基于弓网电弧检测系统的电弧电流分析*

刘宝轩, 陈唐龙, 蒲文旭, 于 龙, 冯 超, 朱志增

(西南交通大学 电气工程学院，四川 成都 610031)

0 引 言

随着电力机车运行速度的不断提高，接触网振动、轨道不平顺等因素造成受电弓和接触网发生不良接触，甚至机械性瞬时脱离，从而引起弓网电弧产生[1]。弓网电弧的发生会影响弓网受流质量，造成弓网电气磨耗加剧和电磁干扰。弓网电弧的频繁发生，制约了机车速度的提升[2]。欧洲标准EN 50317—2002[3]中明确规定：接触压力或者电弧率是检验电气化铁路受流系统运行可靠性和运行质量的依据。

目前，我国对弓网受流质量的评价大多采用传统的接触式检测方法，即通过在受电弓上放置传感器测试弓网接触压力，但在检测过程中，机车—轨道耦合振动对弓网动态相互作用关系的影响加剧[4]，在受电弓垂直方向上产生较大的加速度，导致测量结果存在较大误差。基于紫外(UV)光电检测原理，对弓网电弧发生时特有的(250±10) nm波段的UV进行非接触式检测能够对电弧次数、电弧持续时间总和、最长电弧持续时间以及电弧率进行精确测量。与此同时实时,采集机车电流、速度、接触压力以及公里标等信息，对电弧发生的区域精确定位，为接触网的维护和安全运营提供了理论依据。在对牵引电流分析过程中，采用经验模态分解(EMD)方法筛除待分析电流趋势信号，对处理后的信号进行分析，排除了电流趋势对分析结果造成的影响，具有实际意义。

1 弓网电弧检测系统

电力机车正常状态下弓网良好接触，弓网电位相等，弓网离线情况下，接触线和受电弓之间电压为供电电压和车载变压器原边电压矢量和，当弓网间隙较小，弓网间隙的场强较大时，间隙气体被击穿从而引起气体放电，产生弓网电弧[2]。弓网电弧发生过程中，弓网接触材料的电子或离子被激发造成能级跃迁，当特定材料的电子或离子由高能级跃迁到低能级过程中，将伴随着特定波长的光产生[5]。根据我国电气化铁路弓网放电和太阳光谱特性[6]，如图1所示，可以看出电弧发生伴随着(250±10) nm波段的UV，而该波段UV在太阳光谱中几乎不存在，因此，将电弧发生时刻放电特征量(250±10) nm波段的UV作为在线检测目标可以较大程度地排除太阳光的影响，增加检测设备的准确性与抗干扰性。

图1 太阳与弓网电弧光谱特性曲线

1.1 检测装置系统组成与原理

本项目研制一种非接触式弓网电弧检测装置，用于运营机车弓网电弧测量。该系统主要分为3个部分：光学成像测量系统、UV光电传感系统、数据分析处理系统。结构如图2所示。

图2 检测系统结构

1)光学采集传输系统

弓网电弧发生时，特征波段UV经过透镜组进入光学采集系统，光信号经过UV光纤传送至车内的UV光电传感系统。同时,在车顶安装有实时录像装置，可以将弓网状态记录并存储。

2)UV光电传感系统

UV光电传感系统由光纤适配器、光电倍增管(PMT)、信号处理电路、电源模块组成，如图3所示。由UV光纤传输进来的UV，经光纤适配器转换后进入PMT内部，将光信号转变为电信号，输出一个电流模拟信号。该模拟信号经放大器、比较器、甄别器的作用，输出一个脉冲信号，最后该脉冲信号传至信号处理模块。

图3 UV光电传感系统

3)数据分析处理系统

数据分析处理系统主要由小信号调理电路、A/D转换与发送电路两部分构成，如图4所示。该部分主要作用是将采集到的数据发送给上位机。

图4 数据处理模块

1.2 检测系统上位机软件

弓网电弧检测系统主要由弓网电弧检测装置、速度传感器、电流传感器、电压传感器、压力传感器等组成。由弓网电弧检测装置发送到上位机的采集数据，经过相应的数据处理算法运算得出电弧率、电弧时间、最大持续时间、电弧次数等，与此同时结合其他参数(公里标、速度、受流大小、弓网压力等)信息。以曲线、报表的形式进行显示、存储，并将所得参数与检测标准进行对比，得出检测区段弓网受流性能的评价结论。上位机软件框架如图5所示。

图5 软件框架

2 广州地铁二号线检测数据分析

广州地铁二号线采用的是刚性接触网供电方式，供电电压为直流1 500 V，电客车为A型车，最大运行速度为100 km/h，ATO模式运行最大速度为80 km/h，试验中采用SBF920型弹簧弓。利用非接触式弓网电弧检测系统对广州地铁二号线弓网电弧现象进行了在线检测，进行了不同的线路、不同速度模式下的测量试验。根据数据检测结果,对线路弓网综合运行质量进行了评估，为线路维护与改造提供了理论参考。

2.1 弓网电弧指标统计

根据欧标EN 50317[3]要求，需测量统计的电弧指标包括电弧次数、所有电弧持续时间总和、最长的电弧持续时间和电弧率等。其中，电弧率是反应弓网受流质量的有效指标之一，电弧率NQ[8]定义式(1)如下

(1)

