CN118376893A - 一种燃弧定位检测系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种燃弧定位检测系统及其控制方法。系统包括：燃弧检测定位模块，用于持续监测受电弓滑板所处区域的声信号；热成像模块，用于实时获取受电弓所处区域的红外图像，红外图像标记有受电弓所处区域中各个点位的温度数据；上位机模块，用于对燃弧检测定位模块监测的声信号进行基于声学识别的燃弧识别，并在识别到表征燃弧的目标声信号的情况下，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间；无线车地模块，用于获取由上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。本申请提出的燃弧定位检测系统为列车提供了一种及时、可靠的损伤上报方案。

Description

一种燃弧定位检测系统及其控制方法

技术领域

本申请涉及电变量测量领域，具体而言，涉及一种燃弧定位检测系统及其控制方法。

背景技术

在高速列车行驶过程中，动车组通过接触网-受电弓系统来获取电能，但是受到许多不同的外界因素影响列车的受流情况。由于接触网与受电弓之间是通过滑动接触来获取电能，当列车高速运行时，接触网周期性的波动等原因导致弓网系统发生弓网分离，此时便会产生弓网电弧。

弓网电弧会引起摩擦副表面温升发生变化，导致发生受电弓滑板烧蚀，所以弓网电弧会对受电弓滑板具有一定的侵蚀作用，会缩短受电弓的服役寿命，也会对列车的通信系统和绝缘部件产生冲击，危害行车安全，所以需要一系列的弓网检测工作。而受电弓与接触网之间接触主要依靠的是受电弓滑板，所以受电弓滑板的表面损伤对列车的受流质量的影响极其重要。

相关领域中，对于受电弓滑板损伤的监测、定位、以及损伤预估、及时上报均存在迫切需求，然而相关技术目前仍无法满足相关需求。如，相关技术的一种方案中，能够通过紫外传感器感受燃弧的紫外线进行弓网燃弧的判断，但是只能获取燃弧次数和燃弧时间。相关技术的另一种方案中，能够通过识别电弧声的声信号特征进行对是否燃弧的判断和测量电弧能量，但是不能够精准找到由燃弧造成损伤的位置。

因此，本申请提供了一种燃弧定位检测系统及其控制方法，以解决上述技术问题之一。

发明内容

本申请的目的在于提供一种燃弧定位检测系统及其控制方法，能够解决上述提到的至少一个技术问题。具体方案如下：

根据本申请的具体实施方式，第一方面，本申请提供一种燃弧定位检测系统，包括：

燃弧检测定位模块，用于持续监测受电弓滑板所处区域的声信号；热成像模块，用于实时获取所述受电弓所处区域的红外图像，所述红外图像标记有所述受电弓所处区域中各个点位的温度数据；上位机模块，分别与所述燃弧检测定位模块和所述热成像模块相连接，所述上位机模块，用于对所述燃弧检测定位模块监测的所述声信号进行基于声学识别的燃弧识别，并在识别到表征燃弧的目标声信号的情况下，对所述目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定所述目标声信号的发生时间；无线车地模块，用于获取由所述上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将所述燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统；其中，所述燃弧定位检测结果包括所述目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及燃弧图像，所述燃弧图像基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像得到。

一种实施方式中，所述燃弧检测定位模块中包括高速摄像机；所述燃弧检测定位模块基于所述高速摄像机实时采集所述受电弓滑板所处区域的可见光图像；所述上位机模块还用于：将在所述目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到所述燃弧图像。

一种实施方式中，所述上位机模块配置有受电弓滑板寿命预测模型；所述上位机模块还用于：将所述目标声信号表征的能量值、以及所述燃弧图像表征的电弧温度输入所述受电弓滑板寿命预测模型，得到所述受电弓滑板寿命预测模型输出的、所述受电弓滑板的预测寿命值；所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的预测寿命值。

一种实施方式中，所述上位机模块配置有受电弓滑板损伤预测模型；所述上位机模块还用于：将所述目标声信号输入所述受电弓滑板损伤预测模型，得到所述受电弓滑板损伤预测模型输出的、所述受电弓滑板的损伤预测结果；所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的损伤预测结果。

一种实施方式中，所述受电弓滑板损伤预测模型的训练标签为受电弓滑板损伤图像中受电弓滑板损伤部的飞溅面积；其中，所述飞溅面积基于对所述受电弓滑板损伤图像按照顺序分别进行兴趣区域提取、中值滤波去除噪声、轮廓提取、轮廓面积对比、以及轮廓面积计算得到；所述训练标签输入所述受电弓滑板损伤预测模型的全连接层，经由所述受电弓滑板损伤预测模型的softmax分类器，输出为用于表征受电弓滑板损伤部飞溅程度的损伤预测结果。

一种实施方式中，所述燃弧检测定位模块中包括声学阵列麦克风，所述高速摄像机配置于所述声学阵列麦克风；所述燃弧检测定位模块基于所述声学阵列麦克风持续采集所述受电弓滑板所处区域的声信号。

