接触网鸟害防治方案研究

结合近年接触网鸟害数据及防治措施,从鸟害区域分布、搭建时间、搭建位置方面分析了鸟巢搭建规律,并对接触网不同位置鸟害提出了针对性的预防措施及建议。     

基于接触网成像技术的绝缘子故障检测方法

在电气化铁路接触网设备中,绝缘子是最易发生故障的零部件之一。文章运用接触网成像检测图片,采用SVM分类器,基于HOG特征对接触网成像数据中的绝缘子进行初步定位,再使用局部二值化实现绝缘子精确定位。针对绝缘子破损缺片、闪络放电、附着异物等3种典型缺陷,分别设计了故障识别算法,且该方法已在中国铁路广州局集团有限公司部分线路中进行实测,效果良好。     

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LBP-HOG特征的接触网旋转双耳区域识别

研究基于LBP特征、HOG特征与支持向量机相结合的目标定位原理,并对旋转双耳区域进行定位研究,分别使用LBP特征与支持向量机的方法和HOG特征与支持向量机的方法对旋转双耳区域进行定位,在此基础上,提出将LBP特征和HOG特征融合成LBP-HOG特征对旋转双耳区域进行定位。检测结果表明,同等条件下,LBP-HOG特征的检测效果优于单一使用LBP特征和HOG特征。     

地铁视频监控系统中的行人检测研究与应用

行人检测是智能监控技术的一项重要内容,为了快速准确地对地铁站内的行人进行检测,采用图像的梯度向量直方图(Histograms of Oriented Gradient,HOG)特征表征行人,并通过改进HOG特征的提取算法,加快了特征向量的提取速度。分类器使用支持向量机(SVM),针对大量行人和背景训练样本,提取HOG特征并训练SVM行人分类器。用训练得到的分类器对测试样本进行检测,实验表明,提出的方法具有较高的识别率和较强的普适性,并可以应用于实际地铁环境中。     

定位器失效对接触网振动响应的影响研究

研究目的:定位器是接触网的关键零部件,一旦发生故障,直接影响弓网受流的可靠性和安全性。通过研究定位器失效对接触网振动响应的影响以进行定位器故障诊断。首先,通过机理分析区分定位器线夹脱落和钩环脱落两类故障;其次,建立接触网定位器故障仿真模型并搭建接触网全参数故障仿真系统,获取接触网定位器故障时的接触网振动响应参数;最后,通过分析定位器失效时定位点垂直与水平方向的加速度统计数据,提取振动加速度响应时间、振动频率来识别故障特征。研究结论:(1)定位器故障时的振动模式有较大变化且水平加速度大幅增加;(2)故障点处加速度幅值主频前移,相应峰值降低,相位角持续降低;(3)故障点水平方向加速度变化剧烈,接触网振动响应明显失常,直接影响弓网受流乃至列车正常运行;(4)在实际工程中,通过本文方法可实现对定位器故障的快速定位和诊断,确保弓网受流的稳定性。     

市域(郊)铁路时速160 km接触网研究

市域(郊)铁路分为地下和地上两种安装方式,相应的接触网也需满足地下和地上的安装。通过分析接触网牵引供电制式及授流方式,结合国内运营线路的应用情况,确定时速160 km市域(郊)铁路接触网宜采用交流制式25 kV和架空方式授流。由于国内时速160 km市域(郊)铁路很少,在介绍地下段的接触网悬挂方式后,详细分析了地下段刚性悬挂接触网拉出值及平面布置、跨距和硬点等主要方面对弓网动力特性的影响,并分别提出了适应于高速市域(郊)地下区段的接触网措施。通过对地上段柔性接触网拉出值和刚柔过渡等影响弓网动力特性的问题进行论述,提出了对应优化方案。     

基于时空大数据的高速铁路接触网鸟巢病害分析

高速铁路基础设施检测领域多年来积累了大量的历史数据,为故障分析及检修决策提供了重要支撑。建立在空间信息技术之上的时空大数据分析为接触网鸟巢病害提供了新的处理和预防方法,能够突破传统分析方法的局限,达到快速、及时的目的,从而有效提高病害处理效率和预防效果,并可降低接触网鸟巢病害处理的成本。基于大数据技术原理,针对接触网鸟害发生时蕴含的时空数据,利用地理信息技术、时空聚合方法等,构建一种基于地理信息的全维度、多层次的鸟巢病害分析流程,补强接触网巡检,为提高接触网鸟巢病害处理能力和预测手段提供新的技术和方法。     