式中ti为所测区段的第i个持续时间大于1 ms电弧的持续时间,ms，0≤i≤I；ttotal为所测区段总测量时间,ms。

广州地铁二号线各区段弓网电弧检测指标数据统计如表1所示，其中区间1～23分别表示各检测区段。

表1 二号线各区段电弧参数统计表

由表1显示，广州地铁二号线市二宫—江南西区段电弧总持续时间最长，电弧率最高，表明该区段弓网受流质量较差，应重点检查维护。该区段检测到的电弧信号、速度和弓网电流综合分析图，如6(a)所示，某电弧发生区段电弧信号与电流波形如6(b)所示(信号采样频率f为7 176 Hz)。

图6 检测信号波形

在地铁运行过程中牵引电流波动较大，这主要由于地铁采用1 500 V直流供电，电压较低，而列车所需功率大，当列车处于牵引加速阶段时，机车取流值会迅速升高，而当列车达到目标速度时，便随即惰行，取流值迅速降低。

根据图6(a)可知,电弧集中分布在ATO加速到最大速度的区段，即距离市二宫出发后0.2～0.3 km左右，因此，定位该区域并加强日常维护有重要意义；如图6(b)将电弧信号与对应的电流波形放大后可知，电弧的发生会造成电流幅值瞬时下降，而后迅速抬升并超过原有电流幅值，最后恢复正常,且电弧信号幅值越大、持续时间越长,该现象越明显；另外，电弧的发生条件受速度和机车取流大小共同影响，即电弧的发生需要较大电流和较高速度条件，但速度不是电弧发生的决定因素，如匀速运行区段速度到达最大值，此时的电弧率并不是很高。

2.2 牵引电流数据处理分析

弓网电弧的发生造成牵引电流的畸变，影响弓网受流质量。由图6(a),(b)可知，电弧的发生与否对牵引电流的整体变化趋势没有任何影响，电弧的发生只对电流信号有瞬时影响，所以，当分析电弧电流特性时，应排除电流整体变化趋势的因素对分析结果造成的影响。因此，首先利用经验模态分解方法，提取待分析电流信号的趋势信号，然后对筛除趋势信号的电流进行相关分析处理，事实证明，该方法具有很好的可行性和适用性。

2.2.1 经验模态分解与趋势信号

经验模式分解是由Huang N E提出来的一种全新的处理非平稳、非线性信号的处理方法[7]。它通过对信号的“筛选”将信号分解成不同频率的本征模态函数(IMF)，本征模态函数的极值与过零点数目相等或差一，且本征模态函数的上下包络线的均值为0。将一个已知信号X(t)进行经验模态分解,结果如式(2)所示

(2)

式中Cn+1=rn。它的含义是：一个复杂的非平稳序列X(t)经过逐级筛选过程后，可分解为n个本征模态函数分量C1,…,Cn,以及一个分解余项rn。第一个本征模函数分量IMF1中包含原信号中时间尺度最小(频率最高)成分，随着阶数的增加对应频率逐次降低，因此，余项rn所包含的频率成分最低，因此rn即为信号的趋势项[7]。将图6(b)中电弧电流信号进行经验模态分解后得到的电流趋势信号如图7(b)所示。

2.2.2 筛除趋势信号的电流信号分析

取一定时间长度电弧发生区段电流信号和相同时间长度相邻正常电流信号，分别对其进行经验模态分解，然后筛除趋势信号。如图8所示，其中，图8(a)，(b)分别为电弧电流信号和正常电流信号，图8(c)，(d)为其各自筛除趋势信号后的处理波形。

图8 电流及其筛选后波形

根据图8(c)，(d)可知，正常电流也有不同幅度值的不规则扰动，但相比电弧发生区间其扰动幅值要小的多。分别对图8(c)，(d)进行FFT分析，结果如图9所示。图中虚线为电弧电流分析结果，实线为正常电流分析结果。从图9可以看出，电弧发生较正常运行情况下，电流成分中0～50 Hz谐波幅值明显增加，而50 Hz以上几乎没有变化,可认为没有影响。

图9 FFT分析结果

3 结束语

1)电弧的发生受速度和机车取流大小共同影响，即电弧的发生需要较大电流和较高速度条件。

2)电弧造成牵引电流畸变，电弧发生时刻电流幅值瞬时下降，而后迅速抬升并超过原有电流幅值，最后恢复正常,且电弧信号幅值越大、持续时间越长该现象越明显。

3) 电弧的发生导致牵引电流中0～50 Hz频段谐波幅值明显增加。

参考文献:

[1] 于万聚.高速电气化铁路接触网[M].成都:西南交通大学出版社,2003.

[2] 王万岗,吴广宁,高国强,等.高速铁路弓网电弧试验系统[J].铁道学报,2012,34(4):22-27.

[3] EN 50317.Railway applications,current collection systems,requirements for and validation of measurements of the dynamic interaction between pantograph and overhead contact Line[S].2002.

[4] 翟婉明,蔡成标.机车—轨道耦合振动对受电弓—接触网系统动力学的影响[J].铁道学报,1998,20(1):32-38.

[5] Hayasaka T,Shimizu M,Nezu K.Development of contact-loss measuring system using ultraviolet ray detection[J].Quarterly Report of RTRI,2009,50(3):131-136.

[6] 金 光.城市轨道交通弓网电弧检测系统的研制及试验研究[D].成都:西南交通大学,2012:2-26.

[7] Huang N E,Shen Z,Long S R,et al.The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis[J].Proceedings of the Royal Society of London.Series A:Mathematical,Physical and Engineering Sciences,1998,454(1971):903-995.

[8] IEC 62486.Railway applications,current collection systems,technical criteria for the interaction between pantograph and overhead line[S].2010.