根据本申请的具体实施方式，第二方面，本申请提供一种燃弧定位检测系统的控制方法，应用于第一方面任一实施例所述的燃弧定位检测系统，所述方法包括：

在列车行进过程中，控制所述燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制所述热成像模块实时获取所述受电弓所处区域的红外图像、以及控制所述上位机模块对所述燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别；其中，所述红外图像标记有所述受电弓所处区域中各个点位的温度数据；响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对所述目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定所述目标声信号的发生时间；以及基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像；控制所述无线车地模块获取由所述上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将所述燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统；其中，所述燃弧定位检测结果包括所述目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及所述燃弧图像。

一种实施方式中，所述燃弧检测定位模块中包括高速摄像机，所述方法还包括：控制所述燃弧检测定位模块基于所述高速摄像机实时采集所述受电弓滑板所处区域的可见光图像；所述基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像，包括：控制所述上位机模块将在所述目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到所述燃弧图像。

一种实施方式中，所述上位机模块配置有受电弓滑板寿命预测模型，所述方法还包括：响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，控制所述上位机模块将所述目标声信号表征的能量值、以及所述燃弧图像表征的电弧温度输入所述受电弓滑板寿命预测模型，得到所述受电弓滑板寿命预测模型输出的、所述受电弓滑板的预测寿命值；所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的预测寿命值。

一种实施方式中，所述上位机模块配置有受电弓滑板损伤预测模型所述方法还包括：响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，控制所述上位机模块将所述目标声信号输入所述受电弓滑板损伤预测模型，得到所述受电弓滑板损伤预测模型输出的、所述受电弓滑板的损伤预测结果；所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的损伤预测结果。

本申请实施例的上述方案与现有技术相比，至少具有以下有益效果：本申请提供的燃弧定位检测系统，包括燃弧检测定位模块、热成像模块、上位机模块以及无线车地通信模块。通过燃弧检测定位模块进行对电弧声音的判断和定位。通过热成像模块对电弧的温度进行检测，温度量用于寿命预测。通过燃弧检测定位模块上的高速摄像机与红外热成像的图像进行图像融合，可以实时显示电弧声的发生位置和温度。通过上位机模块对采集的数据进行处理，得到受电弓滑板的寿命预测以及电弧造成的损伤程度。通过无线车地模块可以实现车地实时通信，把得到的信息实时发送到云端服务器，进行实时监测。本技术方案不仅能够实时检测燃弧的发生，也能实时监测受电弓滑板的损伤位置以及电弧温度，也可以对滑板的寿命以及损伤做出评估，具有持续监测，损伤评估的特点。

附图说明

图1示出了根据本申请实施例的燃弧定位检测系统的框图；

图2示出了根据本申请实施例的一种燃弧定位检测系统的装配示意图；

图3示出了根据本申请实施例的基于上位机模块的系统功能分析导图；

图4示出了根据本申请实施例的声学阵列麦克风的框图；

图5示出了根据本申请实施例的声学阵列麦克风和高速摄像机的装配示意图；

图6示出了根据本申请实施例的上位机模块进行声音识别的处理逻辑示意图；

图7示出了根据本申请实施例的上位机模块进行声源定位的处理逻辑示意图；

图8示出了根据本申请实施例的上位机模块进行图像融合的处理逻辑示意图；

图9示出了根据本申请实施例的上位机模块对受电弓滑板的寿命预测的处理逻辑示意图；

图10示出了根据本申请实施例的上位机模块对受电弓滑板的损伤预测的处理逻辑示意图；

图11示出了根据本申请实施例的一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图；

图12示出了根据本申请实施例的另一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图；

图13示出了根据本申请实施例的又一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图；

图14示出了根据本申请实施例的再一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本申请实施例中可能采用术语第一、第二、第三等来描述，但这些描述不应限于这些术语。这些术语仅用来将描述区分开。例如，在不脱离本申请实施例范围的情况下，第一也可以被称为第二，类似地，第二也可以被称为第一。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测（陈述的条件或事件）”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测（陈述的条件或事件）时”或“响应于检测（陈述的条件或事件）”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者装置中还存在另外的相同要素。

特别需要说明的是，在说明书中存在的符号和/或数字，如果在附图说明中未被标记的，均不是附图标记。

下面结合附图详细说明本申请的可选实施例。

图1示出了根据本申请实施例的燃弧定位检测系统的框图，参见图1，燃弧定位检测系统1包括燃弧检测定位模块11、热成像模块12、上位机模块13、以及无线车地模块14。

燃弧检测定位模块11，用于持续监测受电弓滑板所处区域的声信号。

热成像模块12，用于实时获取受电弓所处区域的红外图像，红外图像标记有受电弓所处区域中各个点位的温度数据。

本申请中，受电弓所处区域包含了如接触网导线，受电弓滑板、弓头、上下导杆、下臂、升弓装置等，具体画面中包括如受电弓在工作过程时发生燃弧的画面，受电弓是否在降弓运行的画面，受电弓是否与接触网接触的画面，包括的内容有受电弓是否在工作区域，捕捉受电弓的是否发生燃弧时的画面，受电弓是否处于离线状态。

