CN113320445B - 一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了电气化铁路相关技术领域的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统。系统包括接触网系统实时参数采集单元，实时数据汇集、传输、整理单元和计算分析中心，本发明利用一个锚段内各部分之间的关联性，通过在锚段相关位置安装各种检测设备，获取锚段各类参数及其在各种故障情况下的变化情况，运用大数据分析和人工智能技术，对这种故障引起的变化数据进行分析归类，总结出故障引起数据变化的阈值，利用该故障阈值判别实时监测数据，实现对运行过程中出现的故障隐患的实时判别并报警，改变了长期以来通过人工巡检方式定期检测接触网的工作状态，节约了人力成本，提高了检测的效率。

Description

一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统

技术领域

本发明涉及电气化铁路相关技术领域，特别是一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统。

背景技术

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）。

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。

为避免上述重大事故的发生，及时发现事故隐患，通常情况下是通过加强运维措施，现有技术中，对于接触网设备的运维，一般是采用人工巡检及定时、定期检修等方式进行；人工巡检或者定时、定期检修方式不但会造运维单位劳动强度、运维费用增加，且受到管理人员经验以及是否具有责任心诸多条件限制，不能保证巡检结果的有效性、及时性；再者，由于接触网设备属于高空安装、工作处于高电压下，再加上受到现场环境影响（比如全封闭，沿线不允许车辆通行），因此会给巡检人员的巡检工作带来极大不便。

发明内容

为了克服上述不足，在信息化、智能化和自动化高度发达的当下，本发明提出了一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，通过该系统可对接触网自身各种性能参数进行智能检测和数据收集，通过分析收集到的各类数据，及时、准确反映悬挂系统的运行状态，对接触网的异常情况提前给出预警，对提高安全行车意义特别重大。

为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，包括接触网系统实时参数采集单元，实时数据汇集、传输、整理单元，计算分析中心。

接触网系统实时参数采集单元，用于获取接触网全网段一种类型的参数或几种类型参数的组合，一种类型的参数或几种类型参数的组合用于判断接触网全网段的故障和隐患，采集的参数包括：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数；

实时数据汇集、传输、整理单元，包括多级数据汇集单元、数据传输单元和数据整理单元，用于对接触网系统实时参数采集单元采集的参数进行实时汇总、归类和对标，形成基础数据包；

计算分析中心用于采用人工智能技术，通过反复迭代，对基础数据包进行分析和计算，归纳总结出一种或几种组合判别参数以及一种或几种组合判别参数对应的参数判别阈值，一种或几种组合判别参数及对应的参数判别阈值用于接触网全网段的隐患或故障的实时判别，并用于接触网全网段的运行状态优劣的实时判别；计算分析中心还用于根据实时获取接触网全网段的参数，通过大数据的迭代，修正接触网全网段隐患或故障及运行状态优劣的判别参数及其阈值。

作为本发明的优选方案，接触网系统实时参数采集单元至少包括外部形态及机械性能参数传感器、电气参数传感器、环境因素传感器，用于获取接触网的外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数。

作为本发明的优选方案，外部形态及机械性能参数传感器包括：位移传感器、振动传感器、张力传感器、内应力传感器和运动加速度传感器，外部形态及机械性能参数传感器安装的位置包括在腕臂支持装置、悬挂导线、补偿装置、支柱或支撑预埋件上，用于实时采集锚段内各种外部形态参数、并根据各种外部形态输出机械性能参数、机械性能参数变量及机械性能参数变量变化程度参数。

作为本发明的优选方案，环境因素传感器包括：温度传感器、覆冰传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器，覆冰传感器安装在导线和承力索部分，温度传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器安装于各锚段。

作为本发明的优选方案，系统还包括实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元，实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元根据计算分析中心输出的一种或几种组合运行状态优劣判别参数及对应的优劣参数判别阈值，对接触网系统实时参数采集单元采集的实时监测数据进行判别，确定接触网外部隐患引起接触网运行状态变化对列车运行影响程度，输出不同等级的报警信号。

