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类型关于动车组故障轨边图像检测系统的设计.pdf

  • 上传人:梦实
  • 文档编号:53248159
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    关 键  词:
    关于 车组 故障 图像 检测 系统 设计
    资源描述:
    第31卷第6期
    铁道机车车辆
    Vol 31 No 6
    2011年12月
    RAILWAY LOCOMOTIVE &. CAR
    文章编号:1008一7842(2011106-0019-04
    关于动车组故障轨边图像检测系统的设计
    赵俊彦,任崇巍',王德明
    (1哈尔滨铁路局科学技术研究所,黑龙江哈尔滨15000;2沈阳铁路局,辽宁沈阳110001)
    摘要说明了图像检测技术在动车组故障检测上应用的必要性,在介绍目前成熟的客车故障轨边图像检测系统
    原理的基础上,结合动车组图像检测范围和动车组物理构造,对动车组图像检测内容进行分析。在详细描述了系
    统采用的关键技术后,给出了动车组故障轨边图像检测设备的设计方案,并对西安动车所系统的应用情况和故障
    进行了简单的展示,最后提出了未来动车组故障图像检测技术发展的前景。
    关键词动车组;故障;轨边;图像检测;检测范围
    中图分类号:U266.2文献标志码:A
    图像检测技术作为铁路安全监控的辅助手段,在铁
    (1)转向架部分。转向架排障器外观状态;联轴器
    路上的应用相当的广泛,从货车(TFDS)到客车外观状态;牵引电机外观;电机安装座螺栓状态;速度
    (TVDS)都得到了很好的应用,而代表铁路高速发展最传感器外观状态;牵引装置外观状态,牵引座裂损,牵
    重要的动车组,因为其对可靠性、安全性要求更高,在高引杆橡胶节点开裂破损;转向架构架状态,各安装管线
    速运行状态下的任何一个细小的故障都可能引发重大状态,油压减振器外观,减振器座裂纹,抗侧滚扭杆装置
    事故。因此,要确保实现动车组安全可靠、高效运行,不外观;侧架裂损;轴箱弹簧、轴箱及定位装置外观状态;
    仅要依靠科学的检修运用管理机制,同时还要采取措空气弹簧外观状态;高度调整阀、调整杆配件缺损。
    施,加强动车组检车作业辅助手段,提高安全防范能力,
    (2)基础制动部分。盘型制动装置闻片外观状态;
    而图像检测手段是一种相对成熟、稳定的技术,非常适夹钳装置配件状态。
    合作为动车组故障检测的辅助手段。
    (3)车端连接部分。车钩及各跨连连接线连接状
    系统设计原理
    态;风挡下部
    由于动车组和普通客车功能一样承担着运送旅客
    (4)车底部分。车体排障器底部;车底板及盖板变
    的任务,下面从普通客车轨边图像检测系统(TVDS)设形、松脱、缺损;悬吊螺栓裂损、丢失;冷却风道破损,排
    计原理入手,分析动车组轨边图像检测系统的设计内风口状态。

    (5)车顶部分。车载信号接收器外观状态、车顶外
    TVDS系统由3大部分组成。(1)轨边探测设备,观及紧固件状态等。
    进行图像检测,包括轨边防护设备、高速摄像机、补偿光1.2图像检测内容
    源、车轮传感器;(2)轨边机房设备,进行图像处理,包
    按照动车组的系统物理构造(图1所示),为了涵盖
    括车辆信息采集计算机、图像采集计算机及控制箱;1.1节列出的动车组检测范围,需要对动车组顶部、侧
    (3)检测作业中心,包括数据存储服务器、室内作业终端部、底部分别实现图像检测。
    计算机、高速交换设备、运用管理平台、检测作业系统和
    数据库系统。动车组的轨边图像检测系统设计也可以
    列车网络控制系统
    考虑按照这个思路进行,但由于动车组检测范围和物理
    构造与客车存在很大的不同,所以动车组轨边图像检测
    制动系
    系统需要进行侧部(考虑裙板遮挡)、顶部的重新设计。
    牵引变淹器
    1动车组检测范围
    牵引变压器
    牵引电机
    按照动车组检修的特点,考虑到实际作业情况,动
    转向架
    车组检测的内容分为5个部分。
    图1动车组系统物理构造图
    赵俊彦(1971-)男,黑龙江哈尔滨人,高级工程师(修回日期:2011-09-14)
    万方数据
    20
    铁道机车车辆
    第31卷
    此外,动车组底部电机及输出端轴承、联轴器、齿轮辨率140万像素的黑白相机)。采用彩色相机可以有效
    箱、轮盘、制动盘、闸片、空调、电源、螺栓等均需测温,测的区分动车底部或侧部是正常的水迹还是油污或者锈
    温部位多,动车组底部发热还未摸索出规律,点温方式蚀等其他故障,减少室内检车员因看图像无法区分故障
    容易漏探,需要更加准确的测温方式。
    图像造成的误判和误报。图3对比可以清晰的看到锈
    因此,动车组故障轨边图像检测系统的设计必须考蚀而不是故障。
    虑到以上内容后,还要增加其他辅助设备和技术来完成
    动车组的图像检测。
    2关键技术及设计方案
    2.1图像处理技术
    系统利用各种数学方法和变换手段提高图像中的
    研究目标与背景的对比度,有选择性地突出图像中有需
    求的特征和抑制某些不需要的特征,以此达到增加图像
    图3底部彩色黑白对比效果图
    清晰度和提高图像质量的效果,图2是车底对比效果
    左边彩色图、右边黑白图)

    系统采用国外进口高清彩色数字摄像头,分辦率达2.2图像识别技术
    到200万像素(目前最新的TFDS设备使用摄像头为分
    大量的图像,如果仅靠人工,时间长了也会出现视
    觉疲劳,造成漏检。系统可自动对所有摄像头采集的图
    像进行图像处理,采用智能学习算法对同一车辆的统
    部位的图像进行比对和分析,对出现异常的图像进行自
    动报和提示。图4为系统采用先进的变化检测算法,
    通过对同一车辆的历史正常图片和待检图片进行对比,
    实现对部件是否变化进行检测,对有异常变化的部分发
    图2车底对比效果图
    出提示预警,以达到最大限度降低漏检和全面提升检车
    (左边原图、右边处理后图像
    作业效率的目的。
    侍检图
    历史正常图片
    发生异常顶警
    图4自动异常报警示意图
    对于重点的螺栓螺母以及ADD阀,可以采用图像自2.3红外热成像技术
    动识别技术进行自动故障判别,此技术与货车TFDS的
    系统采用热成像技术可以解决目前红外测温方式
    关门车自动识别及心盘螺栓丢失自动识别类似,见图5。只能测量某几点温度的缺陷,测温更加全面准确,高速
    红外热成像仪能完成动车底部的全息热成像图,并准确
    测量各部件的温度,测量范围大(测温高达400℃);红
    外热像仪形成的全息热成像图能显现出动车在运行
    过程中因松动、摩擦造成的冲击形成的热点,便于发现
    图6轮轴部位热成像图
    图5心盘螺栓丢失自动识别
    左边正常温度,右边异常温度)
    万方数据
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