接觸網(wǎng)系統(tǒng)是高速鐵路牽引供電系統(tǒng)的重要組成部分,負(fù)責(zé)將牽引變電所輸出的電能傳送至動(dòng)車組。動(dòng)車組運(yùn)行過程中,受電弓與接觸網(wǎng)之間通常存在復(fù)雜的機(jī)械與電氣作用,可能導(dǎo)致接觸網(wǎng)支持裝置零部件出現(xiàn)破損、松脫、斷裂等缺陷,造成接觸網(wǎng)機(jī)械結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性下降,嚴(yán)重時(shí)會(huì)引發(fā)嚴(yán)重的安全事故（如定位器脫落、接觸網(wǎng)坍塌等）,直接影響列車的安全運(yùn)行。因此,對(duì)接觸網(wǎng)支持裝置零部件進(jìn)行準(zhǔn)確、高效的缺陷檢測(cè)與狀態(tài)監(jiān)控,對(duì)高速鐵路運(yùn)營(yíng)與維護(hù)工作具有重要意義。隨著高速鐵路6C檢測(cè)系統(tǒng)的提出,基于圖像的非接觸式檢測(cè)方法日益取代傳統(tǒng)的人工巡線成為接觸網(wǎng)檢修與維護(hù)的主要手段被各路局采用。然而,現(xiàn)有的檢測(cè)系統(tǒng)依然存在圖像理解能力差,自動(dòng)化程度低,缺陷識(shí)別過分依賴人工輔助等問題,檢測(cè)效率依然較低。為解決以上問題,論文提出一系列基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的高速鐵路接觸網(wǎng)支持裝置零部件分類提取與缺陷檢測(cè)方法,以提高現(xiàn)有檢測(cè)系統(tǒng)的智能化水平,主要工作如下:1)針對(duì)接觸網(wǎng)支持裝置零部件識(shí)別問題,提出一種基于梯度方向直方圖特征與改進(jìn)的級(jí)聯(lián)分類器的識(shí)別算法,通過改變級(jí)聯(lián)分類器的結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)接觸網(wǎng)支持裝置零部件識(shí)別精度的提升。該方法利用支持向量機(jī)對(duì)訓(xùn)練前期產(chǎn)生... 

【文章來源】：西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：107 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

接觸網(wǎng)成像檢測(cè)車XLN4C-01

5.1 引言在第四章中提出了兩種基于傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)的接觸網(wǎng)支持裝置零部件缺陷檢測(cè)方法�？梢杂行ёR(shí)別絕緣子破損與夾持異物、旋轉(zhuǎn)雙耳耳片斷裂等缺陷。然而在接觸網(wǎng)的實(shí)際維護(hù)過程中，不僅需要對(duì)嚴(yán)重破損的零部件進(jìn)行及時(shí)的更換，還應(yīng)在缺陷發(fā)生的早期對(duì)其加以干預(yù)，做到防患于未然，從而進(jìn)一步避免弓網(wǎng)事故的發(fā)生。本章以旋轉(zhuǎn)雙耳表面細(xì)微裂紋的檢測(cè)為主要研究目的，提出一種傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合的細(xì)微裂紋檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)表明該方法具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率。5.2 算法框架介紹耳片斷裂缺陷通常由旋轉(zhuǎn)雙耳表面的細(xì)微裂紋發(fā)展演變而來，如圖 5-1 展示了旋轉(zhuǎn)雙耳表面裂紋的部分示例。通常，旋轉(zhuǎn)雙耳表面細(xì)微裂紋的寬度都很小，在待檢測(cè)圖像中顯著性不強(qiáng)，在識(shí)別過程中極易與旋轉(zhuǎn)雙耳表面的灰度變化相混淆，且沒有明顯的形態(tài)特征可供提取。因此與耳片斷裂缺陷相比，細(xì)微裂紋的識(shí)別難度明顯提高，

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]風(fēng)區(qū)鐵路接觸網(wǎng)風(fēng)偏檢測(cè)技術(shù)及數(shù)值模擬方法研究[D]. 周偉.中南大學(xué) 2012
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碩士論文
[1]圖像處理在接觸網(wǎng)吊弦缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[D]. 徐鑰斌.西南交通大學(xué) 2018
[2]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與稀疏編碼的接觸網(wǎng)關(guān)鍵部件及異物檢測(cè)的研究[D]. 王佳祺.西南交通大學(xué) 2018



本文編號(hào)：3023588