一種鐵路機車信號時域檢測方法的驗證與思考

黃斌

柳州鐵道職業技術學院 廣西柳州 545616

機車信號又被稱為機車自動信號,設在機車或動車組的駕駛室內,用來有效自動地反映鐵路列車運行前方地面信號機的顯示狀態，從而輔助司機安全駕駛列車。我國的鐵路干線主要采用了ZPW-2000A型無絕緣移頻自動閉塞系統，該系統中ZPW-2000A無絕緣軌道電路作為鐵路運輸信號基礎安全設備，已經被確立為今后鐵路發展的統一制式。

機車信號系統中，機車信號接收器從鋼軌上接收到ZPW-2000A軌道電路信息，對其進行解調處理，恢復出低頻調制信號。為保證列車的行車安全，要求機車信號檢測應非常可靠，目前針對移頻信號檢測的研究普遍轉向抗干擾能力強的頻域分析法，產生了很多種算法。但這些算法由于要處理的數據多運算量大，普遍必須依靠昂貴的超大容量處理器或外接存儲器來實現，嚴重影響了系統的效率和可靠性。而在時域算法方面，也存在多種算法，如自適應濾波法[1-2]、濾波法[3]、盲分離法[4]、自相關解調法[5]等，本文對參考文獻[5]中自相關解調算法進行了實際驗證，分析了該方法的優點與缺點，并且針對缺點提出了一種解決方法。

1 機車信號與算法原理

1.1 機車信號

在鐵路發展史中，地面信號機一直是列車司機行車的指令，由于信號機裝在鐵路線的路側，因此，司機的視線受線路曲線、隧道等影響，給瞭望前方條件帶來了很大困難，在大雪、大雨、沙塵暴、大霧等較為惡劣的天氣下，地面信號機的顯示無法被司機看清。此外，隨著列車運行速度的不斷提高，特別是高速動車組的出現與運用，依靠地面信號行車已無法保證列車運行安全。如以200km/h的速度行駛的列車，當司機發現地面信號機顯示紅色信號時，即使立即使用緊急制動，但是列車存在巨大慣性，會沖出前方信號機，造成“冒進”。因此，高速列車單純依賴地面信號機來行車已不再安全。為了解決這個問題，研制出了機車信號機，它被裝在機車司機室內，用于把地面信號“搬移”到車上，顯示同地面信號機顯示意義一致的信號，司機在行車過程中以機車信號機顯示為主，以地面信號機顯示為輔，從而保證了行車安全，提高了運行效率，也改善了司機的工作條件。

機車信號如何把地面信號“搬移”到列車上呢？首先，軌道電路采用ZPW-2000A移頻軌道電路，軌道電路中有地面信號機顯示的對應低頻信息，如地面信號機顯示紅燈，此時本區段軌道電路移頻信息中的低頻信息為26.8Hz，顯示意義為“禁止列車越過前方信號機”。其次，鋼軌上部、列車底部安裝有軌道電路接收天線，當列車在線路上運行時，接收天線從鋼軌中接收移頻軌道信息，送往信息處理模塊。最后，通過信息處理模塊解調后，根據低頻信息來控制機車信號機顯示相應燈光，如果接收到26.8Hz的低頻信息，則機車信號機顯示半紅半黃的燈光，表示禁止列車越過前方地面信號機，與地面信號機顯示紅燈意義一致，從而實現信號顯示的“搬移”。

1.2 時域算法原理

ZPW-2000A移頻軌道信號采用相位連續的移頻鍵控(frequency-shift keying，簡稱FSK)信號[6]。即通過頻率調制的方法，把低頻調制信號搬移到較高頻率(載頻f0)上，以形成振幅不變、頻率隨低頻信號的幅度作周期性變化的調頻信號。設鍵控信號為低頻調制信號f(t)，周期為T，時間表示式為：

(1)

其中A為方波的振幅，低頻調制信號輸出低電位時，載頻f0向下偏移Δf(稱為頻偏)，為f0-Δf即fl，叫作下邊頻；當低頻調制信號輸出高電位時，載頻f0向上偏移Δf，為f0+Δf即fh，叫作上邊頻。移頻信號受低頻信號的調制而進行下邊頻和上邊頻交替變化，兩者在頻率切換處相位連續并且單位時間內變化的次數與低頻調制信號的頻率相同[7]。

f(t)=Acos[ω0t+g(t)]

(2)