上位机模块13，分别与燃弧检测定位模块11和热成像模块12相连接，

上位机模块13，用于对燃弧检测定位模块11监测的声信号进行基于声学识别的燃弧识别，并在识别到表征燃弧的目标声信号的情况下，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间。

无线车地模块14，用于获取由上位机模块13提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。

其中，燃弧定位检测结果包括目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及燃弧图像，燃弧图像基于在目标声信号的发生时间获取的红外图像得到。

图2示出了根据本申请实施例的一种燃弧定位检测系统的装配示意图。参见图2，本申请中，燃弧检测定位模块11、热成像模块12、上位机模块13以及无线车地通信模块。燃弧检测定位模块11、热成像模块12均与上位机模块13相连接，燃弧检测定位模块11、热成像模块12均传输信息给上位机模块13，由上位机模块13进行信息的处理。上位机将处理完成的信息通过无线车地通信模块传输至列车信息管理系统。燃弧检测定位模块11通过声学传感器使输出的信号格式由声信号变成电信号，用来检测电弧的能量。热成像模块12能够探测物体表面光敏源，进而转换成电信号，对受电弓的滑板侧面进行检测，能够读取到受电弓所处区域的画面中的所有物体的表面温度，包括捕捉燃弧发生瞬间的电弧温度。上位机模块13可以获取燃弧检测定位模块11和热成像模块12中采集的数据，并进行信号的处理和存储。无线车地模块14可以将上位机处理后的信息实现车地实时通信，把采集以及处理后的数据传输至基地的服务器中。本申请中，车内搭载的无线车地通信模块，实现了车地实时通信，把采集的图像和数据信息实时发送到云端服务器，对弓网运行状态起到了实时监测的目的，最大程度保障列车安全温度运行。

本申请提供的基于声信号检测的燃弧定位检测系统，各模块的工作方法如下：燃弧检测定位模块11中包含一个声学阵列麦克风和高速摄像机。燃弧检测定位模块11通过持续采集受电弓滑板处的声学信号，并通过信号调理和放大电路进行对声信号的转换，传输至上位机中的处理模块进行存储和处理，通过上位机中的燃弧判断程序对受电弓滑板是否燃弧进行判断。声学阵列麦克风是由麦克风阵列单元、数据采集卡组成，能够根据相控阵原理确定声源的位置。麦克风阵列单元负责收集声源信号并进行处理，数据采集卡进行多通道数据同步运输，数据采集卡与上位机进行通信接口进行连接传输。高速摄像机用来实时记录燃弧发生瞬间的画面，用来拍摄燃弧时受电弓滑板的材料发生飞溅的画面，用于作为损伤判断的图像。红外热成像模块12包含一个长波红外相机和LED红外补光灯组成，长波红外相机利用红外探测器、光学成像物镜接收被测目标的红外辐射信号，由电子扫面电路转换成电信号，进而测出被测物体的表面温度。上位机模块13对燃弧检测定位模块11中采集的声学信号进行燃弧识别和对燃弧位置进行声源定位，对红外热成像模块12采集的图片进行温度信息处理，对高速摄像机采集的图片与红外热成像模块12采集的图片进行图像融合的操作。对采集到的多个物理量进行滑板寿命预测和损伤程度大小的判断。

图3示出了根据本申请实施例的基于上位机模块13的系统功能分析导图。参见图3，上位机模块13主要是对采集的数据进行处理，实现持续可视化的工作。上位机模块13主要包含系统的开发环境、整体界面设计以及实现各种功能。主要包括图像显示界面，数据传输和处理、声信号还原图像、热成像图像融合处理以及寿命预测和损伤判断。采用VS开发环境配置，通过C++编程调用类库实现通信协议、数据处理、数据还原等功能。

一示例中，燃弧检测定位模块11中包括声学阵列麦克风111。其中，高速摄像机配置于声学阵列麦克风。

本申请中，燃弧检测定位模块11基于声学阵列麦克风111持续采集受电弓滑板所处区域的声信号。

图4示出了根据本申请实施例的声学阵列麦克风111的框图。

图5示出了根据本申请实施例的声学阵列麦克风111和高速摄像机112的装配示意图。

参见图4、图5，本发明提供了基于声信号检测的燃弧定位检测系统，该系统采用声信号作为检测量。采用图4所示的麦克风阵列采集系统对声信号采集，该系统由图像采集模块、MEMS采集板、补光灯模块、MEMS阵列板组成。其中图像采集主要由高速摄像机，采用分辨率为1080p，30fps的自动对焦摄像头。MEMS采集板主要对采集的声学信号通过A/D采集卡采集信号，随后头通过信号调理放大电路做降噪作用，先对声信号做增益放大，然后通过高通、低通滤波器对声信号做频率过滤，把采集到的无关声音过滤，随后通过RS232的通讯方式向上位机做数据输送作用。补光灯模块采用LED补光灯，光强为5500-6000mcd，为高速摄像头的图像采集提供足够的亮度。MEMS阵列板的排列方式如图5所示，排列阵列为多臂螺旋结构，麦克风数量为64个，采集频率范围为20Hz-80KHz。

