车辆悬挂运行状态识别方法及装置与流程

本发明涉及轨道交通车辆安全监测技术领域，尤指一种车辆悬挂运行状态识别方法及装置。

背景技术：

车辆悬挂位于转向架与轮对之间(称为一系悬挂)，以及车体与转向架之间(称为二系悬挂)。悬挂连接、支撑着车体、转向架与轮对，起到缓冲由轨道不平顺所引起的轮轨作用力、引导车辆正常行驶、维持运行舒适性等作用，是保障铁道机车车辆安全运行的关键设备。一旦悬挂发生故障，若发现和处理不及时，将直接危及列车运行安全，甚至会引发严重安全事故，因而针对车辆悬挂运行状态的性能监测与故障诊断一直以来是轨道车辆安全监测领域的重点研究方向之一。

对车辆悬挂的实时性能监测与故障诊断对于安全与运营都有诸多益处。一方面，悬挂系部件的早期故障检测可以防止因部件性能严重恶化而导致的车辆失稳甚至是安全事故，从而增强了车辆运行的安全性。另一方面，悬挂部件性能的实时监测使得基于状态的维修策略成为可能，即车辆系统及其部件的维修与保养不再是定期进行，而是以系统及其部件的性能状态作为是否进行检修更换的依据。及时的悬挂部件维修与更换增加了轨道车辆运营的可靠性，提高了运输能力，同时可以显著地减少因传统的定期维护所产生的一系列相关费用。因此，对车辆悬挂各个部件进行实时的性能监测、故障诊断是十分必要且有意义的。

但目前对车辆悬挂的安全监测停留在人工检测，需要耗费大量的人力资源，却无法实现实时在线检测，检测效率低、准确性差，并且检测结果无法准确的反应车辆悬挂的状态。

技术实现要素：

针对目前车辆悬挂检测存在的耗费人力、检测效率低及准确性差的问题，本发明实施例提供一种车辆悬挂运行状态识别方法，所述方法包括：

采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

可选的，在本发明一实施例中，所述采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据包括：采集在车辆行驶中出现类冲击响应时的车体、构架及轮对垂直加速度数据。

可选的，在本发明一实施例中，所述方法还包括：根据所述车辆的结构，确定等效动力学模型；根据所述等效动力学模型，确定所述车辆系统模型；采集多个状态正常车辆的轮对垂直加速度数据；利用多个状态正常车辆的轮对垂直加速度数据及所述车辆系统模型，确定对应的正常悬挂状态参数；根据所述正常悬挂状态参数，确定正常运行状态范围。

可选的，在本发明一实施例中，所述根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态包括：根据所述悬挂状态参数，判断其是否在所述正常运行状态范围内；若是，则车辆悬挂的运行状态为正常；若否，则车辆悬挂的运行状态为异常。

本发明实施例还提供一种车辆悬挂运行状态识别装置，所述装置包括：

数据采集单元，用于采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

参数确定单元，用于根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

状态确定单元，用于根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

可选的，在本发明一实施例中，所述数据采集单元包括：实时采集模块，用于采集在车辆行驶中出现类冲击响应时的车体、构架及轮对垂直加速度数据。

可选的，在本发明一实施例中，所述装置还包括：等效动力学模型单元，用于根据所述车辆的结构，确定等效动力学模型；系统模型单元，用于根据所述等效动力学模型，确定所述车辆系统模型；正常数据采集单元，采集多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；正常参数确定单元，用于利用多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据及所述车辆系统模型，确定对应的正常悬挂状态参数；状态范围确定单元，用于根据所述正常悬挂状态参数，确定正常运行状态范围。

可选的，在本发明一实施例中，所述状态确定单元包括：状态判断模块，用于根据所述悬挂状态参数，判断其是否在所述正常运行状态范围内；若是，则车辆悬挂的运行状态为正常；若否，则车辆悬挂的运行状态为异常。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

本发明实现了实时在线检测车辆悬挂状态，增强了车辆运行的安全性，同时实现了以系统及其部件的性能状态作为是否进行检修更换的依据，降低运营维护成本，排除安全隐患，保障列车运行安全。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中轨道车辆结构示意图；

