基于深度学习的高铁接触网旋转双耳开口销钉缺失故障检测

针对高速铁路接触网支撑装置中旋转双耳开口销钉缺失故障检测的问题,提出一种基于深度卷积神经网络和集成学习的故障检测方法。通过Faster R-CNN网络对旋转双耳整体进行精确定位;在整体定位结果的基础上,进一步完成对开口销钉的精确定位,最大程度上降低背景对故障检测的干扰;通过多个深度卷积神经网络提取开口销钉图像的多种特征,最终由多个线性SVM构成的集成分类器实现开口销钉缺失故障检测。实验结果表明:本方法能在复杂的接触网支撑装置图像中实现旋转双耳开口销钉的精确定位,并且在销钉的缺失故障检测中表现出较高的可靠性。     

高铁接触网旋转双耳销钉状态检测方法研究

针对高速铁路接触网支撑装置旋转双耳部件销钉的松脱与脱落问题,提出一种基于图像不变性目标定位及灰度分布规律特征的销钉不良状态检测方法。通过分析现场接触网支撑及悬挂装置图像,利用SIFT(Scale Invariant Feature transform)算法和改进的RANSAC(Random Sample Consensus)算法实现双耳部件的定位;采用Hough变换实现目标图像中双耳套筒倾角的提取,并将其旋转至水平方向,进而实现旋转双耳部分的分割;累加目标图像的竖直方向像素灰度值,确定销钉受力部分和两端非受力部分长度;归纳销钉正常工作及故障时这些长度间相关比值的范围,从而判断销钉的工作状态。实验表明,该方法能够较准确地实现销钉不良状态的检测。     

基于激光位移传感器的定位触发技术研究

接触网悬挂状态检测监测装置(4C)对接触网零部件进行检测,需要接收触发信号。定位触发设备运用激光测距传感器测量得到定位器相对车顶的高度信息,经过编码器脉冲分频、定位器高度自识别、定位器判断、脉宽调制4个环节,实现对接触网悬挂状态检测监测装置相机、光源的精准触发。基于定位触发设备的接触网悬挂状态检测监测装置在某试验基地和运营线路进行现场测试,结果表明:触发信号精准,检测装置可清晰地拍摄出支持装置、吊柱座、接触悬挂等设备照片,照片重复性良好。     

基于SIFT特征匹配的高速铁路接触网支撑装置耳片断裂检测研究

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform,SIFT)的图像检测方法。利用待分析接触网支撑与悬挂装置图像和标准旋转双耳图像之间的局部特征点匹配,实现旋转双耳的定位与提取,通过分析旋转双耳上边界曲线上各点的弯曲度,判断是否存在耳片断裂故障。实验表明:本文所提方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别耳片断裂故障,不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,且具有较高的检测效率。     

基于自编码器的接触网定位器底座开口销缺失识别算法研究

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测系统可得到接触网定位器的海量高清图像用于线下故障排查。为提高接触网定位器底座开口销缺失检测的准确性和效率,基于自编码器无监督网络模型,根据定位装置开口销区域的图像特征设计开口销缺失识别算法,并通过实际现场图像数据验证算法的有效性和通用性。试验分析表明,该算法对于背景复杂、光照不均等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,可提高接触悬挂零部件缺陷检测效率,具有重要的实际工程意义。     

基于HOG特征与二维Gabor小波变换的高铁接触网支撑装置耳片断裂故障检测

针对高速铁路接触网支撑结构中旋转双耳耳片断裂故障难以检测的问题,提出一种HOG(histogram of oriented gradients,梯度方向直方图)特征与二维Gabor小波相结合的图像检测方法。为实现旋转双耳在待检测图像中的定位,利用其正负样本的HOG特征对线性SVM分类器进行训练,对检测窗口内是否包含旋转双耳进行判别。为实现耳片断裂故障的可靠诊断,利用二维Gabor小波变换能量值对图像中的边缘信息进行筛选,进而对耳片断裂故障引起的故障裂痕进行识别。实验结果表明,本文提出的方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确识别发生耳片断裂故障的旋转双耳部件,检测结果不受拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素的影响,具有较高的使用价值。     

基于高速图像处理技术的定位器坡度检测系统

1研发背景定位器坡度是一项重要的接触网安全性检测项目。接触网定位装置中(见图1),红色部分为定位器,绿色部分为定位管。受电弓经过定位装置时,其对接触网的接触力导致接触线及定位器有一定程度的抬升。因此,定位装置(定位器、定位管等)的结构和安装状态应保证受电弓通过定位点时接触线能在一定范围内自由抬升,且不产生     