其中：

式中，Δω=2πf為移頻信號的頻率偏移量。波形如圖1所示。

圖1 機車移頻信號波形

根據參考文獻[5]知道，移頻信號用余弦信號表示為x(t)=cos(ω0t)，將原信號與延時τ后的信號進行相乘，如下：

x(t)·x(t-τ)=cos(ω0t)·cos[ω0(t-τ)]

(3)

式中B=cos(ω0τ)/2，可見B與移頻信號的頻率和延時τ有關，在頻率不變時，B不變，如fh=1712.4Hz，ω0=2πfhτ。本文通過實驗找出最佳的B值。

2 算法驗證與分析

2.1 驗證環境

機車信號來自實際ZPW-2000A發送器輸出信號，引到鐵路沙盤軌面上，形成4個區段，每個區段接收端有短路電阻，在軌面上方10cm處懸掛接收線圈，模擬機車從軌道上感應移頻軌道信息，形成機車信號信息。感應到的軌道電路信號通過低頻濾波、幅度放大、電壓采樣并送給處理器處理。

根據奈奎斯特定律，當采樣頻率低于2倍頻譜峰值時，會出現頻譜混淆現象。當采樣頻率超過2倍時，其頻譜不會出現混淆。奈氏標準的另一種表示方式是：理想的低通信元每秒傳送兩個符號。如果符號的傳送速度超出奈氏標準規定的范圍，符號間會發生相互干擾，導致接收方不能準確地判斷符號。

對機車信號采集時，為減少采集帶來的干擾且保證信號幅度的準確性，一般采集頻率是被采集信號最高頻率的2.5倍以上，在ZPW-2000A中最高頻率大于2600Hz，所以采樣頻率應大于6500Hz，一方面保證采集幅度的準確性，另一方面保證頻率誤差盡量小，這里最終的采樣頻率為12800Hz。驗證環境如下：

(1)真實移頻軌道信號，在開路情況下，軌面電壓2.0V。

(2)軌面上方10cm安裝空芯方形感應線圈，內徑22mm×39mm，線徑0.15mm，電感量180mH，內阻283Ω，厚度5mm。

(3)利用感應線圈接收到移頻軌道信號作為機車信號，然后對機車信號放大50倍后，輸入處理器的信號的峰峰值大約3.0V。

(4)處理器采用STM32F4高性能單片機，時鐘168MHz；采樣頻率12800Hz。

2.2 STM32F4單片機

STM32F4單片機的內核為Contex-M4，最高頻率168MHz，并擁有FPU單元，有利于浮點數據運算。Contex-M4有數據總線、指令總線、系統總線，三條總線通過總線矩陣與片上的各種資源和外設連接。

AHB1總線上的最高頻率為168MHz，每組GPIO端口連接在AHB1總線上，8個16位端口和1個12位端口，為單片機輸入輸出提供高速通道。

AHB1總線分出兩條外設總線，分別為APB1總線和APB2總線。APB2是高速外設總線，其最高頻率84MHz，主要外設有EXTI、TIM1、TIM8～TIM11、USART1、USART6、SPI1和3個ADC。

2.3 采集驗證

由前述可知，機車信號中的低頻信息最低為10.3Hz，為能采集出完整的一個周期的10.3Hz信號，考慮到采集開始點為隨機，預留半個周期，因此至少采集最小低頻10.3Hz的1.5個周期。設采集點為N，則

(4)

考慮到處理過程中數據的移位等，這里采集點N取2149點。數據通過串口輸出，由Excel生成圖形展示。先以載頻為1700-1系(1701.4Hz)、低頻為10.3Hz為例，圖2為2149點采集數據。

圖2 1700-1系載頻，低頻為10.3Hz的采集信號

數據移位通過多次實驗，移位數據盡量小，在此采樣頻率下τ=149時效果最好，該數值對四種載頻的-1系、-2系均可。兩組數據進行相乘，由于移位149個點，輸出數據點為2000。移位處理函數程序如下：

void scox(float *xn，int time，int lenth)

{ int i；

for(i=0；i

{ xn[i]=xn[i]*xn[i+time]；}

}

函數中xn為輸入信號，time為數據移位數，這里time=149，lenth為輸入信號數據總長度，為2149點。波形如圖3所示：

圖3 兩信號相乘后的自相關波形

由圖3可以看出，通過自相關解調算法處理后的數據，已經形成了幅度具有低頻信息包絡的信號。為了使獲得的包絡信號比較平滑，需要進行對自相關處理后的數據進行平滑處理，平滑后的信號通過數字檢波與濾波后，濾除掉高頻信號，留下低頻信號濾波系數取0.06。平滑程序如下：

void Pinghua(float *xn，int len)

