受电弓监测系统在重载电力机车应用方案研究

摘要：随着现代铁路技术的快速发展，重载电力机车因其高效率和低能耗特点在铁路运输中占据了举足轻重的地位。受电弓作为电力机车的重要部件，其运行状态直接关系到机车运行的稳定性和安全性。因此，研究重载电力机车受电弓监测系统的应用方案，对于提升铁路运输的安全性和效率具有重要意义。围绕受电弓监测系统的原理、功能、应用现状以及优化方案展开详细论述，以期为推动重载电力机车的发展提供有益的参考。

关键词：系统优化安全运行重载电力机车受电弓监测

ResearchonApplicationSchemeofPantographMonitoringSysteminHeavyDutyElectricLocomotives

HUYang

VehicleBranchofChinaEnergyShuohuangRailwayDevelopmentCo.，Ltd.，Cangzhou，HebeiProvince，062350China

Abstract：Withtherapiddevelopmentofmodernrailwaytechnology，heavy-dutyelectriclocomotiveplaysacrucialroleinrailwaytransportationduetoitscharacteristicsofhighefficiencyandlowenergyconsumption.Pantogragh，asanimportantcomponentofanelectriclocomotive，itsoperatingstatusdirectlyaffectsthestabilityandsafetyoflocomotiveoperation.Therefore，studyingtheapplicationschemeofthepantographmonitoringsystemforheavy-dutyelectriclocomotivesisofgreatsignificanceforimprovingthesafetyandefficiencyofrailwaytransportation.Thisarticlewilldiscussindetailtheprinciple，function，applicationstatus，andoptimizationplanofthepantographmonitoringsystem，inordertoprovideusefulreferencesforpromotingthedevelopmentofheavy-dutyelectriclocomotives.

KeyWords：Systemoptimization;Safeoperation;Heavy-dutyelectriclocomotive;Pantographmonitoring

近年来，重载铁路技术的发展为朔黄铁路的运输能力提升提供了强有力的技术支持。重载铁路技术的应用，使得单列列车的载重能力得到显著提高，同时也对机车设备的稳定性和可靠性提出了更高的要求。在这一背景下，电力机车作为铁路运输的主要牵引动力，其关键部件之一——受电弓的性能和状态，直接关系到电力机车的运行效率和安全。

因此，对受电弓的实时监测和状态管理显得尤为重要。通过建立一套有效的受电弓监测系统，可以实时掌握受电弓的工作状态，及时发现并处理潜在的问题，从而保障电力机车的安全稳定运行[1]。此外，随着信息技术的快速发展，现代受电弓监测系统已经能够实现数据的实时采集、传输、处理和分析，为铁路运输安全管理提供了强有力的技术支撑。

本文旨在深入研究和探讨受电弓监测系统在重载电力机车上的应用方案，分析现有监测技术的优势与不足，并提出相应的优化措施。通过对受电弓监测系统的优化升级，不仅可以提高监测的准确性和实时性，还可以通过智能化技术实现对受电弓状态的智能诊断和预测性维护，进一步提升铁路运输的安全性和效率[2] 。

1国内外重载铁路受电弓监测技术研究概况

1.1国内研究与应用现状

在中国，随着铁路运输的快速发展，特别是重载铁路技术的不断进步，对铁路运输的安全性和可靠性提出了更高的要求。受电弓作为电力机车的核心部件，其监测技术的研究与应用受到了广泛关注。国内在受电弓监测技术方面的研究主要集中在以下几个方面。

