【摘 要】
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随着我国高速铁路运输不断地发展,高速铁路交通俨然成为我国主要交通方式,接触网悬挂装置为高速列车的主要供电装置,出现任何故障轻则造成列车断电,重则造成重大交通事故引起人员伤亡,而传统利用人工巡检接触网的方式效率低下且准确率不稳定。对此本文提出一种基于深度学习算法的故障检测方法对高铁接触网悬挂中两例关键部件进行故障检测并且形成实验验证本文算法的准确性。本文关于高铁接触网关键部件的主要研究内容和结论分为
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随着我国高速铁路运输不断地发展,高速铁路交通俨然成为我国主要交通方式,接触网悬挂装置为高速列车的主要供电装置,出现任何故障轻则造成列车断电,重则造成重大交通事故引起人员伤亡,而传统利用人工巡检接触网的方式效率低下且准确率不稳定。对此本文提出一种基于深度学习算法的故障检测方法对高铁接触网悬挂中两例关键部件进行故障检测并且形成实验验证本文算法的准确性。本文关于高铁接触网关键部件的主要研究内容和结论分为以下几点:1、针对本文螺母以及开口销两例微小关键部件建立了一种HND-Net目标检测算法实现对两个关键部件的初步定位。本文在目标检测算法中提出残差特征增强层和跨金字塔自适应融合层两个主要模块,通过消融实验证明了提出模块的有效性,并且对本文螺母及开口销区域进行目标定位验证本文算法的准确性。2、针对U型抱箍螺母故障提出了一种基于实例分割算法的故障检测算法。通过分析初定位得到的抱箍螺母图像的两种故障:顶层螺母的缺失和顶层螺母的松动,提出了利用实例分割算法对四颗螺母进行图像分割的方法,最终利用分割图像设定比值阈值进行螺母松动的故障诊断,并且进行了相应的实验验证了本文算法的可靠性。3、针对抱箍区域开口销故障提出了一种基于关键点检测算法的故障检测算法。通过分析初定位得到的抱箍区域开口销图像的缺失和开口角度不足故障,提出了一种利用关键点检测算法对开口销三个关键点进行检测的方法,最终利用关键点检测图像得到的关键点设定角度阈值实现开口销开口角度不足的故障诊断,并且进行了相应的实验验证了本文算法的可靠性。
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