本申请中，上位机模块13可以通过声学识别，在如刹车声、电机、轮轨等干扰声中有效识别电弧声，并根据对电弧声的进一步分类识别，有效识别燃弧声。

图6示出了根据本申请实施例的上位机模块13进行声音识别的处理逻辑示意图。参考图6，上位机模块13的声音识别功能，用于判断采集的声音信号是否为电弧声，电弧声有不同与其他声音的声音特征，通过对列车运行的声音信号进行分析，就可以判断出是否发生燃弧现象。弧声信号具有频率和能量两大特征，根据列车运行的声音分类显示，电弧声的声音频率主要为5~17kHz，通过使用傅里叶变换能够获取声音的频率特征，通过短时能量法算法进行数字信号处理，声音信号长度为L先对采样得到的数字信号进行分帧处理，使每一帧有N个采样点，总帧数计算为L1=L/N。使用matlab对每帧信号进行短时能量法计算，可以得到采样信号的能量特征，根据电弧声的能量强度比对便可判断是否为电弧声。而判断则采用神经网络对声音进行判断，而神经网络判断需要对其进行训练，训练采用多种声音样本集，主要包括为刹车声、电机、轮轨等声音，通过BP神经网络进行训练。构建神经网络，定义采样的声音向量为神经网络的输入层，输入层包括2个输入神经元。输出层为4个输出神经元。采用softmax函数对输出层的结果计算输出概率值，通过交叉熵函数计算输出概率值的损失函数，根据得到的损伤函数采用梯度下降法去更新BP神经网络的权重和偏置，使得网络达到最优。通过对神经网络的训练，能够分出4类声音，分别是刹车声，电机、轮轨、气动声，背景声，电弧声，从而能够进行对弧声的判断

本申请中，上位机模块13可以通过声源定位的方式，对燃弧发生的点位进行有效定位。

图7示出了根据本申请实施例的上位机模块13进行声源定位的处理逻辑示意图。

参见图7，在判断是发生燃弧现象时，上位机模块13需要对燃弧声音进行声源定位，得到燃弧声发生的位置。针对麦克风阵列，采用传统的延时求和波束形成的方法(DAS)，首先离散目标声源区域形成聚焦网格点，然后根据各聚焦网格点位置对各传感器测量的声压信号进行“相位对齐”和“求和运算”，使真实声源附近聚焦点处的输出量被增强，其他聚焦点处的输出量被衰减，从而识别声源。为了清晰化传统DAS波束形成的结果，采用CLEAN-SC反卷积算法进行图像的清晰调整，该算法清晰化效果高，迭代效率高，成像时间短，由此可以满足快速定位的要求。对目标进行定位后，根据多帧声音信号的定位，计算出平均定位结果。同时在高速摄像机持续拍摄的多帧图像中标记电弧声的位置，实现基于声信号的声源定位。

本申请中，燃弧检测定位模块11中包括高速摄像机112。示例的，燃弧检测定位模块11基于高速摄像机112实时采集受电弓滑板所处区域的可见光图像。

上位机模块13还用于将在目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到燃弧图像。

本申请中，红外热成像模块12主要由热成像仪和LED红外补光灯组成，主要完成红外图像和温度数据的采集，热成像仪的分辨率为256*192，采用广角镜头，测温范围为-20℃-600℃，25Hz的采集速度。红外热成像模块12采用长波红外相机，相机的前面板采用锗玻璃，具有较高的折射系数和对红外光透明的功能。红外热成像仪红外热成像工业相机利用红外探测器、光学成像物镜接收被测目标的红外辐射信号，经过红外光学系统红外探测器的光敏源上利用电子扫描电路对被测物的红外热像进行扫描，经过放大处理转换成电信号。热成像模块12通过不间断地运行，对受电弓滑板的区域进行选定，实时采集受电弓滑板的温度，当燃弧发生时，能够调出相应的红外图像和温度数据。

本申请中，受电弓所处区域包含了如接触网导线，受电弓滑板、弓头、上下导杆、下臂、升弓装置等，具体画面中包括如受电弓在工作过程时发生燃弧的画面，受电弓是否在降弓运行的画面，受电弓是否与接触网接触的画面，包括的内容有受电弓是否在工作区域，捕捉受电弓的是否发生燃弧时的画面，受电弓是否处于离线状态。

