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。     

深度学习在接触网定位器缺陷检测中的应用

高速动车接触网运营安全的需求使得接触网关键零部件的缺陷自动检测成为一份有意义的工作。针对接触网巡检图像的定位器缺陷检测问题,本文提出了一种基于图像深度表示和直线检测的目标检测一体化算法。该算法采用选择搜索算法获得定位器在图像中可能存在的备选区域,利用深度卷积神经网络计算图像的深度特征,通过多任务学习的算法求得定位器的局部区域。随后,利用Canny边缘提取和Hough直线检测的方法在局部区域内精确检测定位器直线。针对接触网巡检图像的实际应用场景,对该算法在不同场景下进行验证,试验结果表明,该算法可以有效解决实际场景下的定位器缺陷检测问题。     

基于无监督知识蒸馏的高铁绝缘子缺陷检测算法

绝缘子作为高铁接触网的重要组成部分，是隔离接触网和地面的关键零部件。但绝缘子缺陷样本稀缺，缺陷类型多样，基于有监督深度学习的绝缘子缺陷检测难以满足现场需求。针对该问题，本文提出一种基于知识蒸馏的绝缘子缺陷检测算法。该方法主要分为两个阶段：第一阶段使用一个基于YOLO-v5的绝缘子旋转定位网络快速准确地将绝缘子从接触网图像中提取出来，并使用滑动窗口将其下采样为绝缘子小块；第二阶段使用由一个教师网络和一个学生网络组成的绝缘子缺陷检测网络检测缺陷。实验表明该方法具有良好的可行性。     

基于集成策略的接触网区域鸟窝智能识别方法

针对接触网区域鸟窝智能检测问题,本文提出基于检测模型融合及粗检测与精确识别相结合的智能识别方法.针对实际场景中接触网成像状况复杂的情况,分别利用YOLO-v5s和YOLO-v5l模型对接触网区域鸟窝进行检测,然后融合两个模型的检测结果,并使用Inception v4模型对融合后的结果进行精确识别.实验表明,检测模型融合后,在测试集上获得了较高的准确率和的召回率,通过Inception v4模型进行精确识别,识别性能得到进一步提升.本文所述方法有效实现了接触网区域鸟窝的智能检测,对于研发具有实用意义的接触网区域鸟窝智能识别系统具有重要意义.     

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。     

城轨交通接触网悬挂状态智能检测算法及应用

通过高清成像对接触网悬挂状态进行检测,及时发现零部件松脱卡磨断等缺陷问题并维修,是保障城轨交通接触网系统安全运行的重要手段。采用YOLOV4的最小版本YOLOV4-tiny作为检测算法的基础模型,将原有Dropout层去掉,将上层特征直接经过卷积层后输入到下层卷积层,并加入Mosaic数据增强方式提高算法的泛化性,同时将原有Leaky-Relu函数替换为更加平滑的Mish函数。接触网缺陷定位的流程为：根据改进后的YOLOv4-tiny算法训练得到零部件区域定位模型,用于定位零部件的位置;再根据改进后的YOLOv4-tiny算法训练得到缺陷识别模型,用于判断该零部件是否有缺陷,并给出缺陷的具体位置和缺陷类别。实际应用表明：该算法能准确、快速定位零部件缺陷位置,并给出缺陷类型,总精度达90%以上,大大地降低了检测耗时与成本,并保障了作业人员安全。     

原子发射光谱法测量接触网零部件锰元素的不确定度评定

接触网零部件是电气化铁路接触网系统中的组成部件,而零部件原材料的成分变化会影响到接触网零部件的性能。因此,在产品检验过程中对接触网零部件产品进行化学成分分析是一种有效的控制产品质量的手段。目前,使用直读光谱仪检测金属化学元素含量的方式已得到了广泛应用。以接触网零部件中的定位管卡子为例,对采用原子发射光谱法测定其锰含量不确定度的来源进行分析,并对锰含量测定结果的不确定度进行评价。     

风区接触网零部件的优化改进及应用实践

风区接触网零部件已在兰新高铁、穗莞深城际铁路、海南环岛铁路等多条典型内陆大风区和沿海大风区的电气化铁路中使用。现服役的风区接触网零部件属于初代国产化产品，总体使用工况良好，具有抗风稳定性优异、维护量小的突出优势，但经过十余年的运行，逐渐凸显出若干问题。因此，对风区接触网零部件已显现问题进行分析研究，优化产品设计，改进生产工艺，对提高风区接触网产品的可靠性具有重要意义。     

沿海湿热环境接触网装备适应性分析

结合沿海高铁项目接触网应用情况,总结现有接触网装备表面防腐存在的问题,分析不同材料零部件在沿海高温湿热及工业腐蚀环境工况下的耐腐蚀性能;以目前电气化铁路应用较多的碳钢及铝合金接触网装备为例,从防腐工艺原理、特点、试验对比、应用情况及工程造价等方面进行分析说明,形成能够满足沿海复杂环境的接触网零部件防腐方案.     

