动车组受电弓视频监控系统运用与优化建议

梁彦军， 宋国良

（中国国家铁路集团有限公司运输调度指挥中心，北京 100844）

作为动车组的关键部件，受电弓发生故障时，动车组将失去电力供应，不但导致动车组失去动力停在区间，而且空调换气、给水卫生等旅客服务设施都会停止工作，严重影响高铁运输秩序和旅客乘坐舒适度。为提高高压系统故障处置效率，确保动车组安全，目前我国动车组均安装了动车组受电弓视频监控系统（简称系统）。随着我国高铁动车组运营里程不断增加、动车组开行列数不断增多，系统在保障动车组安全运行和维护高铁运输秩序方面发挥了重要作用。

1 系统发展历程

未加装受电弓视频监控系统时，动车组在运行中发生异常降弓、高压接地等高压设备故障后，仅能通过随车机械师下车目视检查的方式判断故障情况，受限于线路环境复杂、视距较远、视角不佳等因素，目视检查不能准确判断动车组车顶高压设备状态，甚至有时还需要登顶检查，导致区间停车时间延长，严重干扰运输秩序。

2013年，原中国铁路总公司制定了《动车组受电弓视频监控系统暂行技术条件》，在统型动车组上加装了具备视频记录、查看功能的受电弓视频监控系统。加装系统后，随车机械师不但可以实时监控受电弓等高压设备的外观状态，而且在动车组发生高压设备故障时，可以不下车、直接通过视频监控系统对受电弓外观状态进行检查，提高了检查质量，压缩了停车时间。

2015年，原中国铁路总公司借鉴统型受电弓视频监控系统的运用经验，组织对《动车组受电弓视频监控系统暂行技术条件》进行修订，并组织各主机厂制定了既有非统型动车组加装受电弓视频监控系统的技术方案，受电弓视频监控系统逐渐覆盖到所有动车组。

2 系统运用

系统由受电弓摄像机、监控屏、受电弓视频监控服务器等组成，可直观地监视车顶受电弓及接触网工作状态，并可兼顾受电弓附近高压设备工作状态［1］，在动车组技术状态监控和高压设备故障应急处置中发挥着重要作用。

2.1 监控动车组高压设备外观状态和受电弓受流情况

动车组运行途中，特别是在大风季节和冰雪寒潮天气时，通过系统可及时发现动车组受电弓挂异物、外观状态异常、受流不畅以及接触网导线结冰等异常状况（见图1—图4），及时采取必要措施，确保动车组运行安全。

图1 受电弓挂异物

图2 受电弓弓头异常

图3 受电弓异常拉弧

图4 接触网覆冰、受电弓受流不畅

2.2 辅助进行高压设备故障应急处置

发生自动降弓、网侧过电流、高压接地故障时，通过回放系统视频检查故障时刻高压设备工作情况，对故障影响进行判断，为后续应急处理和故障原因分析提供必要的参考和依据［2］（见图5—图7）。

图5 受电弓撞鸟

图6 碳滑板遭异物击打

图7 高压设备故障放电

2.3 协助开展接触网设备故障排查

库内检查发现高压设备遭击打受损等异常时，通过回放受电弓监控视频，确定故障时刻、公里标等信息，协助供电部门进行故障排查处理（见图8—图9）。

图8 碳滑板遭击打掉块

图9 碳滑板遭击打穿洞

铁路车辆部门通过运用受电弓视频监控系统，提高了高压设备故障处置效率，压缩了停车时间（以自动降弓为例，停车时间由原来的30 min左右压缩至15 min以内），下车（登顶）检查情况显著减少，并协助供电部门发现了多起接触网定位器异常、吊弦脱落等故障。

3 问题分析

系统运用提高了动车组高压设备故障应急处置质量与效率，减少了对高铁运输秩序的影响。但该系统仍然存在检查监控手段单一、智能化程度不高、受外界环境干扰大等问题，主要体现在以下4个方面：

（1）不能自动识别和记录高压设备异常状况。目前，受环境因素复杂多变、故障模型尚不完善等影响，系统功能仅局限于人工监控检查分析、视频记录等方面，尚不具备高压设备异常状况自动识别和影像信息自动提取、记录功能，完全依靠人工检查判断，分析难度高、工作量大，影响故障应急处置质量和效率。

