刚性接触网磨耗动态检测系统视觉标定方法研究

接触线磨耗是综合反映接触网服役性能的重要指标。针对接触线空间布置范围大,磨耗检测精度要求高,人工检测效率低的难题,提出综合运用激光三角和沙姆成像原理,研究构建基于线结构光测量技术的车载接触线磨耗主动视觉检测方法。提出采用高斯-牛顿非线性最小二乘优化方法,对像平面与光平面单应性矩阵、镜头畸变参数进行交叉迭代求解,建立面向接触线磨耗动态检测的大视场、高精度视觉模型及其参数标定方法,解决接触线磨耗检测系统视觉建模及参数标定难题。立足现场实际需求,研制接触线磨耗车载检测装置,分步开展室内静态标定实验和现场动态检测试验。结果表明,实验室标定重投影误差控制在0.083 mm以内,与传统模型相比提高53.1%。接触线磨损宽度、磨损深度及磨损面积动态检测数据与人工静态测量数据相比,RMS误差分别控制在0.119 mm, 0.115 mm, 0.788 mm2以内。

国内外铁路巡检无人机应用现状分析(上)

详细阐述中国、美国、韩国、澳大利亚、荷兰等铁路巡检无人机的应用现状,总结无人机在铁路巡检上的优势。指出铁路巡检无人机存在航权受到限制、缺少飞行操作员、结果智能化处理水平低、受恶劣天气制约等问题,并从无人机的自动化程度、在铁路行业内的认可度、应用范围、巡检数据融合、接触网异物处理、运行管理水平等方面提出无人机未来发展方向。

35 kV变电站微机“五防”系统应用

从“五防”工作原理、“五防”系统构成、遥控闭锁模式、防止误操作工作流程等方面分析35 kV变电站微机“五防”系统的应用。结果表明,微机“五防”系统可有效提高35 kV变电站的安全性和可靠性,降低事故发生的概率,保障矿井安全生产。

直供方式下复线电气化铁路电抗测距法修正方案研究

介绍电抗测距法的基本原理,分析直供方式下复线电气化铁路电抗测距法存在的误差,结合行车组织要求和故障应急处置流程的规定,分析电抗测距法在实际应用中存在的问题,引入互感因子,计算得出考虑互感因子的电抗测距修正计算式,并提出基于判断并联供电或解列供电运行方式的电抗测距法的修正方案。经实例验证,该修正方案具有一定的可行性。

基于无线传感器网络输水管道泄漏检测研究

输水管道是现代城市供水系统主要组成部分,为有效提高输水管道泄漏检测能力,基于无线传感器网络(WSN)技术,提出高效节能水管泄漏检测方法。文章设计了一种混合卡尔曼滤波器,用于执行管道的数据过滤和泄漏检测。系统主要包含处理单元、通信单元、传感单元与电源管理单元四个模块。文章通过对处理平台、传感器、放大器和通信技术进行实验研究和评估,发现设计的水管泄漏检测方法有助于高效节能。

基于行波信号的10 kV配电线路单相接地故障诊断方法

为解决配电线路单相接地故障诊断准确率低的问题,引入行波信号开展了基于行波信号的10 k V配电线路单相接地故障诊断方法的研究。首先利用行波信号提取配电线路故障特征,然后设置配电线路两端行波记录点,通过测距定位确定故障位置实现配电线路单相接地故障诊断。结果表明,应用该方法后,配电线路单相接地故障诊断识别准确率达到98.5%以上,可行性较高。

基于反射法的线缆故障定位算法研究

线缆在现代生活中承担着信息通信、交通运输和电力传输等领域的信息与能源传输任务,是现代社会的重要组成部分。对线缆进行快速、精确的故障定位是信息化发展的必然要求。本文通过对时域反射法、扩频时域反射法和时频域反射法进行性能分析,阐述了三种故障定位算法的适用范围,并说明了各自的优缺点。

基于五次谐波变化特征的10kV配网单相接地故障自动识别

为优化10 kV配网单相接地故障自动识别效果,降低故障识别误报率,提高自动识别准确性,开展了基于五次谐波变化特征的10 kV配网单相接地故障自动识别研究。首先,提取10 kV配网的五次谐波变化特征,实现故障线路选线操作;其次,确定配网区段零序电流有效值,自动定位故障区段。在此基础上,搭建10 kV配电网单相接地故障模型,自动识别单相接地故障,确定故障点。结果表明,应用提出的识别方法后,误报率明显较低,最高不超过0.05%,具有较高的识别准确性。