图8示出了根据本申请实施例的上位机模块13进行图像融合的处理逻辑示意图。

参见图8，在燃弧发生时，热成像模块12也同时采集电弧处温度，根据采集的红外图像，进行对图像的融合处理，使得在电弧位置上能够体现出当前电弧的温度，采集电弧温度。由于相机镜头的多样性导致三维空间和相机成像平面空间的对应关系不具有统一性，所以需要通过相机标定技术，对红外图像的处理。首先需要进行对图像的预处理，使之与可见光图像大小相同，对其进行色彩空间转换，随后二值化处理，把噪音去掉。随后进行边缘检测，获取轮廓区域，接着使用Harris角点检测方法搜寻角点。通过张友正棋盘法计算角点坐标，通过OpenCV获得红外相机的内参和旋转平移矩阵，计算出畸变矩阵参数，针对畸变系数矩阵和相机内参矩阵对图像进行校正，完成对红外图像的校正。对可见光图像进行图像配准，将不同图像中相同物体的对应像素点坐标进行匹配。

本申请中，采用对应点匹配配准算法对可见光图像进行配准。先对红外图形和灰度图像进行灰度化，保留目标区域，随后做边缘检测，把目标区域的边缘显示出来，通过OpenCV库寻找红外图像和可见光图像的角点，接着进行对应点匹配，获得两图的变换矩阵，最后进行源图像变换，得到配准后图像。两图像完成了处理后，进行对图像的融合，采用绝对值取大融合规则，该算法计算图像中每个点的灰度值大小，对图像权重进行计算。首先先获取所需融合图像的高频分量，获得灰度矩阵，随后采用绝对值取大的规则去计算像素点的权重矩阵，最后把高频分量进行融合，便可以把两图中的特征进行融合。

本申请中，上位机模块13配置有受电弓滑板寿命预测模型。

上位机模块13还用于将目标声信号表征的能量值、以及燃弧图像表征的电弧温度输入受电弓滑板寿命预测模型，得到受电弓滑板寿命预测模型输出的、受电弓滑板的预测寿命值。

在一些实施例中，基于斯皮尔曼秩相关系数，确定电弧温度和电弧能量数据的多元统计量对滑板电寿命的影响程度。针对多元统计量，按不同统计量对电弧发生时的影响程度加权，并采用加权欧式距离确定融合评价指标。根据融合评价指标与电寿命的散点符合单调变化趋势的数据作为训练样本，分别通过线性函数、对数函数、指数函数、幂函数对数据样本进行线性回归预测，得到各个函数各自的误差平方和。基于误差平方和最小的函数构建受电弓滑板寿命预测模型。

示例的，燃弧定位检测结果还包括受电弓滑板的预测寿命值。

图9示出了根据本申请实施例的上位机模块13对受电弓滑板的寿命预测的处理逻辑示意图。

参见图9，用采集到的数据量进行对受电弓滑板的寿命预测，采用寿命预测模型的方式。该模型是基于一元线性回归模型进行寿命的定量评估。针对受电弓滑板的电弧侵蚀机理，采集电弧的能量与电弧的温度作为评价指标。在电弧发生时，会产生巨大的能量，导致滑板与接触线的温度急剧上升，高温使得滑板表面局部区域的材料瞬间熔化与气化，电弧的作用力使熔融液滴喷爆、溅射出来，从而形成烧蚀坑。所以电弧的温度与电弧的能量为影响侵蚀程度的大小，影响着滑板的寿命。根据此机理设计出寿命预测模型，首先采用斯皮尔曼秩相关系数探讨电弧温度和电弧能量数据的多元统计量对滑板电寿命的影响程度，随后按不同统计量对电弧发生时寿命影响程度加权，采用加权欧式距离计算融合评价指标。根据融合评价指标与电寿命的散点符合单调变化趋势的数据作为训练样本，通过选用线性函数、对数函数、指数函数、幂函数这几种函数对数据样本做出线性回归预测，根据误差平方和(SSE)作为四个函数优劣评价指标，确定最优模型，从而设计出满足受电弓滑板的寿命预测模型，在电弧发生时，持续记录多次发生电弧的能量和温度，进行对受电弓滑板的寿命预测。

本申请中，上位机模块13配置有受电弓滑板损伤预测模型。

上位机模块13还用于将目标声信号输入受电弓滑板损伤预测模型，得到受电弓滑板损伤预测模型输出的、受电弓滑板的损伤预测结果。示例的，燃弧定位检测结果还包括受电弓滑板的损伤预测结果。

本申请中，受电弓滑板损伤预测模型的训练标签为受电弓滑板损伤图像中受电弓滑板损伤部的飞溅面积。其中，飞溅面积基于对受电弓滑板损伤图像按照顺序分别进行兴趣区域提取、中值滤波去除噪声、轮廓提取、轮廓面积对比、以及轮廓面积计算得到。训练标签输入受电弓滑板损伤预测模型的全连接层，经由受电弓滑板损伤预测模型的softmax分类器，输出为用于表征受电弓滑板损伤部飞溅程度的损伤预测结果。

