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2020第二屆中國智能展覽會
機器視覺

高鐵受電弓智能監測紅外熱像應用方案

  2019年12月27日  

行業背景資料

  摘要:中國已經成為世界最大的城市軌道交通市場,至2020年全網運營線路總長將超過800公里以上,根據規劃2025年將形成1000公里超大地鐵網絡。從行業大背景來看,城市軌道交通投資的增幅超過同期的鐵路投資,截止2018年底我國35個城市開通城市軌道交通運營線路185條,運營線路總長度 5761.4 公里,新增線路里程728.7公里。在實施規劃線路總長達7,611 公里。


  受電弓/接觸網關系是高速電氣化鐵路安全運行的三大核心關系之一,弓網系統良好的服役性能是保障高速列車可靠、安全運行的基本條件。2012年之后鐵道部先后印發了6C 系統統一技術規范等多項規范,要求全面提升接觸網和受電弓的檢測監測手段和技術水平,實現對接觸網和受電弓的全覆蓋檢查。

 

方案需求資料

  為了實現鐵路管理信息化、智能化的目標,我們提出了高鐵受電弓智能檢測監測紅外熱像應用解決方案。該方案采用安裝在電力機車上的網絡型在線式紅外熱成像儀,在電力機車運行時對接觸網電氣設備關鍵節點進行連續不間斷的溫度狀態監測,并將監測數據實時記錄在存儲器中,通過對實時監測到的目標溫度數據進行分析處理,生成數據報告,有效定位接觸網電氣設備的故障點。實際運行情況表明,系統輸出的溫度異常信息可以為預先排除接觸網電氣設備故障隱患提供有力依據,實現了接觸網檢測電氣設備管理從維護運行到狀態運行的重大提升。


選型產品環境適應性需求

  鐵路弓網為電力機車輸送電能,其質量和工作狀態直接影響鐵路的運輸能力和安全。作為露天設置的接觸網,常年暴露在室外,易受污染、腐蝕、摩擦等影響,品質下降,進而影響機車電力輸送及引發相關安全問題。在高鐵上增加視頻監控設備中,視頻監控對前端采集設備性能要求極高,且由于有長期震動,地域跨度大,經歷嚴寒酷暑,以及體積等局限,要求設備必須抗震、大范圍溫差內工作,具備極強適應能力及24小時監控能力。系統設備為工業級產品,能滿足室外防水,防潮,防塵防震的要求,能夠適應各種惡劣氣候條件,露天設備應有防雷措施.


監測系統功能要求

  對受電弓部件缺失,弓網關系異常等狀態進行監測.具有對檢測出的數據和圖像進行記錄,分析,判斷,整理的功能, 及時發現受電弓滑板的異常狀態以指導接觸網維修。

  
方案目標資料

  智能監測方案要達到的目標:
  將目前的計劃修+故障修的模式逐步向狀態修模式的轉變,以大數據技術與智能圖像識別分析技術+熱成像技術結合 

  紅外熱成像溫測技術通過在車輛運行過程中,24小時實時觀測受電弓表面熱狀態分布,每秒鐘可采集高達百幅的紅外熱圖,定位和診斷受電弓異常,具有不停運、不接觸、快速、直觀的特點,配合后端的智能分析算法,實時監控受電弓的當前工作狀態,通過對電氣設備表面的熱像圖分析,判斷和診斷設備狀態及其隱患和缺陷并對潛在的故障和發熱進行提前報警,這對于及時發現、處理、避免潛在事故的發生起到關鍵而有效的作用。

方案產品選型要求:

  ●檢測效率高:采用在線測溫檢測方式,檢測效率高;選型紅外熱像儀能做到測溫速度快、準確、日夜監控、安全、方便的測溫。

  ●自動化程度高:檢測過程和監控錄像自動執行;

  ●具有視頻采集、離線拉弧檢測、高溫異常點檢測、受電弓電流實時采集、數據分析與報警功能,報警界面

  ●全天候檢測:無論雨、雪等惡劣天氣均可檢測,不受氣候條件影響;技術先進、可靠:采用非接觸的圖像測量技術在體現技術先進的同時,極大地提高了系統的可靠性。大屏幕顯示技術,實現了受電弓車頂狀況的室內可視化觀測。

  ●24小時全天候監測,無需任何光源,零照度、透煙霧、透水霧監測;IP66高防護等級,可在惡劣天氣下正常運行。系統能在惡劣的氣候環境中正常工作,具有超強的低溫環境防護,以及抗高溫、高濕度的性能。無論是刮風下雨,酷熱潮濕,還是低溫寒冷,都可以實現不間斷自動監測,保證在北方嚴寒地區以及南方的高溫酷熱地區的關鍵設備工作狀態監測正常進行。

