基于语音识别的机车自动过分相装置的研制

马帅旗， 张 伟

(陕西理工学院 电气工程学院， 陕西 汉中 723000)

0 引 言

铁路牵引接触网使用单相工频交流电供电，为了提高电网利用率，促进电力系统三相负荷平衡，电气化铁路接触网采用分段分相供电，即每隔20～30 km设置一个分相区，分相间用空气或绝缘物质隔离。机车通过分相区段时，要求受电弓在无电流情况下通过分相区。如果在没有断开受电弓情况下通过分相区，会在受电弓和接触网之间产生很大电弧，容易引起相间短路。因而机车安全、可靠、高速地通过分相区是各机务段一直在研究和亟待解决的问题[1-2]。

为了解决上述问题，文献[3]采用柱上开关式过分相方法，该方式对机车运行速度有一定的约束，不适合高速运行；文献[4-5]采用地面开关式过分相方式，在分相区外的钢轨附近安装地感器，在电力机车上安装车感器，系统可靠性高、但投资巨大；文献[6]采用车载式过分相装置，该方式在系统稳定性、可靠性和电磁兼容性方面存在一定的问题；文献[7]采用基于机车安全信息综合监测装置(TAX)的过分相装置，该方式依赖于TAX箱输出公里标和断电标处对应公里标，铁路部门定期对断电标位置公里标进行更新，因而断电标数据的维护存在一定难度。

本文提出一种基于语音识别的电力机车过分相方法，能够对列车运行监控记录装置(LKJ2000)输出的语音信息进行自动识别，自动判断分相标前的语音提示，进而计算机车距离分相标位置的距离，实现电力机车无断电过电分相。该自动过分相装置不需要维护分相标的数据，可以降低系统成本，提高系统适应性。

1 系统工作原理

铁路部门要求在分相区内断开机车弓网，机车靠惯性经过绝缘区，然后允许司机升弓，完成换相任务。如图1所示，牵引客运列车上的LKJ200在到达分相标前的1 500 m和1 000 m处分别语音提示“禁止双弓”；牵引货运列车上的LKJ200则分别在距分相点前的1 000 m和500 m处分别进行语音提示“禁止双弓”[8]，依据识别LKJ2000输出的“禁止双弓”语音及TAX箱输出数据帧，确定分相标位置。

图1 机车分相示意图

自动过分相装置系统结构框图如图2所示。系统主要由语音识别模块、串行通信模块、主控制模块和驱动模块等组成[9]。

图2 系统总体设计框图

语音识别模块用来对分相标前的提示语音进行识别，识别到语音后给主控制器发送已识别标志。自动过分相主控制模块根据语音识别标志、TAX箱输出的数据帧，判断当前的语音识别是分相标前的首次识别到“禁止双工”语音，还是二次语音识别到“禁止双工”语音，进而获取当前的机车到达分相标的距离，并根据到达分相标的距离和机车速度，对距离值进行补偿。具体方法如下：机车自动过分相装置实时接收机车安全运行装置通信数据帧，若检测到有语音识别标志，记录当前位置对应的公里标，并与上次检测到语音识别时对应公里标进行比较。若相邻两次语音识别“禁止双弓”语音时对应公里标差大于500 m时，置首次语音识别标志，否则置二次语音识别标志。若判断为首次语音识别，置首次语音提示识别标志位，并等待准备进行二次语音识别；若判断为二次语音识别，清除首次识别标志，读取TAX箱输出的数据帧信息，解析机车公里标、速度等信息。假设获取距离断电标的距离为S0，机车速度为v，补偿时间为t0(包括语音识别时间、司机指令回零时间、各辅助机组断开时间、零位联锁动作和劈相机断开时间、主断路器断开时间)。则机车到达分相标补偿后的距离S=S0-v·t0。当机车到达分相标时，主断路器断开劈相机，实现机车自动过分相。

2 系统硬件实现

硬件电路主要包含电源隔离、语音信号处理、通信电路和主断路器电路等。

2.1 电源隔离电路

TAX箱内部采用电源单元集中供电方式，由电源单元提供+5 V、±12 V 、+15 V、+24 V、+110 V电源，为各单元的电路及其相关外部设备(如：传感器、机车标签等)供电。各功能单元选用任何一种电源均必须采取DC-DC变换器等方式与系统电源隔离，以提高系统电源工作可靠性。自动过分相控制模块中主处理器采用5 V电源，语音识别模块采用3.3 V供电。为了能够从公共平台TAX箱电源获取足够的功率，并满足与主电源之间隔离。采用高质量MORNSUN DC-DC电源隔离变换模块，将TAX箱中12 V电压变换成5 V，供主处理单元使用，采用电压转换芯片REG1117-3.3芯片为语音处理芯片提供电源。该电源电路转换效率可达80%，并具有短路保护功能，具体硬件电路如图3所示。

图3 电源隔离电路

2.2 语音信号识别电路

TAX2型机车安全信息综合监测装置不断获取速度传感器、压力传感器、地面信息、机车工况等信息，并将获取的机车运行状态信息传输给各功能模块，LKJ2000根据地面信息和机车工况信息给出语音提示，语音识别模块对LKJ2000输出的语音进行识别，并给出识别结果。

