一种接触网健康状态监测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种接触网健康状态监测方法及系统，包括：采集接触网补偿器的b值、加速度及其所处环境信息，所述环境信息包括温度、湿度、风速以及雨量；根据采集的信息判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警。本发明专利技术通过综合运用接触网补偿器采集的b值、加速度、温度的实时和历史数据，实现接触网补偿器的健康状态监测，并进一步制定接触网补偿器健康状态的预警类型，提高监测的智能化和精细化水平；同时，采用多源异构数据的智能处理算法，实现接触网覆冰状态的智能化监测，为铁路的安全运营提供技术保障。提供技术保障。提供技术保障。

【技术实现步骤摘要】
一种接触网健康状态监测方法及系统


[0001]本专利技术涉及接触网监测
，尤其涉及一种接触网健康状态监测方法及系统。

技术介绍

[0002]电气化铁路接触网设备是一套无备用的，沿铁路线路架设的特殊供电线路，为高速运行中的动车组、电力机车提供电能，是电气化铁路牵引供电系统的重要组成部分，该设备的各项性能参数和运行特性直接关系到动车组、电力机车运行的安全性和可靠性。由于接触网设备运行的外部环境千差万别，气象条件覆盖了从热带、亚热地、寒带的广袤地区，地形条件从平原、丘陵到高山峡谷、戈壁草原沙漠，接触网设备长期暴露在露天环境中，经受各种自然界的风、雪、雨、雷、污和雾的侵害，导致接触网设备存在一些潜在的隐患，如不及时发现隐患，可能会导致一些隐患演变成事故(比如连接件松脱等)。
[0003]接触网系统主要包括腕臂支持装置、带张力的悬挂导线、补偿装置、支柱及预埋件部分等；腕臂支持装置通过绝缘子绝缘安装于支柱或支撑装置上，起到悬挂支撑悬挂导线的作用，补偿装置用于平衡悬挂导线张力；实际情况下，悬挂导线受到电力机车运行(机车受电弓直接从悬挂导线接触获取电能)、自然界各种外部因素(风、雨、雪、地址等)影响，其产生的各种状态(比如受电弓抬升力、移动振动、风振等)会传递给和其连接的腕臂、支柱等支撑结构；同样，腕臂、支柱等支撑结构受到的各种外部作用力(地震、路基振动等)也会传递给悬挂导线；因此，接触网系统在长期运行过程中，会时刻受到各种外部作用力的影响，产生振动、内应力变化，导致组成接触网各部分的零部件松动、疲劳，从而形成各种事故隐患，影响动车的正常运行，极端情况下发生危及乘员及周边环境人身安全的重大事故。因此，为避免重大事故的发生，及时发现事故隐患，对接触网的在线监测显得尤其重要。
[0004]现有接触网健康状态的监测方法采用超声波测距传感器、微波测距传感器或激光测距传感器实现接触网补偿器对地距离的监测，受限于技术水平测量精度较低；接触网健康状态监测方法大都采用加速度、高度或温度等信息判定接触网补偿器的健康状态，并引入预警功能，但是，现有方法大都根据独立判定条件仅包含“正常”或“异常”两种状态，无法根据异常程度设置不同等级的预警，同时受限于测量信息，接触网健康状态的判断不一定准确，智能化水平较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有接触网监测的不足，提供了一种接触网健康状态监测方法及系统。
[0006]本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
[0007]在第一方面，提供一种接触网健康状态监测方法，所述方法包括：
[0008]采集接触网补偿器的b值、加速度及其所处环境信息，所述环境信息包括温度、湿度、风速以及雨量；
[0009]根据采集的信息判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警；所述判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警，包括以下步骤：
[0010]S1、判断加速度是否异常同时验证b值是否突降；若加速度异常的同时b值突降，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S2；
[0011]S2、判断所述b值是否为0；若b值为0，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S3；
[0012]S3、判断所述b值是否随温度变化；若b值不随温度变化，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1B类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；
[0013]S4、判断相同环境温度下的b值差异；差异较大则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；
[0014]S5、设定第一阈值，判断所述b值是否在0至第一阈值之间；是则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；
[0015]S6、设定第二阈值，判断所述b值是否在第一阈值至第二阈值之间；是则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2B类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1。
[0016]作为一优选项，一种接触网健康状态监测方法，所述第一阈值为200mm，所述第二阈值为300mm。
[0017]作为一优选项，一种接触网健康状态监测方法，所述采集接触网补偿器的b值，包括以下步骤：
[0018]S11、读取超声波测距传感器采集的第一坠砣b值；
[0019]S12、读取气压高度传感器采集的第二坠砣b值；
