接触网和轨道同步检测技术研究

将车体振动姿态检测数据引入到接触网检测系统,以消除由车体振动造成的接触网几何参数检测误差。采用接触网检测系统,通过对锚段、支柱、吊弦等关键零部件的识别,实现检测数据定位;,将定位数据与数据库中公里标称信息相关联,可消除轮径定位造成的累计误差,提高轨道检测数据定位精度。基于传统接触网和轨道检测技术,构建同步检测系统,实现接触网和轨道检测数据的共享,对于指导现场维护工作具有重要意义。     

接触网安全巡检系统中的支柱号牌识别算法

针对接触网安全巡检系统中利用支柱号牌进行智能缺陷分析定位的问题,提出了一种支柱号牌识别算法。该算法采用霍夫直线检测实现支柱定位,根据号牌特点实现号牌定位、号牌字符分割算法,最后采用HOG特征和支持向量机(SVM)实现字符识别。该算法识别率较高,对智能缺陷定位具有重要意义。     

基于卷积神经网络的接触网支柱号识别方法研究

接触网支柱号是铁路供电部门现场运营维护的重要定位参数。基于卷积神经网络的接触网支柱号自动识别方法结合接触网图像的实际特点,对视频图像进行了归一化图像预处理,并对实际的支柱图片进行了卷积神经网络的训练,在支柱号识别确定的过程中考虑了接触网支柱号的分布特点,提高了支柱号识别的准确性。利用实际线路数据进行测试,取得了较好的识别精度和较快的识别速度。通过实验验证,该方法能够辅助铁路基础设施检测系统中缺陷的定位,指导现场运营维修。     

基于定位装置参数等效的接触网二维力学模型

接触网既是供电的线路,又是受电弓的滑道,其结构为三维柔性索网,当受电弓通过时,支持点和张力补偿点不存在瞬时大位移,其动态行为可以忽略,定位点由于存在非线性铰接,定位点处的动态行为不能被忽略。为等效定位点的动态行为,通过静力学分析,简化三维力学模型,将定位装置的三维非线性铰接等效为二维线性弹簧,并推导弹簧的等效刚度值计算公式,得到接触网二维力学模型。最后通过仿真实例,验证接触网二维力学模型的静态和动态效果与接触网三维模型完全吻合,并确认定位装置等效刚度的计算方法。     

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     

接触网定位点智能识别方法

将一定距离内接触网拉出值检测数据视为由线路公里标和拉出值组成的2值图像。首先,对拉出值曲线进行变换降噪处理,以降低接触线相邻点拉出值的差值对角点检测时轮廓支撑域选取的影响;然后,采用基于滑动矩形的角点检测方法,利用拉出值在大部分定位点处都具有以线路中心线的垂线为左右对称的特性,忽略拉出值曲线上被测点邻域内的夹角变化,仅考虑垂直方向上存在的角点,初步检测出候选定位点;最后,在提取所有候选定位点特征属性向量的基础上,基于SPRINT决策树算法,采用随机森林算法对其进行分类,智能识别正确定位点,并对此方法进行试验验证。结果表明:定位点智能识别方法可以识别正确的定位点,且在保证性能的前提下具有较高识别精度。     

借助接触网支柱实现列车的准确定位

在分析基于查询／应答器和里程计的列车定位方式的基础上，提出一种基于查询／应答器、接触网定位杆和里程计的电气化铁路的列车定位新方法。阐述了采用检查窗技术克服接触网定位杆检测中背景障碍物干扰、用差触线拉出值辅助判定定位杆位置的方法，并给出针对测速轮的轮缘磨耗自动地修正里程计距离换算误差的原理与方法。这种定位方式与基于查询／应答器和里程计的定位方式相比，大大地减少了地面应答器的数量，同时还较大幅度地提高了列车定位的精度。     

射频识别定位技术在高速铁路动态检测中的应用

为了解决高速铁路基础设施动态检测中检测数据的精确定位问题,提出了基于射频识别( RFID)定位技术的检测列车定位方案：在接触网支柱安装电子射频标签,在检测列车内安装射频阅读器,当检测列车高速通过电子标签时,车内的射频阅读器可瞬时获取到标签里程信息,实现检测列车精确定位。通过性能比选和大量现场试验,选定了作为定位源的电子射频标签,并在北京局管内的京沪高速铁路对该定位方案进行了试验验证,结果表明单点里程定位重复性平均达到0.37 m,定位精度达到2 m,满足高速铁路基础设施检测定位需求。     

接触线磨耗测量与定位融合方法研究

接触线磨耗是影响接触线载流量、接触网安全及寿命的重要因素.现有的接触线磨耗检测系统虽然能够检测磨耗,但未提供定位信息,需要大量人工对接触线异常磨损进行排查,无法快速指导异常磨耗复核与接触网检修.本文将磨耗测量与定位功能融合,使磨耗检测能够准确定位异常磨损位置,提高接触网异常磨耗人工复核与检修的效率.     

基于图像处理和双BP神经网络的电气化铁路接触网立柱标识牌识别算法研究

故障位置点定位是实现轨道维护及保养的前提,利用接触网立柱标识牌实现定位是一种常用的轨道定位方法,但常规的识别方法存在识别率低且速度慢的缺点。针对该问题,提出一种基于图像处理和双神经网络的接触网立柱标识牌识别算法。首先利用Hough变换提取出接触网支柱区域,减小识别区域,其次通过形态学方法实现标识牌的定位与裁剪,再采用水平投影方法对字符进行分割,最后对字符中的字母和数字分别进行特征提取,利用两路并行的反向传播神经网络进行识别。通过实验验证了该算法的有效性,结果表明:该方法精度可达98.3%,相较于传统识别方法速度提高了17%。因此该识别算法能够实现轨道故障位置的快速精确定位,可用于轨道智能巡检系统。