作为本发明的优选方案，系统还包括隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元，隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元根据计算分析中心输出的一种或几种组合故障判别参数及对应的参数判别阈值，对接触网系统实时参数采集单元采集的实时监测数据进行判别，实现对接触网内部故障的实时判别，输出不同等级的维修报警信号。

基于相同的构思，还提出了一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警方法，步骤包括：

A、获取接触网全网段运行状态参数，接触网全网段运行状态参数包括以下参数中的一种或几种的组合：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数；

B、将接触网全网段的参数进行实时汇总、归类和对标，形成基础数据包；

C、对基础数据包进行分析和计算，归纳总结出一种或几种组合判别参数以及一种或几种组合判别参数对应的参数判别阈值，一种或几种组合判别参数及对应的参数判别阈值用于接触网全网段的隐患或故障的实时判别，用于接触网全网段的运行状态优劣的实时判别。

作为本发明的优选方案，步骤还包括：D、实时获取接触网全网段的参数，通过迭代，修正判别接触网全网段的隐患或故障及运行状态优劣的判别参数及其阈值。

作为本发明的优选方案，外部形态及机械性能参数包括：位移、振动、张力、内应力和运动加速度；环境参数包括：温度、覆冰、风速、雨量、温湿度和雪量。

基于相同的构思，本发明还提出了一种接触网运行状态数据存储设备，存储设备存储有接触网全网段运行状态参数，接触网全网段运行状态参数包括以下参数中的一种或几种的组合：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数，存储设备还存储了归纳总结出的一种或几种组合判别参数以及对应的参数判别阈值，一种或几种组合判别参数以及对应的参数判别阈值是以接触网全网段运行状态参数为基础数据，采用人工智能技术和大数据迭代分析得到的。

与现有技术相比，本发明的有益效果：

1、本发明提出了一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，利用锚段内腕臂支持装置、悬挂导线、补偿装置、支柱或支撑预埋件各部分之间的关联性，把接触网整个锚段这种自然机械分段作为一个系统整体，通过在系统相关位置安装外部形态参数及机械性能参数传感器、电气参数传感器和环境因素传感器，获取系统外部形态及机械性能、电气和环境等参数的变化情况，实时监测接触网的工作状态，并根据参数的变化输出预警信息，改变了长期以来通过人工巡检方式定期检测接触网的工作状态，节约了人力成本，提高了检测的效率。

2、运用大数据方法对长期收集到的接触网综合参数信息进行分析，发现并归类系统内各组成部分出现问题（松脱、疲劳、破坏）所引起监测数据的变化及其变化程度；利用人工智能（AI）技术，在不断积累学习的基础上，归纳总结出对应各种隐患的参数判别阈值，并利用该阈值判别实时监测数据，从而实现对运行过程中出现的故障隐患实现实时判别并报警。

3、该系统可以实现自主进化，随着数据的大量积累，判别依据参数不断精确，对不敏感参数自然淘汰，敏感因素逐步精准，从而简化系统配置，提高系统在工程中的应用率。

4、该系统提供接触网悬挂的实时在线监测，对由于环境因素引起的突发事件，出现瞬时运行状态恶化，根据系统运行阈值参数，确定对列车运行影响程度，及时向行车控制中心发出不同等级报警信号，避免行车重大事故的发生。

5、将接触网运行状态和预警信息上传到云端服务器或局域网，相关人员通过客户端即可按照权限查询信息。

附图说明：

图1为本发明实施例1中一种接触网智能检测系统示意图；

图2为本发明实施例2中基于有线传输方式的系统架构图；

图3为本发明实施例3中基于无线传输方式的系统架构图。

具体实施方式

下面结合试验例及具体实施方式对本发明作进一步的详细描述。但不应将此理解为本发明上述主题的范围仅限于以下的实施例，凡基于本发明内容所实现的技术均属于本发明的范围。

实施例1

本发明一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统示意图如图1所示，系统包括接触网系统实时参数采集单元，实时数据汇集、传输、整理单元，人工智能的计算分析中心，隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元，实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元，数据存储单元等。

