發(fā)布時間：2021-07-12 17:51

　　智能弓網(wǎng)在線檢測系統(tǒng)可針對地鐵列車的受電弓結(jié)構(gòu)、弓網(wǎng)接觸點溫度、接觸線結(jié)構(gòu)等故障,實現(xiàn)在線動態(tài)實時檢測。該方法融合了深度學習技術(shù)、圖像智能識別技術(shù)、紅外熱成像技術(shù)、雙目測量技術(shù)等前沿檢測方法,可實現(xiàn)對弓網(wǎng)運行狀態(tài)進行全面檢測,從技術(shù)實現(xiàn)角度確保地鐵線路的運營安全和效率。 

【文章來源】：城市軌道交通研究. 2020,23(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

弓網(wǎng)檢測定位檢測圖

車內(nèi)分析服務器對各個設備傳來的數(shù)據(jù)進行分析處理并與車內(nèi)TCMS(列車控制和管理系統(tǒng))、運營控制中心(OCC)進行通信。車內(nèi)分析服務器分為六大模塊:TCMS通信模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)智能分析模塊、供電模塊、網(wǎng)絡交換模塊、數(shù)據(jù)存儲模塊。圖2 弓網(wǎng)檢測定位檢測圖

SVM算法是一種二分類模型,主要用于區(qū)分圖像中的不同特征(如從圖像背景中分離出受電弓羊角),以便做進一步的分析判定。SVM算法的基本原理是在給定一個包含正例和反例的樣本集合中,尋找一個超平面來對樣本進行分類。如圖3所示,假定關注樣本中存在級別1和級別2兩個特征點集,這兩個點集的理想分隔面為H,各自點集中最近邊緣點的分隔面分別為H1、H2,調(diào)整向量W使H1、H2的間隔距離m最大,則此時的H為最優(yōu)分隔面。霍夫變換檢測原理如下:每個像素坐標點經(jīng)過變換都可變成直線特質(zhì)有貢獻的統(tǒng)一度量。例如,一條直線在圖像中是一系列離散點的集合,通過一個直線的離散極坐標公式,可以表達出直線的離散點幾何等式如下:

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]檢測受電弓接觸磨損的新方法[J]. 孫愛玉.  電力機車技術(shù). 2001(04)
[5]受電弓自動監(jiān)視裝置[J]. 張芳,姚懋許.  國外機車車輛工藝. 2001(02)
[6]新型滑板磨耗檢測及自動降弓裝置[J]. 任世光.  鐵道運營技術(shù). 2000(04)
[7]受電弓滑板磨損自動測量裝置的開發(fā)[J]. 張德.  電氣化鐵道. 1995(01)

碩士論文
[1]受電弓典型故障圖像檢測算法的研究[D]. 朱曉恒.西南交通大學 2011
[2]基于Matlab的醫(yī)學圖像增強與邊緣檢測算法的實驗研究[D]. 袁麗婷.第四軍醫(yī)大學 2009



本文編號：3280376