（2）不能自动调整摄像头角度。系统虽然具有摄像头角度调整和预设位置功能［3-4］，但不具备根据升降弓状态、接触网高度实现摄像头自动调整的功能，完全需要人工操作，不能满足监控需要。发生碳滑板超出监控范围的情况见图10。

图10 碳滑板超出监控范围

（3）不具备远程传输功能。在高压设备故障应急处置过程中，需要快速准确地检查回放监控视频，但由于目前系统采用的是单车存储、集中监控方案［1］，不具备远程传输功能，只能依靠随车机械师回放或使用外网手机录像后回传视频，影响随车机械师应急故障处理效率和质量。

（4）监控质量受恶劣天气影响。在雨雪天气时，由于雨雪附着在监控摄像头玻璃上，导致受电弓视频监控质量降低，严重情况下由于冰雪堆积覆盖，导致系统无法正常使用。冰雪覆盖监控摄像头玻璃的情况见图11。

图11 冰雪覆盖监控摄像头玻璃

4 优化建议

结合现代科技的发展，通过运用大数据分析和图像智能分析等技术，系统可在以下方面进行升级和完善：

（1）实现高压设备故障智能分析。与常规的客流、站场、动车组（机车）司机室监控应用有较大区别，受电弓视频监控对象较为单一（受电弓及附近区域），但由于动车组运行时背景变化迅速、光照变化复杂、气候环境多变，导致传统的图像识别精度并不高。可使用图像形态学及深度学习相结合的建模方法，构建受电弓结构和高压故障特征识别模型，即运用图像形态学方法对监控图像进行处理，突出监控对象结构特征、排除干扰，通过搜集大量的受电弓形态及火花数据，采用深度学习的方式进行特征统计，得到高压故障的检测模型，采用特征提取、模型匹配、图像对比等智能分析技术实现对受电弓火花、弓头偏转及弓网分离、弓头区域异物、受电弓结构异常等故障的检测［5-9］（见图12）。

图12 受电弓故障智能分析

（2）优化系统运用功能。根据受电弓升降弓状态、运行区段接触网高度（或受电弓弓头位置特征）等信息，实现监控摄像头自动调整功能，达到最优的监控效果；与动车组建立数据接口，实现受电弓状态和故障信息通信、动车组监控屏弹屏报警等功能；根据动车组自动降弓、网侧过电流等高压故障报警或系统智能识别情况实现自动截图、存储异常视频片段功能，简化人工操作，提高工作效率。

（3）实现远程回传功能。建立受电弓视频监控数据传输系统，利用铁路数据通信网和公众移动通信网（未来可利用铁路4G/5G通信网络），采用负载评估算法和自适应调制技术［10］，根据网络通信质量和地面技术人员分析诊断需求，按照质量优先的原则自动调整推送视频流的帧数、速度及码率，使视频传输过程和波动的网络环境相匹配，从而实现动车组受电弓监控视频远程回传功能。地面技术人员通过回放视频或点播故障记录信息参与动车组故障诊断分析，提高动车组弓网故障应急处置效率。

（4）提高环境适应性。进一步强化监控摄像机的除雾、融雪功能，通过优化玻璃电热方式（如增加导电膜式加热器）、增大玻璃加热功率、使用特殊涂层等手段［11-12］，减少监控摄像头玻璃的雨雪附着，提高雨雪雾等恶劣天气下视频监控的质量；优化图像识别算法，通过图像增强技术，将监控重点部位细节进行增强，突出关注的部分（受电弓结构等），适当调整（减弱）周围环境，提高复杂多变光线环境下智能分析的准确率［13］。

5 结束语

作为动车组车载监控设备的重要组成部分，受电弓视频监控系统在保障动车组运行安全、维护高铁运输秩序方面发挥了重大作用。随着运用经验的不断丰富、积累数据的不断增多、检测模型的不断完善，通过运用图像智能识别、自动控制、通信和除雾融雪技术，系统功能可进一步优化完善，以提高动车组高压设备故障应急处置效率，保障动车组运行安全。