接触网系统实时参数采集单元，用于获取接触网全网段一种类型的参数或几种类型参数的组合，给接触网全网段的故障、隐患及运行状态优劣的判别采集基础数据，采集的参数至少包括：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数。外部形态及机械性能参数由外部形态及机械性能参数传感器获取，外部形态及机械性能参数传感器包括位移传感器、振动传感器、张力传感器、内应力传感器和运动加速度传感器等，外部形态及机械性能参数传感器安装的位置包括支柱及腕臂支持装置、接触线和承力索等悬挂部分、补偿装置上、基础及预埋件部分，获取位移、振动、张力、加速度和内应力等外部形态参数及机械性能参数。电气参数由电气参数传感器获取并通过换算得到，电气参数主要包括电阻、电感、电容。环境参数由环境因素传感器采集得到，环境因素传感器包括：温度传感器、覆冰传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器，覆冰传感器安装在导线和承力索部分，温度传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器安装于各锚段特定的位置。

外部形态参数、机械性能参数、环境参数和电气性能参数的监测设备以锚段为单位进行安装，监测数据与锚段构成一一对应的关系。上述参数的采集在性能满足工作要求的前提下可以采用各种类型的传感器。传感器所采集到的参数可以采用有线或无线方式实现数据传输；传感器的供电电源可以采用电池、太阳能、风能、感应电等方式实现。

实时数据汇集、传输、整理单元，包括多级数据汇集单元、数据整理单元和数据传输单元。根据现场实际情况布置多级数据汇集单元，各传感器与汇集单元间、各级汇集单元间、分布汇集单元间与数据整理单元之间通过数据传输单元实现采集数据的传输，数据整理单元实现采集数据的汇总、整理、对标工作。数据汇集单元分级设置，第一级数据汇集单元布置于锚段内，直接与各传感器连接，用于汇集一个锚段内的采集数据；第二级数据汇集单元布置于两个车站间，与区间内的第一级数据汇集单元连接，用于汇集车站间多个锚段数据；第三级数据汇集单元与多个第二级数据汇集单元连接，用于汇集包括多区间的全线数据。上述多级数据汇集单元设置的实施例，而多级数据汇集单元的布设并不限于此。每一级数据汇集单元不限于只设置一个，根据现场实际需求，可以设置多个数据汇集单元。数据汇集单元间数据传输可以采用有线或无线方式，数据汇集单元的供电电源可以采用电池、太阳能、风能、感应电等方式实现。

数据整理单元设置在计算分析中心，是计算分析中心的前级，采用高性能计算机与多级数据汇集单元连接，获取接触网各锚段、各区间全网段实时采集的数据，并实现数据的归纳、整理、对标工作。

数据传输单元用于实现各传感器与汇集单元间、各级汇集单元间、分布汇集单元间与数据整理单元之间的数据传输，数据传输采用有线或无线方式。

计算分析中心，包括数据的分析计算、人工智能，实现数据分析计算，比较各类数据差异，归纳数据特性，提炼数据变化及其程度与系统内各组成部分的关系，发现数据与故障的对应关系。利用人工智能（AI）技术，在不断积累学习的基础上，归纳总结出对应各种隐患、故障及运行状态优劣的判别参数及其判别阈值，并利用该阈值判别实时监测数据，从而可以利用总结出的各种判别参数及其判别阈值实现对运行过程中出现的故障、隐患及运行状态优劣实现实时判别并报警。计算分析中心根据客户需求调用、显示、输出实时数据；实施接触网悬挂的实时在线监测，对由于环境因素引起的突发事件，出现瞬时运行状态恶化，根据系统运行阈值参数，确定对列车运行影响程度，及时向行车控制中心发出不同等级报警信号，避免行车重大事故的发生。计算分析中心还用于管理、更新故障阈值、运行阈值，判别敏感因素，实现自我进化。计算分析中心还用于管理数据存储中心。

隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元根据各种故障参数判别阈值判别实时监测数据，实现对接触网内部故障的实时判别和报警信号的输出。隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元包括故障数据的存储、发送、整理、消除等单元，把系统监测发现的故障隐患数据，发送至相关客户终端，提出运维建议，并根据运维情况消除、更新数据库，存储故障隐患资料，实现接触网系统寿命分析等。

实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元，根据各种隐患参数及其判别阈值判别实时监测数据，确定接触网外部隐患引起的接触网运行状态变化情况，进而判别外部隐患对列车运行影响程度，输出不同等级的报警信号。还用于根据客户需求显示区域接触网实时动态、特别是针对输出特定位置的实时动态。

数据存储中心，用于存储接触网系统实时参数采集单元的监测数据，存储计算分析中心输出的计算分析数据，以及计算分析中心输出的阈值参数和阈值数据，故障、隐患运行状态报警数据等。

作为一种优选方案，计算分析中心包括分析服务器、预警服务器、行车预警系统和动态显示系统。

分析服务器接收数据存储中心发出的外部形态参数、环境参数和电气性能参数等，对收到的外部形态参数、环境参数和电气性能参数进行分析，得出接触网的运行状态，并将接触网的运行状态输出到动态显示系统。

预警服务器根据接触网的运行状态和预设的阈值条件，发出预警信号到行车预警系统。动态显示系统将接收到的接触网的运行状态按权限分发到用户终端。行车预警系统将接收到的预警信号分发到用户终端或外部的行车指令系统。

人工智能AI系统，可以实现自主进化，随着数据的大量积累，判别依据参数不断精确，对不敏感参数自然淘汰，敏感因素逐步精准，从而简化系统配置，提高系统在实际工程中的精确度，提高工程应用效率。

系统还包括用户端，用户端用于实时从计算分析中心输出运行状态和故障状态报警信号，并将实测的现场数据反馈到计算分析中心。

系统还包括云端传输服务器，所述云端服务器用于将所述运行状态和预警信息上传到云端服务器或局域网，用户端通过所述云端服务器或局域网，实时获得所述运行状态和预警信息。

基于相同的构思还提出了一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警方法，其流程图如图2所示，步骤包括：

A、通过接触网系统实时参数采集单元的多种传感器获取接触网全网段的运行状态参数，接触网全网段运行状态参数至少包括以下参数中的一种或几种的组合：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数。外部形态及机械性能参数包括位移、振动、张力、内应力和运动加速度等，环境参数包括温度、覆冰、风速、雨量、温湿度和雪量等，电气参数包括：电流、电压、电阻、电容等。

B、采用多级数据汇集单元对接触网系统的实时采集参数分层级进行实时汇总、归类和对标，形成基础数据包。例如，通过第一级数据汇集单元直接从传感器收集一个锚段内的外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数，通过第二级数据汇集单元从第一级数据汇集单元收集两车站之间多个锚段内的外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数，通过第三级数据汇集单元收集全线的外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数。由于采用的传感器种类繁多，收集的数据类型各异，因此，需要对各参数进行归类，并根据相关标准将各参数标准化，便于后续的分析和计算。

C、对基础数据包进行分析和计算，分析计算的内容包括比较各类数据差异，归纳数据特性，提炼数据变化及其程度与系统内各组成部分的关系，发现数据与故障的对应关系。利用人工智能（AI）技术，在不断积累学习的基础上，归纳总结出各种隐患和故障的一种或几种组合判别参数及其判别阈值，归纳总结出各种隐患、故障和运行状态优劣的一种或几种组合判别参数及其判别阈值，用于对接触网全线的运行状态进行监控，实现对运行过程中出现的故障、隐患、运行状态优劣实现实时判别并分级别报警。