（1）监测技术的研究：国内研究机构和企业致力于开发高精度、高稳定性的传感器，以及相应的数据采集和处理技术，以实现对受电弓状态的实时监测。

（2）系统稳定性的研究：在铁路运输环境中，受电弓监测系统需要在极端天气和复杂电气环境下稳定工作。因此，提高系统的稳定性和抗干扰能力是研究的重点之一。

（3）实时性和准确性的提升：为了能够及时响应受电弓可能出现的故障，系统需要具备快速的数据处理和分析能力，以及高准确度的故障诊断技术。

（4）智能化技术的融合：随着人工智能技术的发展，越来越多的智能化算法被应用于受电弓监测系统中，以实现故障的智能诊断和预测性维护。

（5）标准化和模块化设计：为了提高系统的兼容性和可扩展性，国内研究者强调监测系统的标准化和模块化设计，以适应不同型号和规格的电力机车。

1.2国际研究与应用现状

在国际上，受电弓监测技术的研究与应用同样得到了广泛的关注。与国内相比，国际上的研究和应用具有以下特点。

（1）技术集成与创新：国际上的研究更加注重技术的集成创新，通过将先进的传感器技术、数据处理技术、通信技术和智能化技术相结合，开发出综合性能更优的监测系统。

（2）智能化与自动化：国际上的监测系统更加强调智能化和自动化，利用机器学习和人工智能技术，实现对受电弓状态的智能监测和故障预测。

（3）系统的可靠性与安全性：国际研究者在提高系统可靠性和安全性方面投入了大量的研究，以确保监测系统在各种复杂环境下的稳定运行。

（4）国际合作与标准制定：国际上的研究和应用更加注重国际合作和标准的制定，通过国际合作，共享研究成果，推动受电弓监测技术的全球发展。

（5）用户体验的重视：在用户界面设计和操作流程上，国际研究者更加注重用户体验，以提高系统的易用性和可操作性。

总体而言，受电弓监测技术的研究与应用是一个不断发展和进步的过程。通过国内外研究者的共同努力，相信未来受电弓监测技术将更加成熟和完善，为铁路运输安全提供更加有力的保障。

2受电弓监测系统构成

受电弓监测系统，是一种采用现代传感技术和数据分析手段，对电力机车受电弓进行实时监控与预警的系统。它通过安装在受电弓上的精密传感器，实时采集受电弓的工作状态数据，并依托先进的数据处理与分析技术，实现对受电弓状态的实时监控与预警。

以某公司开发的受电弓监测系统为例，该系统主要包括以下组成部分。

2.1受电弓压力硬点检测设备

该设备配备了2个加速度传感器和4个压力传感器。压力传感器用于实时测量受电弓与接触网之间的接触压力；加速度传感器则用于实时监测受电弓在垂直和水平方向上的加速度变化。

2.2受电弓综合检测设备

该设备集成了1台高清工业相机、1台紫外探测器和1台红外热像仪。高清工业相机用于实时监视受电弓的运行状态；紫外探测器用于检测燃弧故障；红外热像仪则用于监测受电弓接触点的温度变化情况。

2.3车内设备

车内设备包括1台车内分析服务器和1台光纤解调仪。车内分析服务器负责接收并处理来自各个传感器的数据，同时与地面服务器进行通信；光纤解调仪则用于解析压力传感器和加速度传感器的数据。

2.4车底补偿设备

车底补偿设备用于修正行车过程中因车体抖动或偏移导致的几何参数检测误差，从而提高几何参数检测的精度和可靠性。

2.5无线传输设备

无线传输设备利用4G/5G网络技术，实时将监测数据、图像及报警信号发送至地面数据处理中心。这有助于在出现受电弓故障时迅速进行故障诊断和处理，提高检修效率。

3系统原理详解

3.1温度检测

在机车高速行驶时，受电弓与接触网的相互作用会产生摩擦力和电流，这两者均会导致热量的产生。为了精确测量受电弓的温度，监测系统采用高分辨率和高帧率的红外热成像摄像机作为主要检测工具。该设备具备捕捉受电弓在运行中温度变化的高清晰度和高速度能力。此外，系统利用先进的图像处理技术，对所捕获的热成像数据进行即时分析和处理，以提取出关键的温度数据，并将其转化为易于理解的温度分布图。

3.2结构异常

首先，工业相机采集到的图像数据通过深度神经网络进行处理和分析。通过对大量监测数据的训练和学习，深度神经网络能够自动识别出受电弓的异常状态和故障类型，从而实现对受电弓运行状态的实时监控和预警，该神经网络结构经过精心设计和优化，能够准确定位到受电弓的关键结构区域。通过SSD算法的应用，系统能够在复杂的环境中准确识别出关注区域，为后续的分析和处理提供了可靠的数据基础。

