智能牵引供电系统接触网状态监测技术及应用

王双双

0 引言

牵引供电系统为电力机车提供动力，接触网作为牵引供电系统中的重要一环，承担着输送电力的重要任务，发生严重缺陷时会导致接触网断线等重大事故，危及列车运行安全[1]。张力补偿装置位于接触网锚段两端，用于补偿接触线和承力索的张力变化，使张力保持恒定[2]。受温度影响，不同时刻不同温度下接触网线索会出现松弛和拉伸，引起补偿装置的位置变化，导致补偿装置位置超出安全工作范围，影响接触网正常工作。如何通过智能化技术对接触网状态进行监测，是当前研究的重要课题。诸多研究者们对接触网状态监测进行研究，文献[3]研究通过安装大量的传感器实现对接触网的实时监测；文献[4]从自然原因和人为原因分析了接触网断线的原因，提出了预防接触网断线的方法；文献[5]提出一种防断线预警指示器实现对接触网断线的监测，但因接触网线路较长，加装硬件设备会大幅增加设备维护成本。

针对接触网断线监测的现状及面临的问题，本文提出一种接触网断线监测系统，采用安装在车体上的线阵相机对不同锚段位置的补偿装置进行监测，基于目标检测算法[6]对补偿装置进行定位，结合中值滤波[7]等图像处理算法对区域进行处理，并利用边缘检测[8]、连通域提取算法对补偿装置的轮廓进行提取，确定补偿装置位置信息，使用阈值分割与形态学滤波对补偿装置底部关键信息进行提取[9]，获得像素对应的实际位移信息；通过判断补偿装置位置能够快速确定接触网是否异常，为接触网线路的检修提供可靠依据。

1 检测设备及方法

为使接触线具有必要的张力，接触网每隔一定长度设置一个锚段，通过补偿装置对接触网进行张力补偿，如图1 所示。

图1 接触网张力补偿装置

线路上的补偿装置通常成对出现[10]，分别对接触线、承力索进行补偿。通过接触网结构可知，靠近支柱一侧的为承力索补偿装置，远离支柱的为接触线补偿装置。

1.1 补偿装置检测方法

补偿装置检测主要包括两部分，即数据处理和补偿装置定位。采用半监督学习的深度学习目标检测算法[11]对补偿装置进行定位，具体流程如图2所示。

图2 补偿装置检测方法流程

如图2 所示，补偿装置检测的主要流程如下：

（1）通过线阵相机采集补偿装置图像，补偿装置位于锚段两侧，接触线和承力索的补偿装置出现在两张图像中；

（2）对补偿装置图像进行人工标注，需要标注补偿装置、支柱和抱箍；

（3）使用目标检测模型对补偿装置进行定位，将标注的数据进行训练，当模型收敛后，停止训练；

（4）确定模型是否满足定位精度要求，划分部分未参与训练的数据集进行测试，验证模型是否满足使用精度要求；

（5）当模型满足使用精度要求时，使用定位模型完成对补偿装置的定位。

1.2 接触网异常监测判断方法

接触网异常监测判断主要通过判断补偿装置是否超过安全距离范围；补偿装置超出安全距离范围表明接触网存在危险或已经出现断线情况。

根据支柱位置信息，确定接触线和承力索对应的补偿装置位置信息，输出对应的补偿值。主要步骤包括：

（1）提取支柱，目的是确认是接触线补偿装置还是承力索补偿装置。根据模型识别结果，以支柱位置获得补偿装置位置信息，通过提取支柱的最大连通区域[12]，使用形态学滤波[13]完成对支柱的提取。

（2）确定补偿装置对应关系。在图3 中，根据接触网的安装结构，靠近支柱一侧为承力索补偿装置，远离支柱一侧为接触线补偿装置。

图3 关键部件定位

（3）提取补偿装置最低点。补偿装置最低点位置可用于计算地面到最低点的距离，通过该距离值可以判断出补偿装置是否正常工作。提取最低点主要通过定位模型定位得到的补偿装置区域，提取补偿装置底部关键信息，计算两个补偿装置的最低点，如图4 所示。