{ int i；

for(i=0；i

{ if(xn[i]>xn[i+1]) {xn[i+1]=0.99*xn[i]；} else{xn[i]=xn[i+1]；} }

}

平滑后的信號通過數字檢波與濾波后，濾除掉高頻信號，留下低頻信號，其函數程序如下所示：

void lv(float *yn，int len，float u)

{ int i；

for(i=1；i

}

函數中yn為輸入信號，u為濾波系數，該系數取0.06，len為輸入信號數據長度，此處為2000點。通過處理后的波形如圖4所示：

圖4 低頻包絡信號波形

低頻信號經過數字施密特觸發進行整形，就可以轉為方波信號，其函數如下：

void fangbo(float *xn，int len)

{ int i；

float max，min，pingjun，shangp，xiap；

max=xn[0]；//最大值

min=xn[0]；//最小值

for(i=0；i

{ if(max<=xn[i]) { max=xn[i]；}//獲取最大值

if(min>=xn[i]) { min=xn[i]；}//獲取最小值

}

pingjun=(max+min)/2.0；

shangp=pingjun+(max-min)/50.0；//上偏值

xiap=pingjun-((max-min)/50.0)；//下偏值

if(xn[0]>=pingjun)//第一個數據

{ xn[0]=1； }else //大于上平均值為1

{ xn[0]=0； } //否則為0

for(i=1；i

{ if(xn[i]>shangp)

{ xn[i]=1； } //大于上偏值為1

else if(xn[i]

{ xn[i]=0； }//小于下偏值為0

else

{xn[i]=xn[i-1]；}//否則保持為1或者0，符合施密特觸發

}

}

經過處理后數據波形如圖5所示：

圖5 低頻包絡信號轉為方波信號

由本例中可以看出，上升沿與下降沿坐標依次為145、781、1381，可以計算出低頻為12800/(1381-145)=10.36Hz。當載頻為1700-1系、低頻為29Hz時，得到的方波信號如圖6所示。

圖6 載頻為1700-1系、低頻為29Hz時的方波

通過計算可得低頻為29.27Hz。通過對機車信號4種載頻、18種低頻信息進行反復測試驗證，形成了低頻檢測驗證報表，如下表所示：

低頻檢測平均值與最大誤差表

從上表中可以看出，18種低頻中，算法的檢測結果的次數越多，平均值越接近理想值，最大誤差值隨著低頻的變大有逐漸減小的趨勢，這是因為在同樣采樣點的情況下，低頻越高，采集到的周期越多，計算的檢測平均值就越接近理想值。

2.4 結果分析與思考

綜合結果來看，參考文獻[5]中自相關解調算法檢測機車信號低頻信息，在2149采樣點下，可以發現單次檢測結果誤差較大，且誤差不規律，多次檢測平均結果相對較好，因此，該算法整體表現并不理想。從數據分析可以推測，如果增加采樣點數，單次檢測結果誤差會漸漸變小，但需要增加采樣點數，從而增加運算量。參考文獻[5]對機車信號的載頻信息檢測采用FFT技術、重心法頻譜校正技術以及邊界判斷算法，導致算法復雜，運算量大。

根據以上分析，由于機車信號頻率為ZPW-2000A軌道信號，以1700Hz為例，1700-1型載頻的中心頻率為：f0=1701.4Hz，1700-2型載頻的中心頻率為：f0=1698.7Hz，1700-1型與1700-2型的中心頻率相差2.7Hz，故可采用FFT算法直接求解。在采樣頻率為12800Hz下，采集12800個點，間隔D=25個點取一個數據，進行N=1024點FFT變換，得到進行FFT變換的頻率分辨率為：

(5)

如前述分析結果，在12800點數據下獲得的低頻信息更加精確。同時，該分辨率是可以滿足要求[7-8]的。

結語

通過對自相關解調算法的驗證與分析可以發現，在采樣數據較少的情況下，檢測出機車信號低頻信息的結果存在較大誤差，但在提高采樣數據的情況下，計算出的低頻信息誤差較小，滿足技術要求。通過對所采集的數據進行間隔25點抽樣，然后進行1024點FFT變換，此時FFT變換分辨率也滿足技術要求，有效地克服了參考文獻[5]的精度不高、運算量大、采樣時間長的缺點，為機車信號的可靠檢測提供參考。