图10示出了根据本申请实施例的上位机模块13对受电弓滑板的损伤预测的处理逻辑示意图。

参见图10，由于电弧为等离子体，在燃弧时，电弧会的反冲压力会造成材料的飞溅，使受电弓滑板的材料发生飞溅，通过训练飞溅量模型判断损伤的程度大小。采用1DCNN模型进行训练，输入层为电弧声的信号，训练标签为经过特征提取的飞溅图像。所述的飞溅步骤为通过高速摄像机拍摄的图像，进行ROI提取感兴趣的区域，采用中值滤波去除噪声，接着选用OpenCV中的轮廓提取算法提取每个轮廓的面积，通过对比提取的轮廓面积，计算轮廓面积，得到飞溅量的大小，记录图片对应的飞溅量大小作为1DCNN模型的训练标签。1D-CNN模型中卷积层通过卷积运算降低数据维度并提取特征，同时使用池化去提高计算速度。特征提取后，所有特征输入到全连接层，最后使用softmax分类器进行对结果分类，从而实现飞溅量大小的分类，进而对飞溅量程度的判断，最后完成损伤程度的评价。模型训练完成后，可以通过输入电弧声信号进行对损伤程度的判断，从而实现对受电弓滑板的损伤判断，实现简单的损伤风险预计。

本申请提出的一种燃弧定位检测系统，通过对受电弓滑板附近的声信号检测，有效识别能够表征燃弧的声信号，进而通过声源定位、发声时间捕捉、红外成像、可见光成像等技术，精准获取燃弧点的位置信息、燃弧时间、燃弧温度、以及受电弓滑板损伤程度，并进一步通过对相关数据的进一步分析，实现对受电弓滑板处的损伤预估及寿命预估。在此基础上，将所得到的与燃弧有关的全部信息进行上报至列车信息管理系统，以使中控端能够在列车发生燃弧的情况下做出及时反映以及有效分析，为列车提供了一种及时、可靠的损伤上报方案。

基于相同的技术构思，本申请还提供了一种燃弧定位检测系统的控制方法，该方法应用于上述任一实施例所述的燃弧定位检测系统，若下述实施例中存在不清楚之处，可参见上述任一实施例。

图11示出了根据本申请实施例的一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图。参见图11，控制方法包括以下步骤S111至步骤S113。

步骤S111，在列车行进过程中，控制燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制热成像模块实时获取受电弓所处区域的红外图像、以及控制上位机模块对燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别。

其中，红外图像标记有受电弓所处区域中各个点位的温度数据。

步骤S112，响应于上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间。以及基于在目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像。

步骤S113，控制无线车地模块获取由上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。

其中，燃弧定位检测结果包括目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及燃弧图像。

本申请中，燃弧检测定位模块中包括高速摄像机。

图12示出了根据本申请实施例的另一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图。参见图12，控制方法包括以下步骤S121至步骤S123。

步骤S121，在列车行进过程中，控制燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制热成像模块实时获取受电弓所处区域的红外图像、控制燃弧检测定位模块基于高速摄像机实时采集受电弓滑板所处区域的可见光图像、以及控制上位机模块对燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别。

步骤S122，响应于上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间。以及控制上位机模块将在目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到燃弧图像。

步骤S123，控制无线车地模块获取由上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。

本申请中，上位机模块配置有受电弓滑板寿命预测模型。

图13示出了根据本申请实施例的又一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图。参见图13，控制方法包括以下步骤S131至步骤S133。

步骤S131，在列车行进过程中，控制燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制热成像模块实时获取受电弓所处区域的红外图像、以及控制上位机模块对燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别。

其中，红外图像标记有受电弓所处区域中各个点位的温度数据。

步骤S132，响应于上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间，以及基于在目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像，以及控制上位机模块将目标声信号表征的能量值、以及燃弧图像表征的电弧温度输入受电弓滑板寿命预测模型，得到受电弓滑板寿命预测模型输出的、受电弓滑板的预测寿命值。

步骤S133，控制无线车地模块获取由上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。

其中，燃弧定位检测结果包括目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、燃弧图像、以及受电弓滑板的预测寿命值。

本申请中，上位机模块配置有受电弓滑板损伤预测模型。

图14示出了根据本申请实施例的再一种燃弧定位检测系统的控制方法的流程图。参见图14，控制方法包括以下步骤S141至步骤S143。

步骤S141，在列车行进过程中，控制燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制热成像模块实时获取受电弓所处区域的红外图像、以及控制上位机模块对燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别。