產品特性分析

  紅外智能在線實時監測系統是集可見光、紅外熱成像和嵌入式處理技術于一體的實時監控、監測系統,系統可對受電弓進行自動巡檢、實時監測、自動預警、實時獲取設備故障狀態的熱信息,并融入大數據技術與智能圖像識別分析技術,具有不停電、遠距離、安全可靠、檢測精度高等特點,實現在線監測和設備狀態檢修非常有效的方法。

  FC-R 特性優勢分析:
  ●內置視頻分析器,具備識別計算能力  
  精度高、測溫快速、精確,均勻性好,在隨著場景的變換過程中,系統總是在瞬間就能得到觀察到的場景所有溫度,圖像均勻性高,不會因為場景的變化而產生測溫的差異
  ●校正測溫功能適用于火災探測、安全監控和設備熱溫監控
  ●多種告警通知選擇,包括電子郵件、數字輸出或VMS報警
  ●非常適合與第三方分析設備配合使用,包括FLIR全球合作伙伴提供的分析設備
     具有良好的標準性、開放性、集成性、安全性、可擴充性及可維護性
  ●可通過web或手機應用配置熱像儀
  ●寬動態范圍熱成像,適用于業界領先的威脅偵測  
   ●實時在線監測,全實時圖像,圖像無延時現象
        圖像幀率為每秒25幀,完全實時圖像,不會出現圖像停頓、圖像滯后以及跳躍感。避免了在操作人員進行云臺轉動控制和鏡頭焦距調節過程中,出現圖像滯后導致調節及觀測困難的情況。

 

方案特性應用
  采用在線測溫功能的紅外熱成像儀FLIRFC-R,可實現在線監測+智能分析兩個功能。

  在線監測
  只有在系統還未出現故障時就要把故障檢測出來,并采取有效應對措施,實現提前預判決故障至關重要。預防檢測就成了一個重要的手段,電力系統故障最初表現就是發熱,不正常的發熱現象就是故障的直接表現。通過高速紅外熱像儀實時進行觀測,每秒鐘可采集高達百幅的紅外熱圖,再配合后端的智能分析算法,就能實時監控受電弓的當前工作狀態,對潛在的故障和發熱進行提前報警,從而有效的避免了潛在事故的發生。紅外熱成像儀不受光線影響的特點,更加適合在隧道等光線不足的情況下使用,采用紅外熱成像儀,對受電弓與接觸網之間的接觸不良所產生火花、電弧,接觸網故障、電弓損壞故障等,都能了如指掌,真正讓故障點、高溫點無所遁形,保證列車的安全平穩運行。

  系統檢測包括以下幾個方面
  ●高架接觸網懸鏈檢測
  ●碳滑塊磨耗檢測
  ●碳滑塊斷裂監測
  ●受電弓部件缺失監測
  ●偏移量異常監測(弓網關系)
  ●傾斜度異常監測(弓網關系)

  系統應具有超限報警的功能:對碳滑板磨耗超限,碳滑板斷裂缺損,弓網關系異常(傾斜度及偏移量超出正常范圍)及部件缺失等受電弓異常工作狀態進行報警.

  高架接觸網懸鏈檢測

  高架接觸網懸鏈該系統懸浮或橋塔之上,易受機械張力的影響,交通線路過于繁忙時,主高架接觸網懸鏈通常容易過熱產生連接故障,導致接觸線受熱延伸甚至失去張力變得松弛,接觸線圍繞集電弓蜷曲的可能性變大,甚至導致列車高出軌道電線堵塞等,這將使得電線維修耗費大量的時間,會出現安全隱患、經濟損失等后果。

  高架接觸網懸鏈是一種為列車頭或列車供電的懸浮線系統,通過集電弓導電。懸鏈系統至少使用兩條線:一條懸纜線或懸鏈,通過高度差或連接線為接觸線提供支持。該系統懸浮在橋塔之上,易受機械張力的影響。如下圖所示為兩條電纜的接合點。

弓網系統在高速列車牽引供電系統中的位置

  FC-R 對每個測點的地理位置、測量值或工作狀態進行連續采集,如出現異常,系統會自動生成報警(聲光報警、短信報警、郵件報警可選),第一時間通知到相關人員,將可能出現的險情消滅在萌芽狀態。

 

接觸網檢測

  接觸網連接件發生過熱的主要原因有:

   (1)氧化腐蝕。由于外部熱缺陷的導體接頭部位長期裸露在大氣中,長年受到日曬、雨淋、風塵結露及化學活性氣體的侵蝕,造成連接件導體接觸表面嚴重銹蝕或氧化,氧化層都會使金屬接觸面的電阻率增加幾十倍甚至上百倍。
   (2)連接件接頭松動。導體連接部位在長期遭受機械振動、抖動或在風力作用下擺動,使導體壓接螺絲松動。