图2为本发明实施例一种车辆悬挂运行状态识别方法的流程图；

图3为本发明实施例中动态系统模型示意图；

图4为本发明实施例中垂向简化动力学模型示意图；

图5a及图5b为本发明实施例中轮轨冲击示意图及轮轨冲击时轴箱的垂向加速度响应图；

图6为本发明实施例一种车辆悬挂运行状态识别装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供一种车辆悬挂运行状态识别方法及装置。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

车辆悬挂位于转向架与轮对之间(称为一系悬挂)，以及车体与转向架之间(称为二系悬挂)，如图1所示。图1中所示的车辆悬挂包括①轴箱弹簧、②一系垂向减震器、③空气弹簧、④抗蛇行减震器及⑤二系横向减震器。

如图2所示为本发明实施例一种车辆悬挂运行状态识别方法的流程图，图中所述方法包括：步骤s1，采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

步骤s2，根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

步骤s3，根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

在本实施例中，车辆在行驶过程中，经过轨道连接处等位置时，整个车体会产生振动，车辆悬挂起到减震的作用。由于在车辆经过轨道连接处等位置时，轮对首先受到颠簸并产生振动，由此形成垂直加速度，采集车体、构架及轮对的垂直加速度数据。在车辆行驶实时检测过程中，需要利用预先建立的车辆系统模型，以轮对的垂直加速度数据作为输入，将车体和构架的垂向家速度数据作为输出，经过车辆系统模型计算后生成悬挂状态参数。悬挂状态参数可以反映出车辆悬挂当前的状态，根据悬挂状态参数判断车辆悬挂当前的状态是否正常。

作为本发明一个实施例，采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据包括：采集在车辆行驶中出现类冲击响应时车体、构架及轮对的垂直加速度数据。车辆在行驶中会出现很多细小振动，并且会受到空气等因素的噪声影响。因此，采集车体、构架及轮对垂直加速度数据时，选择采集在车辆经过例如轨道连接处等位置，而出现类冲击响应的车体、构架及轮对垂直加速度数据。在出现类冲击响应时，环境等因素产生的噪声相比较而言较弱，这样可以极大的提高检测准确率。

作为本发明一个实施例，所述方法还包括：根据所述车辆的结构，确定等效动力学模型；根据所述等效动力学模型，确定所述车辆系统模型；采集多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；利用多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据及所述车辆系统模型，确定对应的正常悬挂状态参数；根据所述正常悬挂状态参数，确定正常运行状态范围。

在本实施例中，在线实时监测前需要对车辆系统建立模型，并对模型进行离线训练，由此确定在车辆悬挂正常时，悬挂状态参数对应的正常运行状态范围。根据已知车辆的机构，建立等效动力学模型。根据等效动力学模型，得到车辆动力学模型的状态空间表达式，由此建立车辆系统模型。选取已知的悬挂状态正常的车辆，采集该类车辆运行时的多组车体、构架及轮对垂直加速度数据。对采集到的数据进行筛选、清洗等预处理后，利用例如粒子滤波、卡尔曼滤波对车辆系统模型进行迭代演算，得到多个正常悬挂状态参数，从而确定车辆在正常状态下的悬挂正常运行状态范围。

在本实施例中，根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态包括：根据所述悬挂状态参数，判断其是否在所述正常运行状态范围内；若是，则车辆悬挂的运行状态为正常；若否，则车辆悬挂的运行状态为异常。在确定了车辆悬挂正常运行状态范围后，将得到的实时的悬挂状态参数与正常运行状态范围进行比较，判断悬挂状态参数是否处于正常运行状态范围内。若是，则说明车辆悬挂运行状态正常，若否，则说明车辆悬挂运行状态异常。进一步的，在车辆悬挂运行状态异常时，根据悬挂状态参数可以进一步判断出那个部分的悬挂异常、出现了哪些异常。

在一具体实施例中，工程实际中的系统模型概念定义十分广阔，许多物理的、化学的、生物的以及经济现象都可基于系统模型进行建模。虽然实际系统在机理上各有不同，但几乎都能够用图3所示的动态系统模型来描述。图中系统的概念源自控制论，是一种以数学形式抽象描述输入与输出间本质关联的方式，常用的形式有代数方程、微分方程、差分方程和状态方程等。根据实际对象复杂程度不同，通过合理调整系统内部结构和参数，能够较好地定量描述系统输入与输出间的传递关系。同样的，在研究对象模型结构确定已知的前提下，系统模型参数与研究对象的实际物理特性形成间接对应关系。因而对于车辆悬挂来说，基于已知的车辆结构和物理参数，合理建立车辆动力学模型，并进一步得到系统状态空间表达式。