其中，红外图像标记有受电弓所处区域中各个点位的温度数据。

步骤S142，响应于上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定目标声信号的发生时间，以及基于在目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像，以及控制上位机模块将目标声信号输入受电弓滑板损伤预测模型，得到受电弓滑板损伤预测模型输出的、受电弓滑板的损伤预测结果。

步骤S143，控制无线车地模块获取由上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统。

其中，燃弧定位检测结果包括目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、燃弧图像、以及受电弓滑板的损伤预测结果。

本申请提供的燃弧定位检测系统，包括燃弧检测定位模块、热成像模块、上位机模块以及无线车地通信模块。在本申请提供的燃弧定位检测系统及其控制方法中，燃弧检测定位模块进行对电弧声音的判断和定位。通过热成像模块对电弧的温度进行检测，温度量用于寿命预测。通过燃弧检测定位模块上的高速摄像机与红外热成像的图像进行图像融合，可以实时显示电弧声的发生位置和温度。通过上位机模块对采集的数据进行处理，得到受电弓滑板的寿命预测以及电弧造成的损伤程度。通过无线车地模块可以实现车地实时通信，把得到的信息实时发送到云端服务器，进行实时监测。本技术方案不仅能够实时检测燃弧的发生，也能实时监测受电弓滑板的损伤位置以及电弧温度，也可以对滑板的寿命以及损伤做出评估，具有持续监测，损伤评估的特点。

可以理解的是，本申请上述实施例中，受电弓滑板的损伤预测以及寿命预测可以同步执行，也可以仅执行其中一项。当受电弓滑板的损伤预测以及寿命预测同步执行时，燃弧定位检测结果包括目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、燃弧图像、受电弓滑板的预测寿命值、以及受电弓滑板的损伤预测结果。

本申请中，在列车运行的过程中，声学阵列麦克风持续地采集受电弓滑板附近的声音，当燃弧发生时，采集的声音经过上位机处的声音识别判断，确定燃弧发生的时间。确认燃弧发生后，上位机根据采集的电弧声信号的频率和能量进行对电弧声的声源位置确定，找出电弧发生的位置。确认燃弧发生后，红外热成像模块中的红外相机实时记录燃弧发生位置的温度，持续采集电弧位置的温度。确认燃弧发生后，声学阵列上的高清摄像机实时拍摄受电弓滑板处的图像，抓取燃弧给受电弓滑板造成的材料飞溅，对受电弓滑板区域持续监测。上位机模块对采集的多个物理量进行信号处理，对受电弓滑板进行寿命预测，进行损伤程度的评估。上位机处理完后，通过图像融合方式，把红外热成像的图像与高速摄像机的图像进行图像融合处理，在图中显示电弧在受电弓滑板的位置，受电弓滑板的寿命预测以及此次电弧侵蚀的损伤程度。通过无线通信设备实现车地实时通信，把采集到的数据和受电弓滑板信息实时发送至云端服务器，对弓网运行状态实时监测。

尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本申请的方法和装置能够利用标准编程技术来完成，利用基于规则的逻辑或者其他逻辑来实现各种方法步骤。还应当注意的是，此处以及权利要求书中使用的词语“装置”和“模块”意在包括使用一行或者多行软件代码的实现和/或硬件实现和/或用于接收输入的设备。

此处描述的任何步骤、操作或程序可以使用单独的或与其他设备组合的一个或多个硬件或软件模块来执行或实现。在一个实施方式中，软件模块使用包括包含计算机程序代码的计算机可读介质的计算机程序产品实现，其能够由计算机处理器执行用于执行任何或全部的所描述的步骤、操作或程序。

出于示例和描述的目的，已经给出了本申请实施的前述说明。前述说明并非是穷举性的也并非要将本申请限制到所公开的确切形式，根据上述教导还可能存在各种变形和修改，或者是可能从本申请的实践中得到各种变形和修改。选择和描述这些实施例是为了说明本申请的原理及其实际应用，以使得本领域的技术人员能够以适合于构思的特定用途来以各种实施方式和各种修改而利用本申请。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

进一步可以理解的是，除非有特殊说明，“连接”包括两者之间不存在其他构件的直接连接，也包括两者之间存在其他元件的间接连接。

进一步可以理解的是，本申请实施例中尽管在附图中以特定的顺序描述操作，但是不应将其理解为要求按照所示的特定顺序或是串行顺序来执行这些操作，或是要求执行全部所示的操作以得到期望的结果。在特定环境中，多任务和并行处理可能是有利的。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本申请领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由上面的权利范围指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利范围来限制。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种燃弧定位检测系统，其特征在于，包括：

燃弧检测定位模块，用于持续监测受电弓滑板所处区域的声信号；

热成像模块，用于实时获取所述受电弓所处区域的红外图像，所述红外图像标记有所述受电弓所处区域中各个点位的温度数据；

上位机模块，分别与所述燃弧检测定位模块和所述热成像模块相连接，

所述上位机模块，用于对所述燃弧检测定位模块监测的所述声信号进行基于声学识别的燃弧识别，并在识别到表征燃弧的目标声信号的情况下，对所述目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定所述目标声信号的发生时间；