  接觸網有很多接頭、回流線等,牽引變電有變壓器、熔斷器、斷路器及所有配電線等。使用紅外熱像儀可以發現接頭松動或接觸不良(抽頭變換器)、套管過熱、過載、三相負載不平衡等隱患(見圖)。其影響為產生電弧、短路、燒毀、起火。接觸網連接件容易受到外界因素的影響發生過熱,嚴重時造成供電中斷,引發列車停運事故。

接觸網檢測

回流線檢測

  
  地面監測,要嚴控關鍵設備,通過紅外測溫及地面固定監測裝置,實現對關鍵設備的實時監控、故障預判。同時,結合高鐵高壓電纜屏鎧在線監測裝置,為高鐵關鍵設備安全提供障。

弓網監測
  鐵路系統很早就將熱像儀運用于設備的安全檢修上,通過其對電氣設備和線路的熱缺陷進行探測,這對于及時發現、處理、預防重大事故的發生可以起到非常關鍵而有效的作用。

火車頭部頂部熱成像圖

  可將紅外熱成像設備安裝于車頂,對受電弓和接觸網的連接處進行溫度探測,實時監測接觸網故障點,如果在列車行進中發現故障點,將產生瞬間高溫,熱像儀可以記錄該時刻高溫值和故障點位置,以便檢修人員及時進行修復

        通過螺栓壓力的大小,能夠對其是否松動進行實時監控,避免了緊固件脫落而造成的安全隱患。

  利用固定在機車頂部的“可見光”和“紅外熱像”雙鏡頭,對機車運行中的弓網接觸狀態進行實時紅外成像和幾何參數采集,并通過無線通訊傳送至終端服務器和發出閾值告警。

固定在機車頂部的“可見光”和“紅外熱像”雙鏡頭

置于車廂殼體內的FLIR-R系列熱像儀

  FC-R 系列紅外熱像儀可用于監測具體區域的溫度。當監測溫值達到或超出預設值溫度時,您將會收到以電子郵件、數字輸出或VMS報警等形式發出的通知。

 

智能監測應用

  采用測溫功能的FLIR-R固定式紅外熱成像儀 ,通過紅外熱像儀24小時實時進行觀測,每秒鐘可采集高達百幅的紅外熱圖,再配合后端的智能分析算法,能實時監控受電弓的當前工作狀態,對潛在的故障和發熱進行提前報警,從而有效的避免了潛在事故的發生。智能分析系統裝置實現了對列車車頂圖像的完整采集,既可通過激光精準定位技術定位列車升起受電弓圖像,也可采用圖像定位法準確提取整列車未升起受電弓的高清圖像;具有對檢測出的數據進行分析、判斷、整理的能力。

  智能監控方案優勢分析:

  設備自動識別管理
  采用專利算法對與系統采集的熱圖進行自動識別,通過圖像配準的方法識別出該熱圖有效的設備目標,保證溫度檢測的有效性。
  
  防誤報識別系統
  所有溫度測量都基于有效的目標識別,根據巡查策略可以只測量標記過的設備,對于外界的干擾熱源自動剔除,有效杜絕誤報警的產生。

  自動預警
  發現目標設備溫度異常自動報警,報警信息有文字信息和聲音信息,提示運行人員具體的報警位置狀況信息,以便跟蹤故障點,確認告警情況并排除故障。

  自動生成報表
  系統軟件可自動生成單幅紅外圖像的設備接點溫度分析報表或綜合報表,即系統可自動記錄每次測溫時的溫度值,并生成溫度報表,以反應該接點在某一時間段內的溫度變化情況。

  數據具有可對比性
  系統可以給出所有處于巡檢策略的設備在一段時間內每天同一時間的溫度變化趨勢,該溫度變化趨勢結合其他在線檢測系統的數據(如該設備的電流變化趨勢),可以極大方便對本設備的工作狀態給出準確判斷。

  自動位置校準功能
  采用圖象識別技術,自動對運行誤差進行校正,保證能采集到正確的設備部件溫度狀態。

 

紅外熱像智能監測方案案例

用戶可通過監控室的電腦終端查看過車后碳滑板表面及弓槽高清圖像


  通過車頂設備記錄受電弓和接觸網的工作狀態,并傳輸到電子柜中的各單項采集裝置內生成數據,再輸送到電腦的分析軟件中進行分析和對比,查看采集到的數據是否超標。智能識別技術能有效地克服系統生成大量圖片,人工檢索勞動強度大、工作效率低、檢索準確性不能得到完全保證的弊端。

