自然环境下基于颜色聚类和颜色距离的死钩检测

针对目前火车死钩检测无法自动实现的问题,提出了一种自然环境下基于颜色聚类和颜色距离的死钩检测方法。根据死钩和车厢颜色的对应关系,使用CCD(charge-coupled device)相机获取现场车厢图像并提取前景区域和背景区域的颜色特征,通过分析该颜色信息的差异来判断车厢之间的连接是否为死钩。首先获取特定区域的颜色信息,然后采用FCM(fuzzy C-mean)聚类算法对颜色信息进行分类得到该区域的单一颜色特征,最后根据HLC(hue,lightness,hromatic)颜色空间和人类颜色视觉的相似关系,计算颜色特征对的NBS(national bureau of standards)颜色距离。利用翻车作业现场火车车厢图像进行检测,实验结果验证了该方法具有对颜色差异的高敏感性和识别的准确性,可以满足实际死钩检测的需要。

基于Mamdani型模糊推理的死钩检测

准确的判断火车死钩是保证翻车机系统连续作业、避免拧断钩头的关键。针对此问题,提出了一种基于Mamdani型模糊推理的死钩检测方法。该方法采用激光逆向工程技术,运用自适应阈值法提取风管和钩头等信息,利用操作人员的经验及对大量样本数据的分析构建模糊规则库,建立Mamdani型模糊推理系统,判断车厢连接处是否为死钩。现场实验结果表明,该方法的检测精度达到99.72%,优于现有的基于颜色特征的方法,满足死钩检测的实际需求,已经在各煤炭运输港口推广使用。

火车车厢死钩检测技术

为正确判断车厢连接处钩头是否为死钩,避免由于翻车机所翻卸火车厢两端均为死钩时造成的重大事故。采用图像特征提取的方法,将车皮特定区域的特征提取出来,经过适当筛选,将所得特征值作为神经网络的输入,通过训练好的网络,进而得出车皮活钩、死钩情况。通过现场采集一定数量的车皮图像作为实验数据,选取其中具有代表性的图像作为神经网络的训练集对BP网络进行训练,利用现场采集到的另外一组图像数据作为验证集,通过实验证实方法的可行性和准确率。

15号车钩死钩原因解析

针对25G型客车15号车钩的死钩现象,从设计、工艺制造、质量控制等方面进行了分析,并在不改变15号车钩结构和尺寸的前提下,提出了有效解决车钩死钩的方案措施。

HXD1型电力机车车钩浮钩及死钩原因分析及解决措施

为解决HXD1型电力机车车钩出现浮钩和死钩的问题,详细介绍了车钩缓冲装置安装结构,对车钩缓冲装置在使用中出现浮钩和死钩问题的潜在原因进行了深度剖析,提出在满足标准的前提下增加钩体尾部与钩尾框的配合间隙的解决措施。经处理后的HXD1型电力机车车钩至今运行良好。

火车死钩自动处理程序

通过对部分火车钩头故障的分析,在系统内加入火车死钩自动处理程序,当火车发生死钩故障时,定位车将自动处理,达到安全、高效、节约备件费用的目的。