无线车地模块，用于获取由所述上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将所述燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统；其中，所述燃弧定位检测结果包括所述目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及燃弧图像，所述燃弧图像基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像得到。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述燃弧检测定位模块中包括高速摄像机；

所述燃弧检测定位模块基于所述高速摄像机实时采集所述受电弓滑板所处区域的可见光图像；

所述上位机模块还用于：

将在所述目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到所述燃弧图像。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述上位机模块配置有受电弓滑板寿命预测模型；

所述上位机模块还用于：

将所述目标声信号表征的能量值、以及所述燃弧图像表征的电弧温度输入所述受电弓滑板寿命预测模型，得到所述受电弓滑板寿命预测模型输出的、所述受电弓滑板的预测寿命值；

所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的预测寿命值；

其中，所述受电弓滑板寿命预测模型采用如下方式得到：

基于斯皮尔曼秩相关系数，确定电弧温度和电弧能量数据的多元统计量对滑板电寿命的影响程度；

针对所述多元统计量，按不同统计量对电弧发生时的所述影响程度加权，并采用加权欧式距离确定融合评价指标；

根据所述融合评价指标与电寿命的散点符合单调变化趋势的数据作为训练样本，分别通过线性函数、对数函数、指数函数、幂函数对数据样本进行线性回归预测，得到各个所述函数各自的误差平方和；

基于所述误差平方和最小的函数构建所述受电弓滑板寿命预测模型。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述上位机模块配置有受电弓滑板损伤预测模型；

所述上位机模块还用于：

将所述目标声信号输入所述受电弓滑板损伤预测模型，得到所述受电弓滑板损伤预测模型输出的、所述受电弓滑板的损伤预测结果；

所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的损伤预测结果。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述受电弓滑板损伤预测模型的训练标签为受电弓滑板损伤图像中受电弓滑板损伤部的飞溅面积；

其中，所述飞溅面积基于对所述受电弓滑板损伤图像按照顺序分别进行兴趣区域提取、中值滤波去除噪声、轮廓提取、轮廓面积对比、以及轮廓面积计算得到；

所述训练标签输入所述受电弓滑板损伤预测模型的全连接层，经由所述受电弓滑板损伤预测模型的softmax分类器，输出为用于表征受电弓滑板损伤部飞溅程度的损伤预测结果。

6.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述燃弧检测定位模块中包括声学阵列麦克风，所述高速摄像机配置于所述声学阵列麦克风；

所述燃弧检测定位模块基于所述声学阵列麦克风持续采集所述受电弓滑板所处区域的声信号。

7.一种燃弧定位检测系统的控制方法，其特征在于，应用于权利要求1至6中任一项所述的燃弧定位检测系统，所述方法包括：

在列车行进过程中，控制所述燃弧检测定位模块持续监测受电弓滑板所处区域的声信号、控制所述热成像模块实时获取所述受电弓所处区域的红外图像、以及控制所述上位机模块对所述燃弧检测定位模块监测到的声信号进行基于声学识别的燃弧识别；

其中，所述红外图像标记有所述受电弓所处区域中各个点位的温度数据；

响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，对所述目标声信号进行声源定位，得到声源定位结果，以及确定所述目标声信号的发生时间；以及基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像；

控制所述无线车地模块获取由所述上位机模块提供的燃弧定位检测结果，并基于车地实时通信，将所述燃弧定位检测结果传输至列车信息管理系统；

其中，所述燃弧定位检测结果包括所述目标声信号的发生时间、目标声源定位结果、以及所述燃弧图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述燃弧检测定位模块中包括高速摄像机，所述方法还包括：

控制所述燃弧检测定位模块基于所述高速摄像机实时采集所述受电弓滑板所处区域的可见光图像；

所述基于在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像，生成燃弧图像，包括：

控制所述上位机模块将在所述目标声信号的发生时间获取的可见光图像、与在所述目标声信号的发生时间获取的红外图像进行图像融合，得到所述燃弧图像。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述上位机模块配置有受电弓滑板寿命预测模型，所述方法还包括：

响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，控制所述上位机模块将所述目标声信号表征的能量值、以及所述燃弧图像表征的电弧温度输入所述受电弓滑板寿命预测模型，得到所述受电弓滑板寿命预测模型输出的、所述受电弓滑板的预测寿命值；

所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的预测寿命值。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述上位机模块配置有受电弓滑板损伤预测模型所述方法还包括：

响应于所述上位机模块识别到表征燃弧的目标声信号，控制所述上位机模块将所述目标声信号输入所述受电弓滑板损伤预测模型，得到所述受电弓滑板损伤预测模型输出的、所述受电弓滑板的损伤预测结果；

所述燃弧定位检测结果还包括所述受电弓滑板的损伤预测结果。