轨道车辆可携带的沙储备量有限,因此应计量地使用撒沙操作。从边界附着系数μGrenz起的突变由必须通过撒沙操作施加的最小沙量得到,以便按希望的方式改善附着系数μ。之后,该关系线性延伸,这意味着,随着附着系数μ减小,撒沙操作的强度均匀地增大。用于确定改善附着系数的措施的强度的方法基于这样的关系得出结果。
下面详细描述本发明的实施方式。
基于自学习算法的本方法以有规律的间隔计算在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数并且依据所存储的在撒沙量与相应附着系数之间的关系(图2)得出在制动情况下要施加的撒沙量。在这里,为本方法提供空气压力、以及可相应地从空调***取得的空气温度和可从制动设备的空气干燥器取得的空气湿度作为参数。
除此之外,本方法可以例如从牵引控制与管理***(TCMS)动用已经经由GPS***确定的位置。经由位置确定和使用学习***,可更精确地估算和预见尤其是在附着系数μ遭受例如植被特别影响的路段中的附着系数。此外可阻止在由于运行规定而禁止撒沙的部位、例如在道岔处撒沙。通过使用来自TCMS的速度,可以为了撒沙遵守在最大速度方面的其他运行规定。
此外,添加可从制动控制器取得的参数——日期和时间可有助于更精确地计算附着系数。
此外,本方法可动用雨传感器或在确定的时间段内手动雨刷器操作的数量并且因而推断出雨强度。因为附着系数在很大程度上取决于轨道湿度,所以可以更精确地计算附着系数。此外,依据雨识别可考虑阵雨的特殊情况。在阵雨停止时,轨道被洗去了污物膜并且附着系数又明显提高。
通过添加亮度传感器的数据,同样可一同考虑太阳的影响。因为在太阳照射时轨道更快地重新变干并且因而附着系数受到影响,所以可进一步改善计算的结果。
为了总是赋予机车驾驶员将其经验及其个人感觉引入本方法的可能性,可人工为计算预定灵敏度等级。在灵敏度等级为“0”时,附着系数μ始终被置于最大值(亦即1),而灵敏度等级“10”将附着系数μ确定为最小值(亦即0)。在此之间的相应的灵敏度等级压缩或拉伸图2)中的曲线。
此外,将关于车轮在轨道上打滑的防滑保护信息返回给自学习的算法。这些信息允许推断出:在不给轨道撒沙、车轮打滑的情况下显然已计算出了错误的附着系数。因此可修正和改善计算。
当附着系数根据图2中的图表要求撒沙并且因而要求改善附着系数并且行车制动指令已发出时,进行真正的撒沙。因为在轨道车辆中通常不断建立制动力并且因而车轮即使在附着系数低时通常也不根据制动指令立即抱死并且因而触发防滑保护***,所以比在根据现有技术通过防滑保护***常规触发时提早几秒钟触发给轨道撒沙。因此可认定,当提供按常规方式会触发滑动的制动力时,在轨道上存在足够的沙用以改善附着系数。据此实现改善安全性和舒适性。
只要在快速制动时不强制执行撒沙,就可以在这种情况下也应用本方法。不过,为此需要安全性指示。
Claims (17)
1.用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,
环境空气的空气压力,
环境空气的空气温度,
环境空气的空气湿度和
由此得到的露点温度用于确定在轨道与车轮之间的接触点中的附着系数。
2.按照权利要求1所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,所述方法使用自学习式应对的算法。
3.按照权利要求2所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,防滑保护***的信息用在用于预测附着系数的本方法中。
4.按照权利要求1至3所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,借助卫星辅助定位***的位置确定用在本方法中。
5.按照权利要求1至4所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,时间和/或日期用在本方法中。
6.按照权利要求1至5之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,车速用在本方法中。
7.按照权利要求6所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,车速经由卫星辅助定位***或通过使用车辆固有数据实现。
8.按照权利要求1至7之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,雨传感器的数据和/或在一时间段内手动雨刷器操作的数量用在本方法中。
9.按照权利要求1至8之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,经由亮度传感器检测的环境亮度用在本方法中。
10.按照权利要求1至9之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,对装置灵敏度的调节能人工执行,由此影响改善附着的措施的强度。
11.按照权利要求1至10之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,所述轨道的温度用在本方法中。
12.按照权利要求1至11之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,除了用于本方法的参数的当前值之外也记录所述参数的时间历程。
13.按照权利要求1至12之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,通过行车制动指令来触发附着系数的计算。
14.按照权利要求1至13之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,基于按照权利要求4的位置确定和因而能识别的反复的潜在危险部位,在即将进入潜在危险部位之前预见性地触发附着系数的计算。
15.按照权利要求1至14之一所述的用于预测在轨道与轨道车辆的在轨道上滚动的车轮之间的接触点中的附着系数的方法,其中,附着系数的计算不断以确定的时间间隔进行。
16.用于自动并且优化地改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法,其中,将根据按照权利要求1至15所述的方法所得出的附着系数依据规定换算成改善附着系数的措施的强度,所述规定包含附着系数与改善附着系数的措施的强度的毫无疑义的配置关系。
17.用于自动并且优化地改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的装置,其构成为用于实施按照权利要求16所述的方法,具有:
数据输入端,该数据输入端具有用于在按照权利要求1至15所述的用于预测附着系数的方法中使用的参数之中的每个参数的接口,
计算单元,用于实施按照权利要求16所述的用于自动并且优化地改善在轨道车辆的车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法,
数据输出端,用于提供由按照权利要求16所述的用于改善在车轮与轨道之间的接触点中的附着系数的方法得出的强度,和
操作单元,用于操作所述装置。
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