由于列车在大直线正常运行时，其振动信号包含的信息主要来自车辆系统的复杂耦合振动，以及来自外界的环境干扰；而当轮轨激励出现冲击时，悬挂系统的振动传递特性才能够最大程度的表现出来。因而在系统参数辨识过程中，不能简单的将轴箱、构架、车体等测点采集的加速度值作为系统输入，而需要预先对这些信号进行筛选，将轮轨出现冲击时各测点的“类冲击响应”提取出来作为系统输入。而后即可利用系统参数辨识算法实现对车辆悬挂运行状态的实时在线评估。以上也是本专利的主要工作和成果。

在一具体实施例中，车辆悬挂运行状态过程包含以下四个阶段：

1)系统建模阶段

利用已知的车辆结构和动力学特性建立车辆动力学模型，并根据列车实际运行中的物理规律列写包含点头、摇头、侧摆、平移等多自由度的动力学方程组，进而得到车辆动力学模型的状态空间表达式，完成系统建模。

2)数据筛选阶段

根据车辆在运行过程中轮对周期性经过钢轨接缝导致轮轨出现冲击时的车辆振动信号特点，将地面长期积累的大量悬挂系统状态正常车辆的轴箱、构架、车体等测点垂向加速度信号的“类冲击响应”提取出来，作为地面训练的样本集。

3)离线训练阶段

基于得到的系统模型，将经筛选过后的大量正常车辆的轴箱、构架与车体的“类冲击响应”垂向加速度数据作为系统输入，利用参数辨识算法得到一组车辆在正常状态下的系统模型参数区间。

4)在线应用阶段

当车辆在运行过程中，基于得到的系统模型，利用同样的筛选机制实时获取车辆经过钢轨接缝时轴箱、构架、车体等测点的“类冲击响应”作为系统输入，利用参数辨识算法得到车辆悬挂实时的系统模型参数，并与正常状态下的参数区间实时比对，当存在明显异常时则表明悬挂部件存在缺陷和隐患，从而实现对车辆悬挂运行状态的实时在线评估。

具体的，系统建模实现过程：

根据图1中已知的车辆结构，可以建立等效的简化动力学模型，如图4所示。图中一系悬挂刚度为转向架各部件刚度的总成，二系悬挂刚度为车体与转向架间各部件刚度的总成，阻尼与之类似。按照经典车辆动力学理论，车辆系统在垂向有6个自由度，其中车体有2个自由度(沉浮zc、点头βc)，每个转向架分别有2个自由度(zb1、βb1；zb2、βb2)。

设mc、mb分别为车体和转向架的质量；ic、ib分别为车体和转向架的点头转动惯量；cp、cs分别为一系和二系垂向阻尼，用cp1、cp2、cp3、cp4、cs1、cs2表示；kp、ks分别为一系和二系垂向刚度，用kp1、kp2、kp3、kp4、ks1、ks2表示；lc为车体与转向架中心距的一半，ls为车体与转向架中心距的一半；

zc、zb1、zb2分别为车体、前转向架、后转向架的垂向沉浮位移；βc、βb1、βb2分别为车体、前转向架、后转向架的点头角位移；zv1、zv2、zv3、zv4

代表轮轨垂向激励，它们之间在时间序列上存在相位差，可表示为：

zv1(t)＝zv2(t+2lb/v)＝zv3(t+2lc/v)＝zv4(t+2(lc+lb)/v)(1)

式中，v为车辆运行速度。

至此，该6自由度简化动力学模型的振动微分方程包括：

①车体沉浮

②车体点头

③前转向架沉浮

④前转向架点头

⑤后转向架沉浮

⑥后转向架点头

将上述(2)-(7)式转化成状态方程，并经离散化后，即得到系统的状态空间模型：

xk＝axk-1+buk-1+wk(8)

yk＝hxk+vk(9)