D、实时获取接触网全网段的参数，通过大数据迭代，修正判别接触网全网段的隐患或故障或运行状态优劣的判别参数及其阈值。接触网监控系统建立后，随着系统的运行和持续的时间增加，现场采集的数据会根据所处的环境的不同而存在差异，因此，对现场采集的数据存在允许范围内的偏差。例如，接触网锚段可能处于高山、峡谷、雪山或者平原，对于相同的雪量判别阈值，在平原的锚段可能会造成故障而在雪山的锚段就是正常工作的状态。因此，需要对不同锚段的判别的参数及其阈值进行调整，通过大量数据的迭代和机器学习，可得到各锚段经过修正后的故障和隐患判别参数及其阈值。通过修正，使得判别具有自适应性。通用性更好。

实施例2

基于有线传输方式的系统架构图如图2所示，接触网系统由多个锚段的接触网悬挂构成，相邻锚段的接触网悬挂有部分交集，位移传感器、振动传感器、加速度传感器、应力传感器、温度传感器和张力传感器实时采集每个锚段接触网悬挂的工作状态，采集到的数据传输到探测信息分析处理单元，通过数据传输模块采用光纤的方式传输到后台的数据服务器，分析服务器将数据服务器采集的状态监测数据汇总后结合产品出厂的试验数据和设备巡检数据进行专家系统的大数据分析处理；预警服务器将分析服务器专家系统的分析结果与提前设置的规定阀值数据进行比对，形成预警、警告、报警等不同等级的告警信息，用于行车预警系统；该预警服务器的告警信息上传到云端服务器（或局域网），用户可通过有线（PC机）、无线APP（手机、平板）实时获得相关数据以及推送的紧急告警信息。

实施例3

基于无线传输方式的系统架构图如图3所示，接触网系统由多个锚段的接触网悬挂构成，相邻锚段的接触网悬挂有部分交集，位移传感器、振动传感器、加速度传感器、应力传感器、温度传感器和张力传感器实时采集每个锚段接触网悬挂的工作状态，采集到的数据传输到探测信息分析处理单元，通过无线的方式传输到云端，数据服务器从云端读取数据，分析服务器将数据服务器采集的状态监测数据汇总后结合产品出厂的试验数据和设备巡检数据进行专家系统的大数据分析处理；预警服务器将分析服务器专家系统的分析结果与提前设置的规定阀值数据进行比对，形成预警、警告、报警等不同等级的告警信息，用于行车预警系统；该预警服务器的告警信息上传到云端服务器（或局域网），用户可通过有线（PC机）、无线APP（手机、平板）实时获得相关数据以及推送的紧急告警信息。

以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征及本发明的优点，对于本领域技术人员而言，显然本发明限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (10)

1.一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，包括接触网系统实时参数采集单元，实时数据汇集、传输、整理单元，计算分析中心，

所述接触网系统实时参数采集单元，用于获取接触网全网段一种类型的参数或几种类型参数的组合，所述一种类型的参数或几种类型参数的组合用于判断接触网全网段的故障和隐患，采集的参数包括：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数；

所述实时数据汇集、传输、整理单元，包括多级数据汇集单元、数据传输单元和数据整理单元，用于对所述接触网系统实时参数采集单元采集的参数进行实时汇总、归类和对标，形成基础数据包；

所述数据汇集单元分级设置，第一级数据汇集单元布置于锚段内，直接与各传感器连接，用于汇集一个锚段内的采集数据；第二级数据汇集单元布置于两个车站间，与区间内的第一级数据汇集单元连接，用于汇集车站间多个锚段数据；第三级数据汇集单元与多个第二级数据汇集单元连接，用于汇集包括多区间的全线数据；数据汇集单元间数据传输采用有线或无线方式传输数据；

