An application of the Unknown Input Observer to the estimation of railway track irregularities

This Thesis work has as its main objective the implementation of an algorithm for the reconstruction of the railway track geometry in the time domain, in all its three main components of vertical, lateral and roll irregularity, through the employment of accelerometers on board of a in-service train, specifically the “Meneghino” train employed on the Milan Underground. The chosen algorithm is the U.I.O. (Unknown Input Observer), a deterministic observer, which unlike a stochastic one (for example, a Kalman Filter-type observer) has no requirement or previous knowledge of statistical quantities of the to-be-estimated displacement, so to make a direct application of the system more practical. At first, the algorithm has been tested on some trial systems so that general character considerations could be made to be successively applied on gradually more complex models; then, such results have been applied on a linearized model of the examined vehicle, and compared with those of a multibody simulation provided by the Politecnico di Milano for their validation. First, the U.I.O. has been applied to estimate vertical dynamics through the employment of a 10 D.o.F. simplified model; the relations between multiple delayed inputs have been analyzed through Padé Approximation, and an algorithm to take vehicle variable velocity into account has been developed. Then, an application of the algorithm for the estimation of roll and lateral irregularity of the railtrack was tried; to this end, a 21 D.o.F. lateral model was developed, that took into account friction and elastic wheel-track contact dynamics. After a thorough model validation, estimation was conducted through the application of an upgraded version of the previously utilized frame and more advanced filtering techniques; furthermore, some considerations were made about the main similarities and differences between this case and the high-speed ones mainly found in literature.

Il presente lavoro di tesi si prefigge come obiettivo l’implementazione di un algoritmo per la ricostruzione dell’irregolarità di binario nel dominio del tempo, nelle tre componenti fondamentali di scostamento verticale, laterale e di rollio, tramite misurazioni di accelerometri a bordo di un treno in servizio, nello specifico il modello Meneghino impiegato nella Metropolitana di Milano. L’algoritmo scelto è l’U.I.O. (Unknown Input Observer), un osservatore deterministico, che contrariamente ad un osservatore stocastico (es., di tipo Kalman Filter) è privo della necessità di conoscenza pregressa di quantità statistiche della deformazione da stimare, in modo da favorire un’applicazione diretta del sistema. In un primo momento l’algoritmo è stato testato su sistemi di prova per trarne considerazioni di carattere generale da poter poi applicare in modelli via via più complessi; nella seconda fase, tali risultati sono stati applicati ad un modello linearizzato del veicolo in esame, e confrontati con quelli di una simulazione multibody concessa dal Politecnico di Milano per la loro validazione. In primo luogo, l’U.I.O. è stato applicato alla stima della dinamica verticale attraverso un modello semplificato a 10 gradi di libertà; i legami tra multipli ingressi con ritardo sono stati analizzati tramite l’Approssimazione di Padé, e si è sviluppato un algoritmo che tenga conto della velocità variabile del veicolo. Quindi, si è provato ad applicare tale algoritmo alla stima di rollio e irregolarità laterale del binario; a tal scopo, si è sviluppato un modello laterale a 21 gradi di libertà che tenesse conto delle dinamiche di attrito e contatto elastico ruota-rotaia. Dopo un’accurata validazione del modello, la stima è stata effettuata attraverso l’applicazione di una versione migliorata dell’infrastruttura precedentemente utilizzata e tecniche di filtraggio più avanzate; inoltre, alcune considerazioni vengono fatte sulle somiglianze e le differenze fra questo caso e quelli ad alta velocità ritrovabili per lo più in letteratura.