式中：xk、xk+1分别表示在kts、(k+1)ts时刻车辆系统垂向位移和速度状态，

uk、uk+1分别表示在kts时刻轮轨垂向激励，可通过安装在轴箱的加速度传感器间接获得，

yk、yk+1分别表示在kts、(k+1)ts时刻车辆系统的加速度，可通过安装在车体和构架的加速度传感器获得，

此外，矩阵a为状态参数矩阵、b为输入参数向量、h(为输出参数向量，均由系统固有的参数决定；wk、vk分别为系统状态噪声和观测噪声，与系统输入、输出不相关，设其协方差矩阵分别为q和r。至此已完成基于已知车辆结构建立车辆状态空间模型的过程，进而可以利用此模型开展系统参数辨识。

进一步的，数据筛选实现过程：

铁道车辆是一个典型的复杂机电系统，在列车运行过程中，车辆各部件之间存在复杂的耦合振动。若要使建立的模型尽可能的贴近车辆系统真实运动状态就需要建立更多阶数的状态空间，但阶数过高会由于数值问题等原因导致辨识准确率下降；若建立的模型过于简单，辨识效果良好，但模型与车辆真实运动存在差异，因而极易收到车辆部件本征模态振动和车辆系统高阶耦合振动的干扰。

列车运行过程中，当轮对经过钢轨焊缝时，轮轨间会产生瞬时的大激励，从而在悬挂系统的作用下使轴箱、构架、车体产生一种类似系统冲击响应的振动波形，如图5a及图5b所示。由于瞬时冲击的能量原大于车辆平稳运行时的振动能量，因而在冲击发生及随后的一小段时间内，由悬挂系统起主导作用的减幅振荡成为车辆振动的主要振动成分。

故为解决上述辨识精度问题，在参数辨识前对数据进行筛选，将轮对经过轨道焊缝时的轴箱、构架、车体等测点的“类冲击相应”作为模型输入，增加辨识精度。

进一步的，离线训练实现过程：

基于得到的系统模型，将车上既有振动监测设备采集积累的大量车体、构架、轴箱加速度数据(悬挂无故障时)，经数据筛选、清洗等预处理后，利用粒子滤波和卡尔曼滤波对车辆状态空间模型进行迭代演算，从而得到一组车辆在正常状态下的系统模型参数。

假设车辆悬挂系统需要估计的位置参数矩阵为θ，且该参数为时不变。则原状态方程中的a、b、h矩阵中元素随θ变化而变化，因而车辆系统垂向状态空间模型可改写为如下形式：

xk+1＝a(θ)xk+b(θ)uk+wk(13)

yk+1＝h(θ)xk+1+vk+1(14)

将未知参数矩阵θ与状态变量x组成增广状态向量x＝[x|θ]，用粒子滤波估计目标参数矩阵θ，用卡尔曼滤波进行反复迭代运算后，初始粒子收敛于真实位置参数附近，即完成了系统参数辨识。

设初始的状态估计为x0，初始的状态估计方差为p0，位置参数矩阵θ的范围[θmin,θmax]，粒子数量为np，迭代次数为t，则迭代过程如下：

步骤1：合理设定一组初始值，参数θ在[θmin,θmax]间均匀采样，初始位移、速度状态初始状态方差p0(i)＝p0；i＝1,2,…,np。

步骤2：卡尔曼滤波第一步，基于上一时刻的值估计下一时刻的状态和方差。

xk|k-1(i)＝a(θk-1(i))xk-1(i)+b(θk-1(i))uk-1(i)(15)

pk|k-1(i)＝a(θk-1(i))pk-1(i)a^t(θk-1(i))+q(16)

步骤3：利用k时刻采集得到的车体、构架垂向加速度值yk计算方差，以及各个粒子在k时刻的归一化权值qk(i)。

yk|k-1(i)＝h(θk-1(i))xk-1(i)+b(θk-1(i))uk-1(i)(17)

pk(i)＝h(θk-1(i))pk|k-1(i)h^t(θk-1(i))+r(18)

上式中f(x)为多位正态分布函数，其均值为yk|k-1(i)；n为正态分布函数。

步骤4：粒子筛选，若第m个粒子θk(k)的权值qk(i)满足下式(21)时，则保留该粒子以及相对应的xk|k-1(m)、pk|k-1(m)、yk|k-1(m)、rk(m)。并将不满足的粒子从粒子群中剔除。

步骤5：参数估计。

步骤6：卡尔曼滤波参数更新，为下一次迭代做准备。

xk(i)＝xk|k-1(i)+kk(i)(yk-yk|k-1(i))(24)

pk(i)＝pk|k-1(i)-kk(i)h(θk(i))pk|k-1(i)(25)

