CN102721373B - 一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，该系统包括通过铁路专用网连接的若干个监测终端的主控单元、与铁路专用网相连的中心数据接收模块，中心数据接收模块连接有覆冰分析及查询模块，覆冰分析及查询模块与数据库相连，并通过数据库连接客户端，客户端设置有报警模块。监测设备通过采集接触网的图像、环境温度、湿度、风速、风向等数据，将数据通过铁路专用通讯网传送到监测中心，监测中心软件系统运用视频智能分析技术、专家知识库分析得出接触网的覆冰情况，并可采用音响、短信等方式报警，可及时采取融冰、除冰措施。从而实现接触网覆冰的全天候监测，预防由于覆冰而引起重大铁路事故的发生，为铁路安全运行提供保障。

Description

一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统

技术领域

本发明属于电力系统的供电领域，涉及一种覆冰在线检测系统，具体涉及一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统。

背景技术

近年来，随着电气化铁路延伸和发展，接触网不断延伸到易覆冰、重覆冰区，频繁发生的覆冰事故对电气化的安全运行造成重大影响。2008年春季我国遭遇严重的覆冰灾害，广东、广西、湖南、湖北等地接触网覆冰严重，严重影响了铁路的安全运行。

铁路接触网覆冰后，接触网实际覆冰超过设计最大覆冰厚度，覆冰质量增加，覆冰后风压面积增加，不均匀覆冰或不同脱冰引起相邻跨的张力差，从而导致机械和电气方面的事故；另一方面机车的受电弓与覆冰导线接触时，产生拉弧现象，对导线和受电弓磨损加大，甚至导致接触网舞动乃至倒杆、塌网等事故。一旦覆冰造成电网破坏，严重影响列车的安全、可靠、和正点运行。因此，对接触网覆冰实施在线监测是亟待攻克的技术难点。

接触网覆冰的前提是当地气象达到覆冰条件，因此对微气象进行监测预报非常重要。接触网线路所处小气象环境、微气象环境往往是气象预报盲区，而气象环境参数监测是接触网线路设备安全、稳定运行的基础，也是分析、预测线路故障的基础和必要的边界条件。

发明内容

本发明的目的是提供一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，该系统主要实现接触网覆冰情况的在线监测，使值班、管理人员在办公室即可了解现场的覆冰情况，并可采用音响、短信等方式报警，有关部门可及时采取融冰、除冰措施。从而实现接触网覆冰的全天候监测，为铁路安全运行提供保障。

本发明所采用的技术方案是：

一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，该系统包括通过铁路专用网连接的若干个监测终端的主控单元、与铁路专用网相连的中心数据接收模块，所述中心数据接收模块连接有覆冰分析及查询模块，覆冰分析及查询模块与数据库相连，并通过数据库连接客户端，所述客户端设置有报警模块。

进一步的，本发明的特征还在于：

所述监测前端的主控单元包括MSP430F247单片机，所述MSP430F247单片机分别连接液晶显示与时钟模块、电源模块、通讯转换模块和覆冰信息处理单元；所述覆冰信息处理单元分别连接气象监测单元和覆冰图像监测单元。

所述气象监测单元包括温湿度传感器、风速传感器和风向传感器；所述温湿度传感器分别设置有环境温度传感器、环境湿度传感器和导线温度监测传感器；所述风速传感器设置有环境风速传感器，所述风向传感器设置有环境风向传感器。

所述的中心数据接收模块采用了数据分组、选择ARQ误码重传的方式。

所述覆冰分析查询模块包括基于气象参数应用模糊逻辑模型及对覆冰图像应用差异化分析的智能算法对覆冰情况进行分析，对覆冰厚度超过预设值者通过软件界面、音响、短信方式进行及时报警。

所述基于气象参数应用模糊逻辑模型为构建模糊推理模型，将包括环境温度、环境湿度、环境风速和环境风向传感器采集的信息输入值进行模糊化、推理过程、反模糊化，得到输出值，进而得到覆冰厚度预测值；所述推理过程构建有模糊规则库和覆冰数据库。