裝置檢測數據通過無線方式進行傳輸,裝置終端軟件實現對圖像等數據的綜合管理,支持圖片局部放大、圖像質量增強以供用戶進去缺陷確認;

紅外熱成像,智能分析,接觸網動態幾何參數:如接觸線高度、拉出值,接觸線相互位置等,測量弓網燃弧次數、燃弧時間和燃弧率


遠程監測原理

  系統中紅外熱像儀采集紅外熱圖,由前端熱像儀完成所有測溫工作,將紅外圖像及原始測溫數據傳輸到信息中心或現場工作站,無信號壓縮、信號無損失、抗干擾性強,保證測溫數據的準確性、穩定性。    并實時測量監控設備的表面溫度,通過PAL視頻接口、RJ45接口將紅外熱圖及溫度數據傳輸到監控主機,用戶可在監控主機上實時觀測現場設備的運行情況,同時監控主機可將圖像、溫度數據壓縮,通過網絡設備向局域網發送,實現網絡實時監控。


配專業管理軟件

  通過配置相應的傳感器及報警器,將監測信號從過工業環網傳輸到監控中心,再通過配套的綜合管理軟件對數據進行分析。管理軟件對每個測點的地理位置、測量值或工作狀態進行連續采集,如出現異常,系統會自動生成報警(聲光報警、短信報警、郵件報警可選),第一時間通知到相關人員,將可能出現的險情消滅在萌芽狀態,避免造成大的經濟損失及影響鐵路的正常工作。

分析人工智能

  在大數據時代,融入高效快速的人工智能解決方案是行業發展趨勢,尤其紅外熱成像技術結合深度學習分析,智能感知監控領域的應用。


在線監測系統與人工智能分析的結合

  目前,分析室已經實現了每旬隨車添乘對高鐵、城際數據的全下載,通過弓網關系的及時分析為接觸網精檢細修提供參考數據。通過智能圖像識別技術分析識別車頂和車側狀態,進行異常識別和報警。同時配備高速、高分辨率圖像分析測量技術和現代傳感技術,  實現受電弓關鍵特性參數的在線動態自動檢測和車頂關鍵部件、車頂異物的室內可視化觀測,用于動車組的受電弓和車頂設備檢測。

進行接觸網高速視頻采集

  進行高清圖像采集,確保列車在快速通過時形成高清晰無拖影的圖像,再通過圖像智能識別算法提取圖像,從而實現對故障精準定位。通過在軌旁安裝磁鋼傳感器,精確計量輪軸軸數,從而判斷弓位,精確定位故障弓。

海量數據實現精細分析

  有了大數據的平臺就非常明了,在平臺上我們可以很清晰地查看到每個站的每個設備的所有信息,而且它們的每個實時狀態都及時地顯示在平臺上,我們知道每個設備的狀態和去向,這也更有助于我們分析故障的原因,從而更快地解決每個故障。

  對列車發生的實時故障以及基于運營經驗設置的預警條件產生的異常狀態實時報警,根據報警的相關變量進行快速分析,定位故障原因,提供預定義的故障處置指導。同時系統能夠結合根據運營經驗、易產生故障的工況,在大數據積累的過程中,可靈活根據運營情況,設置模式條件及報警內容實現對列車預警信息的靈活性配置功能,當配置完成后,提前預判故障的發生,并發出提示,提醒地面監控人員重點關注,減少列車故障發生。

  系統基于大量歷史數據的深度挖掘,達到列車故障的預測,已經相關故障處置準確的智能指導,檢修相關工單、物料及人員的自動安排,實現專家系統未保存故障的自動學習,不斷自動完善專家系統。根據系統建議達到優化完善整個地鐵網絡運維管理規程策略的目的,實現復雜裝備的系統級故障預測,即在裝備可能多故障并發的情況下,確定最可能的故障部件,并提前預測故障時間,列車及關鍵復雜裝備系統級故障預測。

檢測案例分析(限位定位器限位止釘間隙參數不合格)

前景

  目前,鐵路檢測部門根據專業技術科公布的季度巡檢計劃,對全段管內高鐵、城際、普鐵八條線,以季度為單位進行加密周期上線檢測,對每個跨距的接觸網接觸懸掛、附加懸掛等設備進行全面“體檢”,實現了海量數據采集、精細化分析。

 

測溫預警方案其他領域

  其它主要應用領域包括:油田--監控輸油管道是否漏油;煤堆--溫度過高是否有自燃現象等等 ,發電及配電,變電監控站,關鍵設備監控,天然氣處理,輸送及存儲,存儲區防火,火焰檢測,煤堆場防火,木材存放區防火,廢料存放區防火。

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