基于机器视觉与3D点云的定位装置状态检测

研究目的:为解决接触网定位装置状态人工巡检耗时长问题,创建一种高效采集高清图像和3D点云融合建模技术的定位装置状态检测系统。研究结论:(1)研发了采集高新定位装置图像处理系统,以及动态智能快速识别定位装置状态技术;(2)基于定位器直线特征与高分辨率的2D图像,运用约束条件下的Hough变换检测定位目标,通过3D点云的直线拟合,对定位装置三维数据进行处理及角度计算,提高了强光与阴天天气下测量精度与效率;(3)创建的定位装置状态检测系统适用白天与晚上检测工况,可为接触网智能化巡检提供新的途径。

基于机器视觉与YOLOv5的吊弦高清图像采集方法

研究目的:针对高铁接触网整体吊弦高清图像采集检测低效、准确率不高、投入成本高等问题,研究提出一种基于前端图像识别触发与深度学习算法融合定位的整体吊弦高清采集方法。研究结论:(1)采用嵌入式FPGA+ARM双处理平台,将基于YOLOv5的吊弦定位算法嵌入硬件结构中,通过FPGA实现图像运算硬件加速及识别过滤,通过ARM实现图像数据的高精度识别,整体吊弦图像检出率为99%,检时为4 ms/张,满足实时性检测要求;(2)通过FPGA与ARM的结合,内置专用图像处理算法芯片,滤除大量无用图像,获得清晰的整体吊弦图像,在数据集上训练和测试的准确率和召回率为100%,实际线路大于99%;(3)通过嵌入式FPGA+ARM硬件系统与YOLOv5的吊弦定位算法融合设计,减少了系统检测成本、扩大了技术应用范围,对推动接触网高质量智能建造与智能化运维具有借鉴作用。

国内外铁路巡检无人机应用现状分析(下)

详细阐述中国、美国、韩国、澳大利亚、荷兰等铁路巡检无人机的应用现状,总结无人机在铁路巡检上的优势。指出铁路巡检无人机存在航权受到限制、缺少飞行操作员、结果智能化处理水平低、受恶劣天气制约等问题,并从无人机的自动化程度、在铁路行业内的认可度、应用范围、巡检数据融合、接触网异物处理、运行管理水平等方面提出无人机未来发展方向。

基于电流方向的站场接触网故障精确定位技术

研究目的:电气化铁路站场枢纽接触网结构复杂、分支众多,一旦发生故障,只能依靠人工巡查找寻故障点,费时费力。为解决这一难题,本文通过在变电所馈出线上网点及每一分支股道接触网承力索安装电流检测传感器,检测计算电流大小与方向,进而提出一种基于电流方向的站场接触网故障精确定位方法。研究结论:(1)可根据上网点电流的大小判断区域内是否存在故障,一旦发生故障,监控主机收集所有电流检测传感器采集的电流波形与故障动作情况等信息;(2)当检测到站场边沿电流传感器动作时,则故障区段位于该传感器外侧;(3)计算各相邻传感器电流夹角,可得到接触网电流方向,根据电流反方向信息,可精确定位故障区段;(4)本研究成果可应用于电气化铁路站场枢纽接触网故障精确定位,适用于牵引供电领域。

适用于不同导高区域的接触线快速定位磨耗检测方案

[目的]接触线磨耗会影响弓网间正常受流,是影响列车运行安全的重要因素,因此快速、精确地检测接触线磨耗非常重要,提出了适用于不同导高区域的接触线快速定位磨耗检测方案。[方法]设计了多台高速线阵摄像机配合线激光的接触线磨耗检测方案,介绍了该检测方案的检测系统组成、快速定位接触线方法和具体的检测步骤。针对户外段和隧道段两种应用场景进行了接触线磨耗检测试验。[结果及结论]检测试验结果表明,该检测方案可对不同导高区域的接触线的磨耗进行检测,检测方法可行,检测精度较高。

液力传动接触网作业车发电机故障及改进措施

接触网作业车是电气化铁路供电设备检修、检测、维护工作使用的专用工程车辆,接触网作业车生产企业取得国家铁路局行政许可相关资质后,才能对接触网作业车进行设计、制造。

接触网作业车动力传动电控系统继电器故障分析

液力传动接触网作业车动力传动系统工作状态由动力传动电控系统控制,车辆行驶中如果动力传动电控系统发生故障,将引发故障停车。动力传动电控系统中,继电器故障时有发生。对液力传动接触网作业车动力传动电控系统及其继电器原理进行介绍,对继电器故障进行分析,为动力传动电控系统继电器故障后现场进行有效处置提供参考。