基于加速区域卷积神经网络的高铁接触网承力索底座裂纹检测研究

针对高速铁路接触网支撑结构中承力索底座裂纹的问题,提出一种利用加速区域卷积神经网络与Beamlet变换相结合的图像检测方法。该方法使用加速区域卷积神经网络实现对承力索底座在待检测图像中的识别定位,然后根据定位的承力索底座图像特点,通过Radon变换等预处理操作对承力索底座疑似裂纹区域精确定位,最后使用基于Beamlet变换的局部链搜索算法快速得到裂纹信息,实现承力索底座裂纹故障的可靠诊断。实验表明:该方法能在复杂的接触网支撑与悬挂装置图像中准确定位识别承力索底座裂纹故障,对拍摄距离、拍摄角度以及曝光度等因素具有很好的适应性,且具有较高的检测效率。     

高速铁路接触网悬挂装置开口销不良状态检测方法研究

针对高速铁路接触网支撑装置中开口销缺失、松脱和张角不足问题,提出两种基于灰度分布特征的检测判据。在定位阶段,依据斜腕臂及其连接处的线特征,对斜腕臂进行Hough直线检测并提取其两侧边缘的斜率特征,实现斜腕处开口销的初定位,利用PBoW模型对初定位图片进行分类;采用SIFT算法准确定位非斜腕处开口销。在检测阶段,使用Hough累加矩阵提取连接处螺钉的圆形特征,对销钉所处的圆环区域实现精确提取;针对圆环内无其他零部件遮挡和干扰情况,根据圆环内非连通区域分布规律给出表面开口销缺失和张角不足检测判据;根据销钉受力部分和两端非受力部分的灰度分布,给出双耳下方开口销不良状态检测判据。实验表明,本文方法能够较准确地实现多位置开口销不良状态的同时检测。     

基于局部特征描述的高速铁路接触网斜撑套筒定位与故障检测

针对高速铁路接触网支撑装置斜撑套筒部件的螺钉松脱与脱落问题,提出一种基于采用局部特征描述的统计模式识别算法和螺钉灰度分布规律的图像检测方法。首先计算斜撑套筒部件正负样本的HOG特征,训练基于AdaBoost算法的级联分类器,实现接触网支撑装置图像中斜撑套筒部件的定位识别。为减少误匹配率,采用支持向量机分类器与AdaBoost分类器级联的方法完成目标的精确定位。对定位得到的斜撑套筒子图像利用Hough变换和边缘检测寻找分割直线分离螺钉和套筒,使螺钉可以被单独分析。实验表明,本文方法能够较准确地实现斜撑套筒2种不良状态的检测。     

基于深度卷积神经网络的铁路接触网鸟窝检测方法研究

鸟类在铁路接触网筑巢一直是造成接触网故障的一个重要原因,目前主要依靠人工巡检的方式确定是否存在鸟窝,不仅工作量大、漏检率高,而且效率低。因此提升接触网鸟窝的检测效率,及时排除隐患,对保障铁路安全运营具有重要的意义。针对此问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的Faster R-CNN模型用于接触网鸟窝的自动识别。通过自定义合适的网络结构和参数,经过预训练、 RPN网络训练、Fast R-CNN网络训练以及对RPN和Fast R-CNN的联合训练,建立了适合鸟窝检测的Faster R-CNN模型,实现对鸟窝的检测。经试验,Faster R-CNN的准确率为88.5%,每张图片的识别速度为79 ms,通过与传统的HOG方法、DPM方法和卷积神经网络方法进行比较,验证了深度卷积神经网络对铁路接触网鸟窝检测高效性。     

基于特征匹配的接触网定位支座检测

针对高速铁路接触网的定位支座识别问题,提出利用图像处理技术中的特征匹配的方法对接触网综合检测车采集的接触网图像进行定位支座的检测,采用3种常见的特征描述子分别对定位支座进行旋转不变和尺度不变的特征点检测,对SURF和ORB特征描述点用欧式距离进行匹配,采用汉明距离对FREAK描述子进行匹配。试验表明SURF的匹配效果最好,性能最佳,该方法能够进行实际运用。     

JlD-3系列多功能定位器

定位器是电气化铁路接触网系列设备中的重要部件,是保持接触线正常工作状态的关键设备之一。快速、高速电气化铁路对定位器提出了很高的要求。北京首铁科技工程公司在借鉴国外高速铁路同类产品的基础上,结合我国实际情况研制开发了JlD-3系列多功能定位器。该装置在技术研究和开发上实现了创新和发展(获国家专利),并通过了铁路行业质量检测。该装置适用于200km/h以上电气化铁路,目前在京郑、朔黄、京秦等线路上推广使用,运用状况良好,为保证既有线路安全可靠及高速电气化铁路的发展提供了     

基于EfficientDet与Vision Transformer的接触网吊弦故障检测

针对传统检测方法在铁路接触网吊弦故障状态检测中存在识别率低,识别速度慢的问题,提出一种基于轻量型网络EfficientDet与Vision Transformer网络相结合的接触网吊弦状态检测算法。该算法包括目标定位和分类检测2个部分,利用改进EfficientDet进行吊弦定位,将定位出的吊弦送入改进Vision Transformer网络进行故障类别检测。首先,使用空洞卷积替代EfficientDet网络中第2层和第3层的普通卷积,以扩大感受野,并用CBAM代替原网络中的SE注意力机制,汇聚吊弦的高层语义信息,使得改进后的EfficientDet能有效定位出接触网中尺寸占比较小的吊弦;其次,为减少参数量并保留较大范围的特征相关性,应用4个3×3的小卷积替代Vision Transformer中Embedding的16×16的卷积层,以深度提取浅层与深层特征之间的联系,同时对比当Num-head取值不同时,分析注意力机制对空间信息的影响,以确定吊弦故障分类检测的最优模型;最后分别与定位网络YOLOv3,Faster R-CNN和分类网络AlexNet,VGG16进行对比分析,吊弦定位...     

