地铁车辆上智能弓网在线检测系统的主要技术

发布时间：2021-07-12 17:51

　　智能弓网在线检测系统可针对地铁列车的受电弓结构、弓网接触点温度、接触线结构等故障,实现在线动态实时检测。该方法融合了深度学习技术、图像智能识别技术、红外热成像技术、双目测量技术等前沿检测方法,可实现对弓网运行状态进行全面检测,从技术实现角度确保地铁线路的运营安全和效率。 

【文章来源】：城市轨道交通研究. 2020,23(06)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

弓网检测定位检测图

车内分析服务器对各个设备传来的数据进行分析处理并与车内TCMS(列车控制和管理系统)、运营控制中心(OCC)进行通信。车内分析服务器分为六大模块:TCMS通信模块、数据采集模块、数据智能分析模块、供电模块、网络交换模块、数据存储模块。图2 弓网检测定位检测图

SVM算法是一种二分类模型,主要用于区分图像中的不同特征(如从图像背景中分离出受电弓羊角),以便做进一步的分析判定。SVM算法的基本原理是在给定一个包含正例和反例的样本集合中,寻找一个超平面来对样本进行分类。如图3所示,假定关注样本中存在级别1和级别2两个特征点集,这两个点集的理想分隔面为H,各自点集中最近边缘点的分隔面分别为H1、H2,调整向量W使H1、H2的间隔距离m最大,则此时的H为最优分隔面。霍夫变换检测原理如下:每个像素坐标点经过变换都可变成直线特质有贡献的统一度量。例如,一条直线在图像中是一系列离散点的集合,通过一个直线的离散极坐标公式,可以表达出直线的离散点几何等式如下:

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MATLAB图像增强算法的应用[J]. 王平均.  辽宁高职学报. 2013(07)
[2]电力机车入库受电弓滑板磨耗检测[J]. 罗鹏,王泽勇,高晓蓉,王黎,赵全柯.  光电工程. 2004(S1)
[3]不同结构类型接触网动态特性[J]. 梅桂明,张卫华,刘红娇.  交通运输工程学报. 2002(02)
[4]检测受电弓接触磨损的新方法[J]. 孙爱玉.  电力机车技术. 2001(04)
[5]受电弓自动监视装置[J]. 张芳,姚懋许.  国外机车车辆工艺. 2001(02)
[6]新型滑板磨耗检测及自动降弓装置[J]. 任世光.  铁道运营技术. 2000(04)
[7]受电弓滑板磨损自动测量装置的开发[J]. 张德.  电气化铁道. 1995(01)

硕士论文
[1]受电弓典型故障图像检测算法的研究[D]. 朱晓恒.西南交通大学 2011
[2]基于Matlab的医学图像增强与边缘检测算法的实验研究[D]. 袁丽婷.第四军医大学 2009



本文编号：3280376