电气化铁路接触网零部件失效分析方法探讨

随着电气化铁路的快速发展，接触网零部件服役失效问题频现。本文以实际服役现场接触网整体吊弦典型失效问题为例，从现场调研与实测、失效形貌与性能测试、实际受力工况仿真、试验再现、改进措施建议等5个方面分析了接触网零部件的失效分析方法和对策，为接触网零部件失效分析提供解决方案，保障电气化铁路的运营安全。     

图像识别技术在接触网悬挂状态检测中的应用

提出了一种新型基于计算机图像自动识别的接触网零部件悬挂状态检测算法。它与之前的人工肉眼图像判断和传统人工巡检相比,具有检测精度高、检测速度快、环境适应力强等优点。     

接触网悬挂状态检测图像清晰度评价方法研究

接触网悬挂状态检测装置是通过高清相机对接触网进行图像采集,分析接触网零部件及悬挂状态,用于指导接触网的运行检修。科学、客观、合理地评价采集到的高清图像质量是保障检测质量的基本需求。分析接触网悬挂状态图像信息稀疏性、无参考性和多背景的特点,对比研究梯度特征、图像变换域、熵评价、点锐度和二次模糊5种评价方法,通过图像数据测试,验证了二次运动模糊算法对接触网悬挂状态图像清晰度评价的有效性,建议管理阈值设为0.3。     

接触网零部件状态描述标准词典研究

对开展接触网零部件状态描述标准词典研究的意义与价值进行了分析,提出以相关标准的规定确定状态描述标准词典中接触网零部件名称,并以层级关系分级描述,以传统应用经验与视频图像智能识别技术相结合的方式规范零部件状态描述名称和分类方式;通过建立编码规则为接触网零部件名称、状态描述名称、各层级分类分别设置数字代码;初步形成了接触网零部件状态描述标准词典,为建立接触网检测视频图像类大数据库创造了条件.     

接触网跳闸原因分析及预防措施

本文通过对西安铁路局管内发生的接触网跳闸具体事例进行分析,介绍了由于外部环境、供电内部及机务部门的问题而引起接触网跳闸的原因,提出了加强货物装载加固、隧道整治和提高机车受电弓、接触网零部件的检测维修质量等措施,以减少和预防接触网跳闸确保供电安全。     

接触网零部件应力腐蚀断裂分析

随着铜合金、铝合金、不锈钢材料零部件在接触网中的大规模应用,由于应力腐蚀原因造成零部件失效而影响行车的情况时有发生。为此,对接触网零部件应力腐蚀断裂的机理特征、发生条件、检测方法和防护措施开展研究,为接触网零部件应力腐蚀断裂的判断、分析及预防提供依据。     

一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法

在接触网装置故障中,腕臂底座(包含平腕臂底座和斜腕臂底座)开口销缺失较常见,包括横向和垂直销钉开口销缺失两种.为对腕臂底座开口销缺失缺陷进行自动识别,本文提出一种基于深度神经网络的腕臂底座开口销缺失检测算法:首先采用YOLO算法对原始大图进行一级定位得到腕臂底座区域,然后对腕臂底座区域进行二级定位得到开口销区域小图,最后采用CNN(卷积神经网络)分类算法对横向和垂直开口销小图进行分类识别.实验测试证明该检测算法识别准确率高、漏检率低,可对腕臂底座开口销缺失进行有效检测.     

基于深度学习的高铁接触网顶紧螺栓的缺陷检测

针对高铁接触网顶紧螺栓目标小、缺陷检测困难的问题,提出一种基于深度学习的顶紧螺栓缺陷检测方法。根据4C检测车拍摄的高铁接触网图片(大小为6600*4400 pixels),首先对特征信息更多的斜撑套筒进行定位,采用TDM模块与SSD相结合的算法提升算法对小目标的检测精度,并通过改变默认框的尺寸以得到更好的检测精度和速度;然后利用DeepLab v3 plus算法对顶紧螺栓部分进行语义分割;最后提出一种阈值法对顶紧螺栓的缺陷情况进行判别。为满足实际工程的速度需求,对训练好的模型进行优化。实验结果表明:相较于经典的SSD,本文改进的SSD方法对斜撑套筒的定位精度和速度都有提升;对于6600*4400 pixels的原始样本,本文提出的顶紧螺栓缺陷检测方法精度上达到95.9%,速度达到17.9 fps。     

高速铁路接触网系统中零部件功能及其实现方式探讨

介绍零部件在接触网系统中特殊地位和重要作用。重点论述高速铁路零部件功能实现的4种方式,即:通过接触网动态设计,准确预测零部件运行工况;合理选用接触网零部件的材质和加工工艺,并根据运行条件选择对应检测方法检验,保证零部件性能达标;通过精细化施工,保证接触网几何参数达标;运营维护阶段,积累运营维护经验,反馈信息,优化接触网设计,提高施工安装水平,实现闭环管理。     

微弧氧化电解液成分对接触网铝件陶瓷膜影响

结合中国高速铁路接触网Al Si7Mg0.3铝合金零部件在恶劣环境下服役时的腐蚀问题,在Al Si7Mg0.3合金表面成功制备了微弧氧化陶瓷膜。研究了铝酸钠和磷酸钠浓度对陶瓷膜的厚度、表面粗糙度和显微硬度的影响,利用极差分析的方法对电解液配比进行优化。采用浸泡腐蚀试验、中性盐雾试验对Al Si7Mg0.3合金微弧氧化陶瓷膜的耐腐蚀性能进行评估,所取得的研究成果能够解决铝合金接触网零部件在恶劣环境下的腐蚀问题,为接触网铝合金零部件微弧氧化处理技术的产业化应用奠定了基础。     

速度350 km/h高速铁路接触网设备服役性能试验研究

对某350 km/h速度等级高速铁路接触网几何参数动态性能、运营动车组受电弓静态压力和弓网燃弧性能进行长期跟踪测试,对比不同运营速度下弓网燃弧次数、弓网动态接触力,接触网动态抬升量、接触网零部件承受的载荷和滑板磨耗变化规律,对接触线磨耗进行分析,预测了接触线寿命,最后对接触网零部件进行试验台试验,检验了零部件使用寿命。通过以上试验和研究,比较充分地掌握了动车组350 km/h运营速度下接触网设备服役性能,为接触网设备养护维修提供了数据支撑。