鐵路道岔除雪設備電加熱控制方法

趙文彥，景曉衛，樊笑棋

（國能朔黃鐵路發展有限責任公司，原平 034100）

隨著我國鐵路的不斷發展和完善，鐵路的運輸安全引起人們的高度關注。每次冬季降雪時，大量的雪會堆積在道岔附近，當雪水融化后會因為寒冷在道岔周圍結冰，如不對其進行及時處理，容易造成道岔無法正常轉換的問題，所以開展鐵路道岔除雪設備電加熱控制方面的研究十分必要[1-2]。

國內相關專家給出了一些比較好的研究成果，例如文獻[3]主要通過可編程控制器和上位機遠程交互實現電加熱控制；文獻[4]利用人機交互界面和PLC 替換原始的儀表控制系統，對產品工藝參數展開靈活設定，同時控制系統通過產品的負載變換，引入模糊理論自動修正PID 參數，完成溫度控制；文獻[5]利用RBF 神經網絡對常規PID 展開優化處理，引入雙動量因子對主回路輸出的信息展開系統辨識，完成控制器自適應整定，同時利用Kalman 濾波器對輸出噪聲濾波處理，最終實現控制。以上3 種方法均存在控制性能不佳等問題，故本次研究結合上述幾種研究方法，提出一種鐵路道岔除雪設備電加熱控制方法，并利用實驗證明所提方法的應用性能。希望通過本次研究，更好地實現鐵路道岔除雪設備電加熱控制。

1 除雪設備電加熱控制方法設計

1.1 數據過濾處理

在鐵路道岔除雪設備中，雪深及軌溫是道岔除雪信息采集系統需要采集的重要參數。將雪深傳感器安裝在鐵路沿線的支柱上，對道岔周圍的預設測量點展開實時測量，詳細的測量原理如圖1 所示。

圖1 鐵路道岔雪深測量原理圖Fig.1 Schematic diagram of snow depth measurement for railway turnout

如圖1 所示，μ 代表激光傳感器的安裝角度；l1代表傳感器與地面之間的距離；l2代表傳感器與監測點之間的距離，通過三角關系可獲取激光傳感器和水平面的垂直距離l1：

在下雪時，通過數據處理單元持續測量傳感器與監測點之間的距離，然后依據式（1）不斷計算激光傳感器和水平面的垂直距離，利用兩者相減完成鐵路道岔實際雪深的測量，得到單一鐵路道岔雪深數據，其可表示為

式中：l3代表道岔實際雪深；l1′代表下雪時測量的激光傳感器到水平面的垂直距離。

接下來，采集軌溫數據T[6-7]，實時掌握不同道岔的加熱情況，同時將采集的數據上傳至電氣控制柜，以實現道岔電加熱的負反饋。如果軌溫超過最高溫度，則電氣控制柜會自動停止加熱；當軌溫低于設定的溫度值，電氣控制柜會重新運行，實現自動加熱。

由于傳感器受到自身及外在環境等多方面因素影響，導致系統采集到的原始數據無法精準反映實際雪深和實際軌溫。為有效解決上述問題，需要對采集到的雪深和軌溫數據進行過濾處理[8-9]，剔除異常數據，以提升數據的有效率，詳細操作步驟如下所示：

（1）對雪深、軌溫中異常數據進行過濾[10-11]的基本原則就是增加對兩種數據的測量時間，從每1 min收集的測量數據中篩選出滿足過濾條件的異常數據進行優先排查，然后在剩余的數據中選取與前1 min 有效測量值最為接近的值作為當前時間段內的有效測量值。

設定g（x，a）為分辨矩陣上元素a 的取值，通過全局正則漸進分集方法獲取數據過濾的核函數β。在設定的有界論域F 內，得到不同數據的特征分布集da*（β），對應的表達式如下所示：

式中：Q（β|F）為概率密度特征；I 為統計量；B 為分辨矩陣中的元素總數。

（2）結合不同類型數據特征的分布情況，引入模糊決策方法建立數據過濾表達式，如式（4）所示：

式中：f（x）為數據過濾；di為數據項的總數；xu代表雪深數據的轉換系數；yu代表軌溫數據的轉換系數。

（3）通過數據過濾模型對采集到的單一鐵路道岔雪深數據l3和軌溫數據T 展開預處理，設定其有效數據的記錄范圍分別為（0，H）和（Y，4）。當l3＞H、l3＜0 時則判斷其雪深異常數據；當T＞4、T＜Y 時，則判斷其為軌溫異常數據，以此來完成異常數據判斷，并對其進行剔除。

（4）對于采集的全部數據在進行濾波處理，完成異常數據剔除后，設定余下有效數據的集合為Sf（x），其可表示為

對有效數據集內全部數據展開離散程度判斷，假設離散程度低于現階段分鐘的有效測量值則直接記錄；反之，則在下一分鐘重新進行上述步驟操作，直至得到有效測量值。有效測量值的獲取可為后續初雪設備的電加熱控制提供良好的數據基礎，避免因采集數據不準確導致控制偏差的問題。

1.2 鐵路道岔除雪設備電加熱控制

在鐵路道岔除雪設備中，電加熱控制是一個十分重要的環節，它直接決定了最終的除雪效果，故在完成雪深數據及軌溫數據采集后，開展鐵路道岔除雪設備展開電加熱控制[12-13]。