[0020]S13、比较所述第一坠砣b值和第二坠砣b值，当第一坠砣b值和第二坠砣b值的差值小于预设阈值时，返回二者均值作为最终测量的b值；当第一坠砣b值和第二坠砣b值的差值大于预设阈值时，返回步骤S11。
[0021]作为一优选项，一种接触网健康状态监测方法，还包括：
[0022]根据采集的信息判断接触网的覆冰状态；所述根据采集的信息判断接触网的覆冰状态，包括：
[0023]基于时间序列的异常检测算法，构建覆冰状态预测模型；
[0024]对覆冰状态预测模型进行训练；
[0025]将b值、加速度、温度、湿度、风速、雨量以及时间输入训练好的覆冰状态预测模型进行预测；
[0026]输出覆冰状态预测结果。
[0027]作为一优选项，一种接触网健康状态监测方法，所述对覆冰状态预测模型进行训练，包括：
[0028]将传统的一次性大量标注模型训练样本的方式改成阶段性、周期性的标注。
[0029]作为一优选项，一种接触网健康状态监测方法，使用覆冰状态预测模型进行预测前，对b值、加速度、温度、湿度、风速、雨量以及时间进行去噪以及归一化处理。
[0030]在第二方面，提供一种接触网健康状态监测系统，包括：
[0031]嵌入式智能监测终端，用于采集接触网补偿器的b值、加速度及其所处环境信息，所述环境信息包括温度、湿度、风速以及雨量；
[0032]分级预警模块，用于根据采集的信息判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警；所述判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警；其中，所述判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警，包括以下步骤：
[0033]S1、判断加速度是否异常同时验证b值是否突降；若加速度异常的同时b值突降，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S2；
[0034]S2、判断所述b值是否为0；若b值为0，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S3；
[0035]S3、判断所述b值是否随温度变化；若b值不随温度变化，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1B类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；
[0036]S4、判断相同环境温度下的b值差异；差异较大则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种接触网健康状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：采集接触网补偿器的b值、加速度及其所处环境信息，所述环境信息包括温度、湿度、风速以及雨量；根据采集的信息判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警；所述判断接触网补偿器健康状态并进行分级预警，包括以下步骤：S1、判断加速度是否异常同时验证b值是否突降；若加速度异常的同时b值突降，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S2；S2、判断所述b值是否为0；若b值为0，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S3；S3、判断所述b值是否随温度变化；若b值不随温度变化，表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行1B类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；S4、判断相同环境温度下的b值差异；差异较大则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；S5、设定第一阈值，判断所述b值是否在0至第一阈值之间；是则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2A类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1；S6、设定第二阈值，判断所述b值是否在第一阈值至第二阈值之间；是则表示接触网补偿器的健康状态异常，则进行2B类预警，返回预警信息，本次检测结束；否则执行步骤S1。2.根据权利要求1所述的一种接触网健康状态监测方法，其特征在于，所述第一阈值为200mm，所述第二阈值为300mm。3.根据权利要求1所述的一种接触网健康状态监测方法，其特征在于，所述采集接触网补偿器的b值，包括以下步骤：S11、读取超声波测距传感器采集的第一坠砣b值；S12、读取气压高度传感器采集的第二坠砣b值；S13、比较所述第一坠砣b值和第二坠砣b值，当第一坠砣b值和第二坠砣b值的差值小于预设阈值时，返回二者均值作为最终测量的b值；当第一坠砣b值和第二坠砣b值的差值大于预设阈值时，返回步骤S11。4.根据权利要求1所述的一种接触网健康状态监测方法，其特征在于，还包括：根据采集的信息判断接触网的覆冰状态；所述根据采集的信息判断接触网的覆冰状态，包括：基于时间序列的异常检测算法，构建覆冰状态预测模型；对覆冰状态预测模型进行训练；将b值、加速度、温度、湿度、风速、雨量以及时间输入训练好的覆冰状态预测模型进行预测；输出覆冰状态预测结果。5.根据权利要求4所述的一种接触网健康状态监测方法，其特征在于，所述对覆冰状态预测模型进行训练，包括：将传统的一次...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓卫东，刘林，李用，桑楠，王旭鹏，吴佳，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：