基于TCNN-MADLSTM的全并联AT牵引网多元信号融合故障定位

全并联AT牵引供电系统上下行线路并入自耦变压器,致使故障信号多路径传播,且牵引网导线阻抗不连续,传统方法很难实现牵引网故障准确定位。基于AT牵引网结构,推导牵引网上下行导线故障电流幅值与故障距离的非线性关系;基于改进的卷积神经网络(Transformer-based CNN,TCNN)和记忆注意力解耦长短期记忆神经网络(Memory Attended Decoupled LSTM,MADLSTM),通过增加注意力机制和残差连接,增强多导线电流幅值与故障距离的非线性函数关系,从而提高牵引网故障定位的精度;将前述方法与传统的卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)进行不同噪声条件下的对比验证。结果表明:基于TCNN+MADLSTM算法进行故障定位时,可自适应构建故障距离与多导线电流幅值的非线性函数关系,以及自适应计算故障距离,无须考虑波速影响;相较于传统的CNN+LSTM算法,TCNN+MADLSTM算法故障定位精度更高,故障区段识别精度可达100%,故障定位精度达72.100 m,均方误差为0.016 km^(2)。

地铁刚性接触网供电系统弓网状态在线检测装置

城市轨道交通弓网异常磨耗会增加接触网和列车的维护成本,影响城市轨道交通的正常运营。弓网状态在线检测装置通过采集受电弓、接触网的相关数据,经过非接触式测量、图像识别及人工智能算法可实现弓网状态的实时监测,能够及时发现和解决弓网问题。介绍了弓网状态在线检测装置的功能模块、弓网状态数据可视化分析和仪表板交互界面设计等内容。该装置基于收集到的燃弧、拉出值、碳滑板厚度等数据,以FineBI数据平台为分析工具进行数据整合和分析,并在交互界面以可视化方式展现分析结果。该检测装置可为监测把控弓网关系,尤其是监测燃弧点、燃弧区域的变化情况,为受电弓碳滑板检修、接触网拉出值检查及平推提供技术支撑。

基于改进MobileNet-SSD的受电弓燃弧检测方法

针对高铁列车运行时,受电弓与接触网接触不良而产生燃弧现象,实现燃弧检测高精度、高效率的问题,该文设计了一种基于MobileNet-SSD的燃弧检测模型。通过对受电弓数据集图片进行旋转、剪切、加噪等处理,提高模型的鲁棒性;针对SSD网络参数计算量大、模型复杂的问题,去掉MobileNet网络的池化层、全连接层和Softmax层,与SSD网络的多尺度特征映射层相连接。加入感受野增大模块,提高模型提取特征信息的能力,并通过BN算法对数据信息做归一化处理,降低样本间的差异性。将受电弓燃弧数据集输入改进后的模型做对比实验,结果显示,改进SSD算法检测速度最快可以达到46.19帧/s,均值平均精度相比原算法提升7.73%,该模型可以满足列车弓网燃弧检测需求,具有较高的应用价值。

基于自监督表征学习的轨道交通接触网状态检测方法

目的:轨道交通接触网状态与列车的安全稳定运行密切相关,为了提高复杂环境下接触网状态检测性能和故障识别的精度,提出了基于自监督表征学习的接触网状态检测方法。方法:介绍了基于自监督表征学习的接触网状态检测方法的框架,该方法针对接触网的吊弦、电连接线及电弧状态进行检测。通过学习大量未标记的供电系统接触网图像视觉表征,建立了具有较强特征提取能力的自监督预训练模型,将预训练权重参数传递到微调检测模型中,引导微调检测模型准确检测接触网部件状态;构建了接触网图像数据集,基于该数据集进行了接触网状态检测性能测试试验。结果及结论:基于自监督表征学习的接触网状态检测方法,通过未标记的图像,学习接触网设备零部件的视觉表征,建立检测模型,能够及时有效检测吊弦、电连接线和电弧状态,能够提高检测效率及检测精度。性能测试结果表明,该方法在接触网吊弦状态识别上可以达到99.13%的识别精度。

地铁列车牵引电流对接触网磨耗影响分析

深圳地铁目前正式运营的若干条刚性接触网线路弓网磨耗情况表现不同,体现在不同线路的接触线磨耗严重程度不同、受电弓碳滑板使用寿命差异较大,甚至在相同车型、弓型、碳滑板品牌及接触网拉出值布置下,仍有明显差别,值得运维人员关注。根据大量学术研究成果,电气磨耗是弓网磨耗的主要原因之一,因此本项研究主要从列车牵引电流的角度分析接触网磨耗,牵引电流数据是从列车控制及管理系统(TCMS)下载的真实数据,主要选择早晚高峰期的时段,此时的牵引电流最大,对弓网磨耗影响最大。结果证实,接触线磨耗的主要成因是电气磨耗,接触线的磨耗程度与牵引电流幅值大小、列车受电弓分布有较高相关性,最终提出“优化信号列车自动运行系统(ATO)牵引策略,减少列车启动时牵引级数”的建议,以降低弓网磨耗。