【摘 要】
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随着我国轨道交通事业的快速发展以及乘客对运营品质的更高需求,铁路牵引供电系统的安全运行保障工作越来越得到重视。为保障轨道交通车辆的正常运营秩序,提高运行车辆的牵引供电的安全性和可靠性,监测车辆受电弓-接触网系统的运行状态成为当下最重要的任务之一。其中,接触点位置和接触力大小是衡量系统运行状态的关键指标,本文通过图像处理与深度学习的状态识别方法,提出了一种基于复合策略的接触点快速检测方法,并对受电弓
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随着我国轨道交通事业的快速发展以及乘客对运营品质的更高需求,铁路牵引供电系统的安全运行保障工作越来越得到重视。为保障轨道交通车辆的正常运营秩序,提高运行车辆的牵引供电的安全性和可靠性,监测车辆受电弓-接触网系统的运行状态成为当下最重要的任务之一。其中,接触点位置和接触力大小是衡量系统运行状态的关键指标,本文通过图像处理与深度学习的状态识别方法,提出了一种基于复合策略的接触点快速检测方法,并对受电弓-接触网系统相关参数进行识别研究。主要包括以下内容:（1）通过弓网系统图像采集系统,收集多种试验场景下的运行状态监测数据,基于传统的图像处理方法,建立了一套针对弓网系统图像的弓网交叉特征增强及弓网接触点检测算法流程。（2）建立了一个用于接触点坐标检测的数据集PAC-TPL2020,包含有各种复杂情况的干扰信息,主要包括燃弧干扰,恶劣天气、异常光源、接触网结构等干扰,其样本丰富性和数量基本满足弓网接触点识别程序的训练和验证等流程的需求。（3）为应对弓网系统接触点检测过程中复杂环境和多种干扰的挑战,基于核相关滤波方法和深度学习方法,提出一种跟踪-检测-优化复合策略的接触点实时检测方法。设计了一种新的接触点回归残差网络（CPRR-Net）,以用来回归接触区域的接触点坐标。提出接触点运动方程与卡尔曼滤波相结合的检测结果优化方法,实现对接触点位置稳定、准确的检测。同时,基于新建立的数据集对该接触点识别算法的准确性和鲁棒性进行了验证和深入分析。（4）基于图像识别方法进行以非接触方式测量弓网系统间作用力的方法验证,对工程应用具有较强价值。为实现由位移数据得到准确的加速度数据,以解决计算弓头惯性力的关键问题,提出一种多步差商策略和低通滤波相结合的数据处理方法,最终通过建立弓头平衡方程计算得到弓网接触力。最后,通过台架试验和仿真数据验证了接触力非接触式测量方法的可行性和准确性。
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