图4 补偿装置最低点提取

通过定位模型定位补偿装置后，其最底部区域由于相机畸变和拍摄角度等问题，导致拍摄得到的补偿装置底部最低点提取不准确。本文采用阈值分割和形态学滤波算法，完成对补偿装置底部信息的提取，获取底部区域最低点的坐标信息p(x,y)。

（4）抱箍定位与物理距离计算。在提取到补偿装置的底部最低点后，需要将图像坐标信息转换到世界坐标系下，获取实际补偿装置最低点到地面的实际距离，主要步骤：

a.抱箍定位和宽度提取。通过定位模型定位抱箍，从而可测得抱箍的实际宽度（图5）。

图5 形态学操作提取抱箍

b.坐标转换。通过提取抱箍的宽度，完成图像坐标与世界坐标的转换；采用阈值分割[14]、形态学操作提取抱箍区域，并提取抱箍的最小外接矩形[15]，获得抱箍的像素宽度，通过像素宽度和抱箍实际宽度，获得世界坐标系下的距离转换关系s：

式中：wn为抱箍实际宽度；wp为抱箍的像素宽度。

（5）补偿值计算。通常情况下，支柱底部存在大量的杂草等干扰，影响最终的计算结果。因此通过在支柱底部添加标志或寻找参照物，将该标志记作底部关键特征点，该关键特征点到地面为一个定值，再通过计算补偿装置底部到该标志的距离，可以提高计算精度。

如图6 所示，图像中存在栏杆，该栏杆到地面高度固定，可将该栏杆的高度值作为地面距离关键特征点的距离，在其他情况下，可以选择在支柱底部张贴反光条，在保证相机能够正常成像该反光条的情况下，可以将该反光条作为底部关键特征点。反光条的宽度可根据实际情况设定，该宽度值用于矫正抱箍在相机成像时的畸变情况。

图6 补偿装置最低点到底部区域范围

通过提取补偿装置最低点到标志参考点的距离位置信息，提高了补偿值的计算精度。考虑到在线阵相机在拍摄过程中由于安装角度和触发问题导致拍摄的补偿装置区域不完整，因此，底部实际距离无法直接获得。通过测量补偿装置底部到相机拍摄底部关键特征点的距离mi，再加上关键区域到地面的距离（为一个定值d），即可求得补偿装置到地面的距离。

通过输出的补偿值，设置安全阈值范围，判断补偿值b是否在安全范围内，如式（2）、式（3）所示。

式中：i∈{1, 2}为承力索或接触线；bi为对应的补偿值；pi为最低点纵坐标；mi为底部区域参考点；s为像素与实际物理距离的对应关系，可由式（1）求得；d为参考点到地面的距离；t为安全阈值。

2 接触网断线智能监测系统

基于上述接触网异常监测方法，研发了接触网断线智能检测系统，通过对异常状态进行实时监测和显示，以图形化、表格化生成报表。监测系统结构如图7 所示。

图7 接触网断线智能监测系统

接触网断线智能监测系统主要功能包括相机采集的补偿装置图像界面展示、智能硬件、监控预警、断线预警和实时监测模块。

（1）界面展示：记录不同时刻的补偿值，并通过曲线进行展示。

（2）智能硬件：连接温湿度传感器，根据接触线、承力索的热胀冷缩特性，传感器的值应与计算的补偿值具有变化趋势的一致性。

（3）监控预警：对线路上的缺陷进行预警，并给出预警的实时画面。

（4）断线预警：接触网断线是严重的事故，系统中对接触网断线进行了单独显示并给出预警信息。

（5）实时监测：连接相机实时画面，对每一帧图像数据进行显示，判断接触网是否断线。

接触网断线智能监测系统主界面如图8 所示，可通过该系统完成对补偿装置补偿值的记录，并将不同时刻的补偿值进行统计，形成报表和曲线，实现接触网的断线预警。

图8 接触网断线智能监测系统主界面

3 结语

通过对智能牵引供电系统中的接触网状态进行监测，特别是对接触网断线问题进行研究和探讨，结合深度学习理论和图像处理算法设计了接触网断线智能监测系统。该方法快速准确，后期设备维护成本小，可将该方案进一步拓展接触网张力补偿装置异常监测，对补偿装置的补偿绳进行断散股的缺陷判断，为智能化牵引供电系统提供更全面、准确的技术支持。