图4 语音识别电路

语音识别电路如图4所示，主要采用非特定语音识别芯片LD3320和STC90LE52芯片。在STC90LE52控制下，LD3320通过音频线从LKJ2000中获取语音信息；然后通过频谱分析，获取输入的语音信号的特征；最后与模板中的语音特征进行匹配，匹配一致后给出识别信息，由STC90LE52的P1.0口向主处理器发送已识别状态。

2.3 通信接口电路

图5 串行通信电路图

每间隔50 ms，TAX箱中的通信模块通过RS-485接口向其它功能模块发送一帧数据，该数据帧包含年月日、时分秒、公里标、运行速度、列车号、车次、车种、区段号、车站号、司机号、副司机号、列车编组等信息。自动过分相装置依据TAX箱输出串行数据帧进行参数解算。通信接口电路如图5，采用MAX487通信芯片，该电路通信节点可扩展至128个节点，能实现250 Kbps无差错数据传输，满足通信要求。

图6 执行电路

2.4 执行电路

系统执行电路如图6所示，通过单片机控制劈相机通断，进而控制机车受电弓是否带电，主控制器与受电弓之间经过了多级隔离和驱动，利用光耦实现强、弱分离，利用继电器的通断控制接触器的通断，保证了系统安全、可靠地运行。

3 系统软件设计

系统的程序设计主要包括语音识别和语音识别后的主控制器处理程序两个部分。

语音识别分为训练和识别两个阶段。训练阶段包括语音信号的预处理、特征提取，该阶段主要建立参考模板库；识别阶段主要包括语音信号预处理、特征提取、根据模板进行测度估计、依据专家经验进行识别决策几个部分。在训练过程中，通过音频信号线从LKJ2000获取语音信息，对语音信息进行预处理，滤除其中不重要的信息及背景噪音等；对LKJ2000输出的语音信号的端点进行检测，从背景噪声中找出语音的开始和终止点；然后进行频谱分析，计算语音的声学参数，提取出反映信号关键特征的参数；将测试语音与参考模板的参数逐一进行比较和匹配，依据失真测度最小准则进行判决，将相似度最高的模式所属的类别作为候选结果输出。分相识别程序如图7所示，主控制模块接收到语音识别标志后，获取TAX箱输出数据帧，解算当前公里标、速度等信息。根据相邻两次识别到语音时对应的公里标，判断当前语音提示是首次识别到“禁止双工”语音还是二次识别，进而计算距分相标的距离。

主程序流程如图8所示，首先进行系统初始化，完成通信模块初始化、语音识别模块初始化和I/O端口的初始化；然后进行语音识别；之后读取TAX箱输出的串行数据帧，获取机车速度、公里标等数据，判断是断电标前的首次语音识别还是二次语音识别；最后计算并补偿断电标位置对应的公里标，根据当前位置距断电标的距离，若距离小于300 m，进行语音提示报警；若距离小于30 m，断开弓网。

图7 分相识别流程图 图8 系统主流程图

4 语音识别的抗干扰处理及系统试验

4.1 语音信号识别的抗干扰处理

分相标位置的准确判断依赖于语音信号识别的准确性，影响语音识别的因素主要为语音信号传输过程中受到环境噪声影响及语音识别算法的优劣。文中采用ICRoute公司高性能非特定语音识别芯片LD3320，该芯片集成了高精度AD、DA电路和语音识别处理器，内置固化了完整的语音识别搜索引擎和语音特征库，不需要附加FLASH、RAM芯片，降低了系统成本，提高了语音识别的可靠性。LKJ2000输出的语音信息传播过程中，容易叠加机车发动机噪声引号。为了提高系统的抗干扰能力，一方面添加了语音信号滤波电路，剔除机车发动的高频噪声；另一方面利用音频线将LKJ2000输出的语音信号直接引入LD3320，避免外界噪声窜入LD3320。

4.2 系统试验

系统试验用来测试装置在不同时间、不同路况、不同载荷、不同运行方向和不同速度等情况下的语音提示的识别能力，报警距离断电标的误差，不同工况条件下系统抗电磁干扰能力、可靠性和电磁兼容性等。

试验进行了两个阶段，其一是在监控车间进行模拟试验，其二是在车库进行模式试验。在监控车间模拟测试时，利用TAX箱、LKJ200和CJK2000进行模拟机车实际运行。试验时首先在LKJ2000显示屏上设定参数，包括司机号、载重、区段、车站号、车次、客货类型等；然后开车运行，在CJK2000中设定机车速度模拟开车；在分相标前1 000 m和500 m处，LKJ2000分别进行语音提示，语音识别模块能够准确识别语音，计算到达分相标的距离，到达分相区时，断开控制机车受电弓的主断路器，依据外接主断路器开关状态判断功能是否正确。在车库静态试验测试时，利用TAX箱，LKJ2000、机车速度表等进行开车模拟试验，在LKJ2000显示器上设定参数模拟运行，利用机车速度表模拟车辆的速度，研究语音识别模块对的机车发动机噪声的抗干扰能力，若机车运行至分相标，根据是否断开弓网判断系统功能是否正确。监控车间的模拟试验和车库的静态开车试验均表明该系统能够正确完成机车自动过分相功能，等待进一步完善动态跟车试验。

5 结束语

本文提出一种基于语音识别的电力机车过分相方法，能够降低现有电力机车过分相装置的成本，同时降低对TAX箱的分相标数据的依赖程度，具有较大的推广实用价值。试验结果表明，该方法能够有效识别分相标前语音提示，能够在分相标前后30 m范围内断开弓网，满足系统预期设计要求。

[参考文献]

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