基于馈线电流波形分析防止接触网断线的探讨

对铁路牵引供电接触网断线的主要原因进行了分析,认为接触网放电拉弧造成断线占大部分,其主要原因是没有对应的保护措施。本文提出基于电流高频分量时频特征的电弧故障检测方法,检测被保护回路电流的高频分量,进行FFT和数学形态滤波处理,提取出信号频谱的轮廓特征构造特征向量作为识别故障电弧的特征参数,在此基础上研究防止接触网因拉弧造成断线事故。     

基于行波电流的接触网故障原因辨识研究

针对已安装行波监测终端的铁路牵引网输电线路,对故障跳闸时刻行波特征量进行提取,利用已知故障跳闸巡线原因进行特征量分类,创建基于故障行波的故障原因数据库,将采集到的故障时刻行波与其对比,从而对接触网故障进行原因辨识,当接触网故障重合闸不成功时,可指导接触网运维部门进行重合闸操作,以保障接触网安全运行.     

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。     

铁路接触网激光数字检测装置的研制

铁路接触网激光数字检测装置的研制成功,改变了以往接触网参数检测依赖梯车、绝缘测杆线坠、钢卷尺的人工步行测量方式,大大提高了接触网检测效率,减少了检测工作对铁路行车的影响。介绍接触网激光数字检测装置的检测原理、研究内容、关键技术、技术特征和技术参数。     

一种改进的铁路扣件图像校正算法

基于HOG特征的铁路扣件检测算法中,各类扣件特征的可辨性易受光照不均匀因素影响,降低了检测准确率.针对此类光照不均匀图像,将二维经验模态分解(BEMD)理论与直方图均衡化相结合,首先利用BEMD变换提取图像的细节分量和照射分量,并通过直方图均衡化增强细节分量;然后进行光照判断,据光照判断对细节增强分量叠加调整后的照射分量,得到光照均匀、细节增强的扣件图像.真实实验表明,与传统方法相比,此方法能有效增强图像对比度,提高铁路扣件检测精度.     

成灌市域铁路接触网景观设计

介绍了成灌线接触网支柱高度及外露高度、车站内接触网及接触网零部件采用景观设计的方案，该设计最大程度地保证了接触网与成灌铁路大部分位于城市区域和风景区域相协调，实现了接触网的景观设计要求，以期对其它铁路车站内的接触网景观设计起到参考作用。     

武广铁路客运专线350km时速接触网施工关键技术探讨

结合武广铁路客运专线施工实践,介绍高速铁路接触网施工的主要施工方法,施工质量的关键控制点,施工管理的特点和施工监测的方法,并对我国高速铁路接触网施工提出了相应的建议。     

基于深度学习的接触网鸟巢异物识别研究

随着中国高速铁路里程的迅速增长,接触网安全稳定运营面临巨大压力,对其进行视频监控具有重要意义.针对影响电气化铁路接触网正常工作的鸟巢异物进行研究,提出一种基于深度学习的鸟巢异物检测方法,首先利用最邻近插值法进行图像缩放,然后采用双边滤波算法对图像进行去噪,进而用直方图均衡化算法进行图像增强.通过将YOLO v3与Fas...     

京津城际铁路法维莱CX受电弓双弓运行适应性研究

通过对京津城际铁路接触网参数、波动传播速度、弹性不均匀度理论研究,结合弓网关系关键指标评判标准,采用模拟仿真及实车验证的方法,对法维莱CX受电弓双弓运行适应性进行研究.仿真与实车测试结果均表明:在不影响接触网系统寿命和运行安全的情况下,基于现有接触网系统,京津城际铁路装备法维莱CX受电弓动车组双弓运行最高适应速度为31...     

改进提速区段电力接触网天窗修作业办法的探讨

随着铁路六次提迷的完成和既有线电气化改造的逐步进行,运输设备进行检维修与运输生产的矛盾逐渐显露,电力接触网进行检维修作业对运输生产的干扰尤为突出。北京铁路局天津车务段为减少提速区段电力接触网天窗修这种维修方式对运输生产的干扰,探索管内接触网线路根据线路分别和不同道岔区域进行分段处理,根据实际情况在线路内部断电进行维修作业的方式。     

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。     

高铁接触网健康状态的熵权多信息综合评估

为了改进目前普遍采用的简单的铁路接触网检测评价方法,提出接触网健康状态的模糊综合评估模型。利用模糊数学对接触网的检测数据进行处理,采用隶属度函数评价各指标属于评判集的隶属程度;通过熵权理论挖掘检测数据中所蕴含的信息,确定各检测指标的评价权重,对接触网的健康状态进行综合评估,并对评判集的秩进行加权综合实现接触网健康值的量化。对某铁路区段实际接触网状态的评估表明:该方法可行,且评价结果更为直观。