该神经网络的优点是定位准确，鲁棒性好，但是计算量大，因此第一次在定位到关注区域后，系统采用KCF算法进行图像跟踪。KCF具有高效的目标跟踪性能，该算法通过在线学习的方式，不断更新目标模型，实现对受电弓的精确跟踪和定位。即使在复杂多变的铁路环境中，KCF算法也能保持较高的跟踪精度和稳定性，通过跟踪，系统能够持续监测受电弓的结构状态，及时发现任何异常变化。

对于跟踪到的各个区域，系统使用SVM算法进行异常检测。SVM算法是一种广泛应用于分类和识别任务的机器学习算法，通过构建分类器，经过训练和学习，SVM算法可以自动识别和判断受电弓结构的异常状态。通过SVM算法的应用，系统能够准确判断羊角异常、异物入侵等预警信息，并及时发出报警提示。

系统还采用霍夫变换算法对滑板进行倾斜检测。霍夫变换是一种在图像处理中广泛应用的算法，能够用于检测图像中的直线和形状。通过对滑板进行霍夫变换处理，系统能够确定滑板是否发生倾斜，并据此判断受电弓是否存在结构异常。

3.3燃弧检测

根据《铁路应用集电系统受电弓和接触网的动力交互》（EN-50317－2002）标准中关于燃弧率的定义，燃弧率的计算公式明确了燃弧持续时间和测量时间内的电流状态对燃弧率的影响。基于这一计算原理，受电弓燃弧检测系统采用了紫外探测器来实现对燃弧现象的实时监测。

燃弧率的计算公式为：

式中：

是持续时间超过1ms的拉弧时间；

是一段测量时间内电流超过额定电流30%的时间总和。

在220～329nm的紫外光线范围内，燃弧现象会释放出大量的紫外光，这些光线被紫外探测器接收后，会转化为脉冲信号并传输给信号处理模块。信号处理模块对这些脉冲信号进行处理和分析，从而得出燃弧发生的持续时间和强度。

4重载电力机车受电弓监测系统的优化方案

目前，虽然部分重载电力机车已经配备了受电弓监测系统，但其在应用过程中仍存在一些问题。首先，部分监测系统的功能相对单一，仅能实现简单的数据记录，缺乏对受电弓状态的综合分析和预警[3]。其次，监测系统的精度和稳定性还有待提高，尤其在复杂环境下运行时，其监测结果易受到干扰和误差。此外，现有监测系统往往与机车的其他系统相对独立，缺乏有效的数据共享和交互机制，导致信息孤岛现象较为普遍。

针对现有重载电力机车受电弓监测系统存在的问题，作者提出以下优化方案。

（1）提升系统功能：增加实时监测、故障预警、数据分析等功能，实现对受电弓状态的全面监控和预警。同时，引入智能5算法和模型，提高监测系统的精度和稳定性，减少误报和漏报现象[4]。

（2）加强系统集成：将受电弓监测系统与其他机车系统进行深度集成，实现数据共享和交互。通过与其他系统的协同工作，提高监测数据的利用效率和准确性，为机车的安全运行提供更加全面的保障[5]。

（3）引入新技术：利用物联网、云计算等新技术，构建基于大数据的受电弓监测系统。通过实时监测、数据传输和云端分析，实现对受电弓状态的远程监控和预警，提高监测效率和准确性。

5结论与展望

通过对重载电力机车受电弓监测系统的深入研究，本文提出了相应的优化方案。这些方案旨在提升监测系统的功能、精度和稳定性，为重载电力机车的安全运行提供更加可靠的保障。未来，随着技术的不断进步和应用经验的积累，相信受电弓监测系统将在重载电力机车中发挥更加重要的作用，为铁路运输的安全和效率做出更大的贡献。

参考文献

[1] 马文龙.标准动车组受电弓智能监测系统研究[J].数码世界，2020（12）：287-288.

[2]吕海军.DSA型受电弓风路系统实时监测系统的研究[J].铁道技术监督，2020，48（11）：33-36.

[3]曾燕军，金希红，何永强，等.基于实测应力谱的重载电力机车车体损伤特性及剩余寿命评估[J].铁道机车车辆，2024，44（3）：84-90.

[4] 郝伟佳.重载电力机车坡道起车操作分析[J].集成电路应用，2021，38（4）：120-121.

[5] 韩彦青，裴晓将，张宗灿，等.雨天工况动车组受电弓安全状态检测技术研究[J].中国铁路，2024（5）：111-117.