基于深度学习的高铁接触网4C故障检测软件设计与实现

发布时间：2020-06-06 19:36

【摘要】：随着我国高铁里程的不断增长,高铁运维自动化的应用需求急剧增加。接触网是电气化铁路重要的行车设备,是保证高速铁路安全可靠运行的重要组成部分。接触网系统一旦发生故障将引发重大行车事故,给人民生命财产带来巨大的威胁与损失。现阶段,铁路部门对接触网故障的检测主要依靠技术人员以人眼看图的方式判断巡检车辆采集的接触网图像数据中是否存在故障,这样的检测方式受限于技术人员的个人经验水平、注意力的集中程度等诸多不可控因素,且存在故障筛查时间长、漏检风险高等问题。本文以高铁接触网悬挂状态检测监测系统(4C系统)安装在接触网巡检车上的高清工业相机采集的图像数据为研究对象,将前沿的深度学习与计算机视觉目标检测识别技术应用于高铁接触网悬挂与支持装置零部件故障检测任务当中,研究并完成了以下两项工作:一是以SSD网络和ResNet网络相级联的方式,实现了高铁接触网平腕臂绝缘子故障的自动化检测,经过高铁京广线岳阳东到长沙南区间实际数据的测试,本文得到的绝缘子故障检测模型实现了绝缘子93.9%的定位检测平均精度和94.2%故障分类准确率,在配置了NVIDIA TITAN Xp图形处理单元的服务器上,本文得到的绝缘子故障检测模型处理一幅图像的平均时间仅需33.8ms;二是在调研京广线多个铁路局供电段单位后,经过深入的需求获取与分析,设计并实现了一套高铁接触网4C故障检测软件,该软件能够实现高铁接触网4C无效数据的剔除、绝缘子与吊弦故障的自动化检测,并通过策略设计模式为更多零部件故障检测算法的扩展集成预留了编程接口。初版软件已在广铁集团广州供电段完成实测工作,为软件的迭代更新与推广应用奠定了坚实的基础。
【图文】：

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图 1- 1 支持装置零部件标注示意图表 1- 1 支持装置零部件典型故障类型说明件名称故障类型臂绝缘子绝缘子破损脏污烧伤等；底座开口销缺失；型抱箍螺母松脱或端套筒螺母松脱或缺失管座螺母松脱或缺失；管帽缺失力索支座螺栓销安装错误；开口销张角不足；保护条断股、散股风拉线固定环开口；管帽缺失位线夹定位线夹入槽不到位；止动片缺失线定位钩斜拉线定位钩开口朝向装反；斜拉线散股、断股位器螺母松脱或缺失；等电位线散股、断股；定位器变形端套筒螺母松脱或缺失转双耳螺母松脱或缺失、开口销缺失或张角不足臂绝缘子绝缘子破损脏污烧伤；型抱箍螺母松脱或缺失；底座开口销装置零部件标注与典型故障类型说明：

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图 1- 2 悬挂装置零部件标注示意图表 1- 2 悬挂装置零部件典型故障类型说明编号部件名称故障类型1、3 吊弦双耳、线夹吊弦双耳未闭环；尼龙保护套破损；线夹螺母松动；2 吊弦散股、断股、脱落4、6 电联线线夹线夹螺母松动；压接处有裂纹或偏斜5 电联线散股、断股、脱落3，4 吊弦和电联线下端线夹不能有任何部位低于接触线工作面4C 检测车收集的图像数据中存在无效数据，诸如拍摄时相机快门信号误触发、GPS 位置信号偏差、相机曝光过度等异常情况，不论是人工筛查还是以计算机视觉检测算法对图像数据进行筛查，无效数据只会带来额外的时间开销与干扰，因此，首先需要识别并将无效数据进行剔除，见图 1- 3 无效图像数据剔除示例：
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.41;TP18;U226.8

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