本发明还提供了一种对覆冰图像差异化分析的方法，包括下述步骤：

1）读取传送至监测终端监控中心的监视目标图像信息；

2）对安装在输电线路杆塔上的摄像机进行标定；

3）在输电线路图像中检测出导线和绝缘子，确定算法的处理区域；进行接触网定位；

4）对图像进行彩色灰度化、图像增强预处理；

5）利用图像分割技术将导线和绝缘子从图像中分割出来，计算分割区域的像素数；

6）保存首次计算的覆冰前导线和绝缘子区域的像素数，判断之后采集的图像中导线和绝缘子区域像素数是否与保存的值相等；

7）相等，则标记无覆冰；

8）不相等，则判断区域像素数是否超出保存像素值的20%；

9）否，则返回第一步；

10）超过，则提取导线和绝缘子的边缘并计算边界之间的距离；

11）判断边界距离是否大于未覆冰时的直径，进一步判断是否有覆冰；

12）否，则返回第一步；

13）是，则标识有覆冰；

14）利用摄像机标定的方法计算出导线和绝缘子的覆冰厚度；

15）将覆冰厚度与预警值相比较，当覆冰厚度超出规定的预警值时，做出报警，提示相关工作人员及时采取除冰措施；

16）否则返回第一步。

本发明的有益效果是，监测设备通过采集接触网的环境温度、湿度、风速、风向、覆冰图像等数据，将数据通过铁路专用通讯网传送到监测中心，监测中心软件系统运用视频智能分析技术、专家知识库分析得出接触网的覆冰情况，并采用音响、短信等方式报警。

本发明根据接触网环境参数以及覆冰视频图像计算预测接触网覆冰状况、为接触网防（融）冰方案提供依据。能够为接触网防（融）冰工程应用提供必要的条件。接触网覆冰在线监测系统的成功研制，使得接触网大电流防融冰从理论研究阶段进入产品实用阶段。接触网覆冰在线监测系统的投入使用，将能够适时观测接触网覆融冰状态，为接触网防融冰提供必要的支持，提高电气化铁路运行可靠性。

附图说明

图1是本发明监测系统结构图；

图2是本发明监测终端组成结构图；

图3是本发明覆冰信息处理单元覆冰理论模型结构图；

图4是本发明覆冰图像处理流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。

本发明是一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，由硬件产品和系统方法两大部分组成，硬件为方法提供现场相关的数据和高清晰的图片；方法通过提供的数据和图片来计算接触网覆冰厚度，处理与用户的接口。

如图1所示，主要包含以下部分：监测前端的主控单元、中心数据接收模块、覆冰分析及查询模块、报警模块等。

电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，该系统包括通过铁路专用网连接的若干个监测终端的主控单元、与铁路专用网相连的中心数据接收模块，中心数据接收模块连接有覆冰分析及查询模块，覆冰分析及查询模块与数据库相连，并通过数据库连接客户端，客户端设置有报警模块。

如图2所示，监测前端的主控单元包括MSP430F247单片机，MSP430F247单片机分别连接液晶显示与时钟模块、电源模块、通讯转换模块和覆冰信息处理单元；覆冰信息处理单元分别连接气象监测单元和覆冰图像监测单元。

气象监测单元包括温湿度传感器、风速传感器和风向传感器；温湿度传感器分别设置有环境温度传感器、环境湿度传感器和导线温度监测传感器；所述风速传感器设置有环境风速传感器，所述风向传感器设置有环境风向传感器。

中心数据接收模块采用了数据分组、选择ARQ误码重传的方式。

覆冰分析查询模块包括基于气象参数应用模糊逻辑模型及对覆冰图像应用差异化分析的智能算法对覆冰情况进行分析，对覆冰厚度超过预设值者通过软件界面、音响、短信方式进行及时报警。

本发明系统中，电源部分依靠铁路沿线的220V供电，将铁路通讯机房的交流电源转化为DC12V电源。

数据传输鉴于使用铁路专网，增加了光电转换器，将TTL接口数据转化为通讯RJ45接口，通过铁路专网进行传输。

温湿度的监测采用瑞士Sensirion公司出品的一款含有已校准数字信号输出的SHT75系列单芯片温湿度复合传感器。传感器包括一个电容式聚合体测湿元件和一个能隙式测温元件，并与一个14位的A/D转换器以及串行接口电路在同一芯片上实现无缝连接。SHT75采用串行接口与分机MCU连接，它的分辨率可以根据对现场的采集速率而进行调整，一般情况下默认的测量分辨率分别为14bit（温度）、12bit（湿度）。并且传感器置于壳体底部，通过壳体底部通孔将传感器温湿度探测部分裸露在大气中，保证传感器测量数据的准确性。

风速风向的测量采用最新的超声波传感器，具有精度高，安装方便、免维护等优点，采用485接口与分机CPU连接，针对铁路的特殊环境，在覆冰期可能传感器被冻住的情况，采用了对传感器进行加热的方法，确保正常运行。

接触网温度的监测采用多点温度数据监测，测温单元由高能锂电池供电，采用热电阻PT100作为测温传感器，经过采集、AD转换器、计算、数据过滤等得到温度值。多点的温度监测单元与监测分机之间通过2.4G无线组网连接，采用北京赫立讯公司2.4G频段的无线传输模块，可以自动组网，防止数据冲突，实现短距离的无线温度数据传输，将多个节点的温度数据主动发送给监测分机，再由监测分机组合温度数据上送给监测中心软件，上送的时间间隔可由软件设定。

