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摘要：本发明提供基于惯性导航的高铁接触网悬挂系统检测与状态评估方法，涉及铁路工程检测技术领域，方法包括：将惯性导航系统INS安装于检测车，包括固定惯性测量单元IMU、激光测距仪和视觉传感器；设定初始位置、速度和姿态角；消除零偏和标度因子误差；通过IMU实时采集加速度和角速度数据；数据处理和融合，计算实时位置和速度；参数测量，包括接触网高度、倾斜角度和振动频率测量；状态评估，利用机器学习算法建立状态评估模型；故障检测，实时分析检测数据识别潜在故障；报警机制，设置报警阈值触发报警并生成检测报告。本发明提高了高铁接触网悬挂系统的检测精度和效率，实现了对系统状态的实时监测和评估，为高铁运行的安全提供了重要保障。

主权项：1.基于惯性导航的高铁接触网悬挂系统检测与状态评估方法，其特征在于，包括：S1、将惯性导航系统INS安装于检测车，包括固定惯性测量单元IMU、激光测距仪和视觉传感器，确保在检测过程中不受振动影响；S2、系统初始化，初始化INS系统，设定初始位置、速度和姿态角，通过设置IMU初始值完成；S3、系统标定，对系统进行标定，消除零偏和标度因子误差，通过多次测量和校准，获得IMU的偏差矩阵b和标度因子S，修正测量值，acorr＝Saaraw-baωcorr＝Sωωraw-bω上述式中，acorr表示校正后的加速度，Sa表示加速度标度因子矩阵，araw表示原始加速度，ba表示加速度零偏，ωcorr表示校正后的角速度，Sω表示角速度标度因子矩阵，ωraw表示原始角速度，bω表示角速度零偏；S4、数据采集，所述数据采集包括实时数据采集后对数据进行预处理，所述实时数据采集时，所述检测车沿高铁线路行驶，通过IMU实时采集加速度和角速度数据，采样频率足够高，以捕捉高频振动特征，加速度测量公式如下，at＝[axt,ayt,azt]T上述式中，at表示时刻t的加速度向量，axt、ayt,和azt分别表示时刻t的沿x、y和z轴的加速度分量，角速度测量公式如下，ωt＝[ωxt,ωyt,ωzt]T上述式中，ωt表示时刻t的角速度向量，ωxt、ωyt,和ωzt分别表示时刻t的沿x、y和z轴的角速度分量；S5、数据处理和融合，包括位置与速度计算和多传感器数据融合，所述位置与速度计算包括对IMU数据进行积分运算，得到所述检测车的实时位置和速度，位置和速度的计算公式如下， 上述式中，vt表示时刻t的速度向量，aτ表示时刻τ的加速度向量，rt表示时刻t的位置向量，vτ表示时刻τ的速度向量；S6、参数测量，包括接触网高度测量、倾斜角度测量和振动频率测量，所述接触网高度测量为根据实时位置数据计算接触网的高度， 上述式中，ht表示时刻t的高度，h0表示初始高度，vzτ表示时刻的垂直方向速度，所述倾斜角度测量为利用加速度计数据计算接触网的倾斜角度， 上述式中，θxt表示时刻t的沿x轴的倾斜角度，θyt表示时刻t的沿y轴的倾斜角度，axt、ayt和azt分别表示时刻t的沿x、y和z轴的加速度分量，所述振动频率测量为通过快速傅里叶变换FFT对加速度数据进行频谱分析，识别系统的振动频率特征， 上述式中，xf表示频率f的频谱，xt表示时间域信号，j表示虚数单位，利用频谱图识别接触网的主要振动频率判断系统的健康状态；S7、状态评估，对测量数据进行分析，评估接触网悬挂系统的状态，所述状态包括松紧程度、磨损情况和异常振动，利用统计分析和机器学习算法，建立状态评估模型，S＝fh,θx,θy,Xf上述式中，S表示系统状态指标，f表示状态评估函数，h表示接触网高度，θx和θy表示接触网的倾斜角度，Xf表示振动频率特征；S8、故障检测，利用机器学习算法对检测数据进行实时分析，识别潜在故障， 上述式中，表示故障预测结果，x表示输入特征向量，g表示预测模型；S9、报警机制，设置报警阈值，当检测到异常状态时，触发报警机制，根据不同的故障类型设定不同的阈值和报警级别， 上述式中，Alarm表示报警状态，1表示报警，0表示正常，S表示系统状态指标，Sth表示报警阈值，最后生成检测报告，提供详细的状态评估和故障诊断结果，所述报告内容包括检测参数、评估结果、故障类型和建议维护措施。

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