数据传输单元用于实现各传感器与汇集单元间、各级汇集单元间、分布汇集单元间与数据整理单元之间的数据传输，数据传输单元采用有线或无线方式传输数据；

所述数据整理单元是计算分析中心的前级，用于获取接触网各锚段、各区间全网段实时采集的数据，并实现数据的归纳、整理、对标工作；

所述计算分析中心用于采用人工智能技术，通过反复迭代，对所述基础数据包进行分析和计算，归纳总结出一种或几种组合判别参数以及所述一种或几种组合判别参数对应的参数判别阈值，所述一种或几种组合判别参数及对应的参数判别阈值用于接触网全网段的隐患或故障的实时判别，并用于接触网全网段的运行状态优劣的实时判别；所述计算分析中心还用于根据实时获取接触网全网段的参数，通过大数据的迭代，修正接触网全网段隐患或故障及运行状态优劣的判别参数及其阈值。

2.如权利要求1所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，所述接触网系统实时参数采集单元包括外部形态及机械性能参数传感器、电气参数传感器、环境因素传感器，用于获取接触网的外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数。

3.如权利要求2所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，所述外部形态及机械性能参数传感器包括：位移传感器、振动传感器、张力传感器、内应力传感器和运动加速度传感器，所述外部形态及机械性能参数传感器安装的位置包括在腕臂支持装置、悬挂导线、补偿装置、支柱或支撑预埋件上，用于实时采集锚段内各种外部形态参数、并根据各种外部形态输出机械性能参数、机械性能参数变量及机械性能参数变量变化程度参数。

4.如权利要求2所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，所述环境因素传感器包括：温度传感器、覆冰传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器，所述覆冰传感器安装在导线和承力索部分，所述温度传感器、风速传感器、雨量传感器、温湿度传感器和雪量传感器安装于各锚段。

5.如权利要求1-4任一所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，系统还包括实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元，所述实时动态数据显示、运行状态判别、报警单元根据所述计算分析中心输出的一种或几种组合运行状态优劣判别参数及对应的优劣参数判别阈值，对所述接触网系统实时参数采集单元采集的实时监测数据进行判别，确定接触网外部隐患引起接触网运行状态变化对列车运行影响程度，输出不同等级的报警信号。

6.如权利要求5所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统，其特征在于，系统还包括隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元，所述隐患、故障数据判别、输出、报警管理单元根据所述计算分析中心输出的一种或几种组合故障判别参数及对应的参数判别阈值，对所述接触网系统实时参数采集单元采集的实时监测数据进行判别，实现对接触网内部故障的实时判别，输出不同等级的维修报警信号。

7.一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警方法，其特征在于，步骤包括：

A、获取接触网全网段运行状态参数，所述接触网全网段运行状态参数包括以下参数中的一种或几种的组合：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数；

B、采用权利要求1-6任一所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统将所述接触网全网段的参数进行实时汇总、归类和对标，形成基础数据包；

C、对所述基础数据包进行分析和计算，归纳总结出一种或几种组合判别参数以及所述一种或几种组合判别参数对应的参数判别阈值，所述一种或几种组合判别参数及对应的参数判别阈值用于接触网全网段的隐患或故障的实时判别，用于接触网全网段的运行状态优劣的实时判别。

8.如权利要求7所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警方法，其特征在于，步骤还包括：D、实时获取接触网全网段的参数，通过迭代，修正判别接触网全网段的隐患或故障及运行状态优劣的判别参数及其阈值。

9.如权利要求7或8所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警方法，其特征在于，所述外部形态及机械性能参数包括：位移、振动、张力、内应力和运动加速度；所述环境参数包括：温度、覆冰、风速、雨量、温湿度和雪量。

10.一种接触网运行状态数据存储设备，其特征在于，所述存储设备存储有接触网全网段运行状态参数，所述接触网全网段运行状态参数包括以下参数中的一种或几种的组合：外部形态及机械性能参数、电气参数和环境参数，所述存储设备还存储了归纳总结出的一种或几种组合判别参数以及对应的参数判别阈值，所述一种或几种组合判别参数以及对应的参数判别阈值是以所述接触网全网段运行状态参数为基础数据，采用人工智能技术和大数据迭代分析得到的，并且应用于权利要求1-6任一所述的一种接触网在线监测及隐患、故障智能判别预警系统。

Images