首先，需要確定輸入控制量Sf（x）對應的模糊集合，如式（6）所示：

依據式（6），確認輸入控制量對應的基本論域和模糊論域，其模糊論域N 為｛-6，+6｝，其輸入基本論域R 為，rΔImax和為偏差最大值和偏差最大變化率。在確定論域的取值范圍后，獲取二維模糊控制器輸入，即計算鐵路道岔除雪設備電加熱溫度的偏差?（e）以及偏差變化率?（u），其對應的計算式如下所示：

式中：h（a）為量化檔數；zec代表論域的覆蓋程度；z（e）代表偏置項。

在確定鐵路道岔除雪設備電加熱溫度的偏差以及偏差變化率后，還需要確定論域的覆蓋程度和靈敏度，隸屬函數使用三角形隸屬函數，其對應的示意圖如圖2 所示。

通過三角形隸屬函數的引入，可以精準確定模糊控制規則，在每條模糊控制規則中都有一個對應的模糊關系，通過全部控制規則即可確定整個系統的模糊關系U，如式（9）所示：

通過模糊推理可獲取如式（10）所示的控制量集合GU：

結合上述分析，將模糊控制[14-15]和PID 控制相結合建立模糊PID 控制器，如圖3 所示。

圖3 模糊PID 控制器結構示意圖Fig.3 Structure diagram of fuzzy PID controller

依據上述模糊PID 控制器，不斷對比除雪設備溫度與設定溫度值，以實現設備電加熱的實時控制。在模糊PID 控制下，除雪設備溫度與設定溫度值間的偏差計算式如式（11）所示：

式中：E（GU）為模糊PID 控制下除雪設備的溫度和溫度設定值兩者之間的偏差；Δe（0）為除雪設備的溫度；Δe（1）為設定的溫度值。通過式（11），可實現當前加熱溫度與設定溫度的判斷，以此來實現加熱設備控制的負反饋。當E（GU）＞0 時，則需要設備停止加熱；當E（GU）＜0 時，則需要進行加熱，以此來實現除雪設備的電加熱控制。

綜上，完成鐵路道岔除雪設備電加熱控制方法的設計。

2 實驗結果與分析

為驗證所提鐵路道岔除雪設備電加熱控制方法的有效性，選取2022 年某高速鐵路ZY（J）7～ZY（J）17 道岔設備進行研究。采集其雪深數據和軌溫數據，并依據除雪設備對其進行良好控制，以檢驗其性能。獲取數據，通過數據分析軟件SPSS 判斷該方法的實用性。本次研究的數據分析部分在一臺操作系統為Windows 10 的筆記本電腦中進行，其具體配置如表1 所示。

表1 數據分析實驗環境配置Tab.1 Data analysis of experimental environment configuration

以上述為基礎，對所提方法開展測試，以驗證所提方法的綜合性能。

實驗優先對所提方法的數據過濾性能展開測試，分析過濾前后雪深數據變化曲線和軌溫數據變化曲線，詳細的實驗測試結果如圖4 所示。

圖4 所提方法的數據濾波性能測試分析Fig.4 Test and analysis of data filtering performance of proposed method

分析圖4 可知，在沒有對鐵路道岔雪深數據和軌溫數據濾波前，兩個數據曲線存在比較明顯的起伏變換，整體變化趨勢并不平穩。經過濾波處理后，鐵路道岔雪深數據和軌溫數據變化曲線逐漸趨于平穩，可有效保證鐵路道岔除雪設備安全平穩的運行。

接下來，為驗證所提方法的優越性，在鐵路現場展開實驗測試。隨機選定一段鐵路道岔，給出降雪后不同道岔區域需要加熱的溫度，理想溫度分布如圖5 所示。

圖5 鐵路道岔除雪溫度Fig.5 Temperature of snow removal for railway turnouts

利用所提方法對鐵路道岔除雪設備電加熱展開控制，獲取的實驗結果如圖6 所示。

圖6 鐵路道岔除雪設備電加熱控制效果Fig.6 Electric heating control effect of railway turnout snow removal equipment

通過圖6 可知，采用所提方法對除雪設備展開電加熱控制處理后，除雪設備的溫度和理想溫度圖基本吻合，可有效清除鐵路道岔上的積雪，更好地實現鐵路道岔除雪設備電加熱控制，獲取滿意的控制效果。

進一步分析所提方法在鐵路道岔除雪設備電加熱控制過程中所花費的時間，如表2 所示。

表2 除雪設備電加熱控制耗時結果Tab.2 Time consumption results of electric heating control for snow removal equipment

分析表2 可知，采用所提方法可快速完成鐵路道岔除雪設備電加熱控制，由此可證明所提方法具有較快地運行效率。

最后，檢測所提方法控制規程中的能耗，得到結果如圖7 所示。

圖7 鐵路道岔除雪設備電加熱控制能耗結果Fig.7 Energy consumption results of electric heating control for railway turnout snow removal equipment

通過圖7 可知，所提方法對應的鐵路道岔除雪設備電加熱控制能耗會隨著測試樣本數量的增加而增加，但是所提方法在鐵路道岔除雪設備電加熱控制過程中能耗較低，其主要是因為所提方法在鐵路道岔除雪設備電加熱控制前期對采集到的雪深數據和軌溫數據展開了過濾處理，這樣可有效減少所提方法在鐵路道岔除雪設備電加熱控制中的能耗，全面驗證了所提方法的優越性。

3 結語

針對傳統方法存在的不足，提出一種鐵路道岔除雪設備電加熱控制方法。經過實驗測試證明，采用所提方法可濾除雪深和軌溫數據中的異常值，同時還可有效減少鐵路道岔除雪設備電加熱控制能耗及耗時，獲取更加滿意的控制結果。在后續階段，將進一步擴大研究范圍，確保所提方法可得到更加廣泛地應用。