接触网覆冰图像监测选用2路红外固定摄像机，拍摄接触网现场图像。采用图像及视频压缩算法，实时传送现场图像；实时接收监控中心摄像、拍照等控制命令；根据设定周期，定时向监控中心发送图片；可以通过监控中心远程设置摄像参数，如分辨率、拍照周期等；可以在阴雨冰雪天气进行监测；具有低功耗高可靠性设计，在全天候、较低电压下启动，并且通过主站系统设定图片采样时间间隔，为后续接触网覆冰差异化处理提供实时图片。

中心数据接收模块：通过网络端口接收所有终端的数据及图像信息进行分类存储，接收各监测终端的上送数据及下发各终端的配置参数、校时等。本发明采用了数据分组、选择ARQ误码重传的方法，使图像传输效率和成功率大幅度提高。将图像数据分割为每包不超过256个字节的数据包，每包有唯一包号，传输时可同时启用1—2路数据传输设备，发送方与接收方建立握手信号后，发送方将各数据包依次发送完毕，最后一包发送多遍，直到收到接收方应答。接收方收到末包数据后，查询数据表，将未收到包的数目及包号发送给监控装置，监控装置根据错误包号组织数据发送，直到收到中心错误包数为零时，结束本次通讯。此种通讯具有通讯效率高，适合窄带通讯网络传输，并可根据需要同时启用多路传输设备并行传输，提高通讯速度。传输中采用了UDP协议，避免TCP协议传输中的时间等待，重传等时间开销，相比TCP协议约可提高20%--30%的通讯效率。

覆冰分析及查询模块包括基于气象参数的覆冰预测模型及基于视频差异化的智能算法。

基于气象参数的铁路接触网覆冰预测模型，通过监测系统上传的气象数据，分析铁路接触网覆冰与微气象条件（环境温度、环境湿度、环境风速、环境风向）和温度等因素之间的关系，采用灰关联分析等方法计算铁路接触网覆冰和上述参数的关联系数，找出影响铁路接触网覆冰的主要因素，为覆冰相关理论的研究提供影响因素分析依据。本发明利用基于上述分析建立的铁路接触网覆冰与微气象、导线温度之间关系的模糊控制模型，预测铁路接触网的覆冰情况。模糊逻辑模型通常包括输入量模糊化、数据库、规则库、推理机和输出量反模糊化等5部分。

覆冰预测模糊逻辑模型结构如图3所示。基于气象参数应用模糊逻辑模型为构建模糊推理模型，将包括环境温度、环境湿度、环境风速和环境风向传感器采集的信息输入值进行模糊化、推理过程、反模糊化，得到输出值，进而得到覆冰厚度预测值；所述推理过程构建有模糊规则库和覆冰数据库。

选取各个时刻点的环境温度、环境湿度、环境风速以及导线温度4个覆冰影响因素作为覆冰厚度预测模型的输入变量,模型的输出为各时刻点覆冰厚度值。模糊化是指将输入转换为模糊集合,即将实测物理量转化为在该语言变量相应论域内不同语言值的模糊子集,对于模糊逻辑模型的多个输入,每个输入量的模糊化过程都是一样的,进行模糊推理的前提是输入都必须通过模糊化处理。因此,模糊化即为模糊逻辑模型的输入接口,作用就是将确定的实数输入量转换为模糊量,即模糊集合及其相应的隶属度规则库产生模糊结论(即蕴涵模糊集合)。反模糊化则将模糊结论转换为确定实数输出,即将推理机得到的模糊量转化为一个清晰确定的值。因环境风向是以东西南北的文字描述,不便于分析,故该模糊预测模型对环境风向不予考虑。

视频差异化的智能算法首先将原始图像变成适于计算机进行特征提取的形式，它包括图像的变换、增强和滤波等。再对接触网覆冰图像信息进行整理、分析、归纳，分割接触网覆冰前后图像边缘，抽取能反映图像本质的特征，得到可用于判决的参量。再通过对特征量/参量与阈值进行计算、比较和分析，判断出图像的状态或本质，得到最终的输出结果。