步骤7：判断下式(26)是否成立，若不成立则返回步骤2继续迭代计算；若成立则表明粒子群已经收敛，粒子参数即为系统参数辨识的结果。

进一步的，在线应用实现过程：

在上述系统建模实现过程、数据筛选实现过程及离线训练实现过程的基础上，将车上既有振动监测设备实时采集的轴箱、构架、车体等测点的实时数据流输入算法中，利用上述参数辨识算法得到车辆悬挂实时的系统模型参数，并与正常状态下的参数区间实时比对，当存在明显异常时则表明悬挂部件存在缺陷和隐患，从而实现对车辆悬挂运行状态的实时在线评估。

本发明利用已知的车辆结构和物理特性建立简化的等效状态空间模型。进而基于系统参数辨识技术，利用车上既有的加速度传感器信号，实时在线监测评估车辆悬挂运行状态。可在不拆解转向架的情况下，实时量化掌握列车一系、二系悬挂的刚度、阻尼等物理特性状态。当列车入库检修时，针对性指导库检人员作业，及时更换运行状态异常的钢弹簧、减震器等悬挂部件，避免构架和车体剧烈振动导致的轮缘磨耗及其他部件的加速老化，降低运营维护成本，排除安全隐患，保障列车运行安全。

通过本发明的车辆悬挂运行状态识别方法实现了实时在线检测车辆悬挂状态，增强了车辆运行的安全性，同时实现了以系统及其部件的性能状态作为是否进行检修更换的依据，降低运营维护成本，排除安全隐患，保障列车运行安全。

如图6所示为本发明实施例一种车辆悬挂运行状态识别装置的结构示意图，图中所示装置包括：数据采集单元10，用于采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

参数确定单元20，用于根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

状态确定单元30，用于根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

作为本发明一个实施例，数据采集单元包括：实时采集模块，用于采集在车辆行驶中出现类冲击响应时的车体、构架及轮对垂直加速度数据。

作为本发明一个实施例，所述装置还包括：等效动力学模型单元，用于根据所述车辆的结构，确定等效动力学模型；系统模型单元，用于根据所述等效动力学模型，确定所述车辆系统模型；正常数据采集单元，采集多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；正常参数确定单元，用于利用多个状态正常车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据及所述车辆系统模型，确定对应的正常悬挂状态参数；状态范围确定单元，用于根据所述正常悬挂状态参数，确定正常运行状态范围。

在本实施例中，状态确定单元包括：状态判断模块，用于根据所述悬挂状态参数，判断其是否在所述正常运行状态范围内；若是，则车辆悬挂的运行状态为正常；若否，则车辆悬挂的运行状态为异常。

基于与上述一种车辆悬挂运行状态识别方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种车辆悬挂运行状态识别装置。由于该一种车辆悬挂运行状态识别装置解决问题的原理与一种车辆悬挂运行状态识别方法相似，因此该一种车辆悬挂运行状态识别装置的实施可以参见一种车辆悬挂运行状态识别方法的实施，重复之处不再赘述。

通过本发明的车辆悬挂运行状态识别装置实现了实时在线检测车辆悬挂状态，增强了车辆运行的安全性，同时实现了以系统及其部件的性能状态作为是否进行检修更换的依据，降低运营维护成本，排除安全隐患，保障列车运行安全。

本发明实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

采集车辆的车体、构架及轮对垂直加速度数据；

根据预设的车辆系统模型及所述车体、构架及轮对垂直加速度数据，确定悬挂状态参数；

根据所述悬挂状态参数，判断车辆悬挂的运行状态。

基于与上述一种车辆悬挂运行状态识别方法相同的申请构思，本发明还提供了上述一种计算机设备及一种计算机可读存储介质。由于该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质解决问题的原理与一种车辆悬挂运行状态识别方法相似，因此该一种计算机设备及一种计算机可读存储介质的实施可以参见一种车辆悬挂运行状态识别方法的实施，重复之处不再赘述。

通过本发明的计算机设备及计算机可读存储介质实现了实时在线检测车辆悬挂状态，增强了车辆运行的安全性，同时实现了以系统及其部件的性能状态作为是否进行检修更换的依据，降低运营维护成本，排除安全隐患，保障列车运行安全。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，比如rom/ram、磁碟、光盘等。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。