强侧风下接触网响应特性及弓网运行安全分析

采用非线性有限元分析软件建立接触悬挂模型,模拟强侧风工况,进行接触网风致响应特性及弓网运行安全问题分析。对简单链形悬挂、弹性链形悬挂进行风致位移对比分析,结果表明在接触网抗风性能方面简单链形悬挂较好;对4种典型接触悬挂组合的承力索与接触线风致水平位移进行同步性分析,得出接触悬挂最佳匹配张力;对不同跨距参数的接触悬挂进行风致位移对比分析,对照强侧风条件下的弓网运行安全评价指标,得出缩小跨距至45m以下确保安全、悬挂组合JTMH95+CTS150抗风性能较好等结论;对接触悬挂和支持结构进行风致应力响应分析,得出接触网防风薄弱点为接触线和承力索、吊弦、套管双耳、承力索座、定位器支座及定位线夹等零部件。     

基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

针对现行接触网定位器倾斜度检测方法效率低下、精确度不高的现状,研究基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法.应用图像分割、剔除干扰线、图像细化等算法,对采集到的接触网定位装置的图像进行处理;然后用改进的Hough变换检测细化后的图像,对图像中相邻的特征象素点进行聚类并做感知编组;最后用随机Hough变换(RHT)...     

多元复合氧化涂层对定位装置服役性能的影响

首先对某高速铁路接触网定位装置的现场服役失效零件进行了失效分析,结果显示:接触网定位器与定位支座的失效模式属于冲滑复合摩擦磨损失效,损伤形式以剥落和犁削后产生的犁沟为主,磨损机理主要是疲劳磨损和磨粒磨损以及一定的氧化磨损。然后对定位器和定位支座切割取样,并进行多元复合氧化涂层处理对比试验,结果表明:经过多元复合氧化涂层处理后试样表面硬度大幅提高,随着硬度的提高其抗磨粒磨损和塑性去除性能增强;通过对涂层处理后的样品磨痕处进行微观形貌分析发现,多元复合氧化涂层可明显改善材料的抗剥落能力。     

基于图像处理的接触网定位线夹目标检测

随着接触网故障检测技术的发展,接触网悬挂状态检测监测装置可得到接触网定位装置的海量高清图像用于线下故障排查。为提高故障检测的效率和准确性,基于图像处理技术,根据定位线夹区域的结构特征设计定位线夹目标区域的检测算法,并通过实际图像数据验证算法的有效性和通用性。该算法对于背景复杂、光照不均、含噪声等现场实际图像均具有良好的适应性,算法检测准确率达90%以上,极大提高了检测效率并为进一步的缺陷检测奠定了基础,具有重要的实际工程意义。     

基于卷积块注意力模块和双向特征金字塔网络的接触网支持装置检测方法研究

接触网支持装置是接触网悬挂状态检测监测图像分析的关键对象，对支持装置零部件的检测定位是实现缺陷自动分析的基础。针对接触网支持装置零部件种类多、尺寸差异大、存在遮挡、部分零部件相似度高等问题，提出一种融合卷积块注意力模块（convolutional block attention module,CBAM）和双向特征金字塔网络（bidirectional feature pyramid network,BiFPN）的接触网支持装置检测方法。在YOLO v5s网络模型基础上，该方法通过CBAM增强接触网支持装置的特征提取，结合BiFPN，实现不同零部件分辨率特征图的融合。利用4C装置获得的图像数据集，开展验证试验。试验结果表明，相对YOLO v5s网络模型，融合CBAM和BiFPN的接触网支持装置检测方法，网络平均精度mAP@0.5提高2.12%；能显著提升小目标检测效果，提高定位的准确性和稳定性，对接触网状态的智能分析有重要意义。     

基于全局坐标的接触网定位器坡度与腕臂预配计算

BIM技术逐渐应用于接触网的工程设计中,在实现精确的细部设计同时,也对相关计算提出了更高的要求.本文通过将接触网零部件参数化,建立全局坐标,引入空间向量概念,根据定位器的受力情况计算得出任意区段内所有悬挂点处定位器坡度,进而再根据具体安装形式计算得到悬挂装置零部件长度及空间位置等信息,实现BIM模型设计.利用该方法,打...