本发明还提供了一种对覆冰图像差异化分析的方法，如图4所示为基于视频差异化智能算法计算铁路接触网覆冰算法流程图。包括下述步骤：

读取传送至监控中心的监视目标图像信息，包括原始的无覆冰时的输电线路图像和覆冰后的输电线路图像两种；对安装在输电线路杆塔上的摄像机进行标定，确定摄像机的内部参数和外部参数并将其保存起来为后续计算覆冰厚度做准备；在输电线路图像中检测出导线和绝缘子，确定算法的处理区域；进行接触网定位；对图像进行彩色灰度化、图像增强等预处理，降低图像中没用的信号，增强导线和绝缘子在图像中的特征信息。利用图像分割技术将导线和绝缘子从图像中分割出来，计算分割区域的像素数；将首次计算的覆冰前导线和绝缘子区域的像素数保存起来作为依据，判断之后采集的图像中导线和绝缘子区域像素数是否与保存的值相等，相等的话，则标记无覆冰，不相等的话，判断区域像素数是否超出保存像素值的20%，否则返回第一步；超过的话进行下一步处理；提取导线和绝缘子的边缘并计算边界之间的距离，判断边界距离是否大于未覆冰时的直径，进一步判断是否有覆冰。如果是的话，标识有覆冰，否则返回第一步；利用摄像机标定的方法计算出导线和绝缘子的覆冰厚度；将覆冰厚度与预警值相比较，当覆冰厚度超出规定的预警值时，做出报警，提示相关工作人员及时采取除冰措施；否则返回第一步。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施方式仅限于此，对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单的推演或替换，都应当视为属于本发明由所提交的权利要求书确定专利保护范围。

Claims (1)

1.一种电气化铁路接触网覆冰在线监测系统，其特征在于，该系统包括通过铁路专用网连接的若干个监测终端的主控单元、与铁路专用网相连的中心数据接收模块，所述中心数据接收模块连接有覆冰分析及查询模块，覆冰分析及查询模块与数据库相连，并通过数据库连接客户端，所述客户端设置有报警模块；

所述监测前端的主控单元包括MSP430F247单片机，所述MSP430F247单片机分别连接液晶显示与时钟模块、电源模块、通讯转换模块和覆冰信息处理单元；所述覆冰信息处理单元分别连接气象监测单元和覆冰图像监测单元；

所述气象监测单元包括温湿度传感器、风速传感器和风向传感器；所述温湿度传感器分别设置有环境温度传感器、环境湿度传感器和导线温度监测传感器；所述风速传感器设置有环境风速传感器，所述风向传感器设置有环境风向传感器；

风速风向的测量采用超声波传感器，采用485接口与分机CPU连接；在覆冰期传感器被冻住的情况，采用对传感器进行加热；

接触网温度的监测采用多点温度数据监测，采用热电阻PT100作为测温传感器，多点的温度监测单元与监测分机之间通过2.4G无线组网连接；

接触网覆冰图像监测选用2路红外固定摄像机，拍摄接触网现场图像；采用图像及视频压缩算法，实时传送现场图像；实时接收监控中心摄像、拍照控制命令；

所述的中心数据接收模块采用了数据分组、选择ARQ误码重传的方式；

所述覆冰分析查询模块包括基于气象参数应用模糊逻辑模型及对覆冰图像应用差异化分析的智能算法对覆冰情况进行分析，对覆冰厚度超过预设值者通过软件界面、音响、短信方式进行及时报警；

所述基于气象参数应用模糊逻辑模型为构建模糊推理模型，将包括环境温度、环境湿度、环境风速和环境风向传感器采集的信息输入值进行模糊化、推理过程、反模糊化，得到输出值，进而得到覆冰厚度预测值；所述推理过程构建有模糊规则库和覆冰数据库；

覆冰在线监测系统对覆冰图像差异化分析的方法，包括下述步骤：

1)读取传送至监测终端监控中心的监视目标图像信息；

2)对安装在输电线路杆塔上的摄像机进行标定；

3)在输电线路图像中检测出导线和绝缘子，确定算法的处理区域；进行接触网定位；

4)对图像进行彩色灰度化、图像增强预处理；

5)利用图像分割技术将导线和绝缘子从图像中分割出来，计算分割区域的像素数；

6)保存首次计算的覆冰前导线和绝缘子区域的像素数，判断之后采集的图像中导线和绝缘子区域像素数是否与保存的值相等；

7)相等，则标记无覆冰；

8)不相等，则判断区域像素数是否超出保存像素值的20％；

9)否，则返回第一步；

10)超过，则提取导线和绝缘子的边缘并计算边界之间的距离；

11)判断边界距离是否大于未覆冰时的直径，进一步判断是否有覆冰；

12)否，则返回第一步；

13)是，则标识有覆冰；

14)利用摄像机标定的方法计算出导线和绝缘子的覆冰厚度；

15)将覆冰厚度与预警值相比较，当覆冰厚度超出规定的预警值时，做出报警，提示相关工作人员及时采取除冰措施；

16)否则返回第一步；

所述覆冰厚度与预警值相比较，基于气象参数应用模糊逻辑模型及对覆冰图像应用差异化分析的智能算法对覆冰情况进行分析，对覆冰厚度超过预设值者通过软件界面、音响、短信方式进行及时报警；

所述基于气象参数应用模糊逻辑模型为构建模糊推理模型，将包括环境温度、环境湿度、环境风速和环境风向传感器采集的信息输入值进行模糊化、推理过程、反模糊化，得到输出值，进而得到覆冰厚度预测值；所述推理过程构建有模糊规则库和覆冰数据库。