基于接觸網(wǎng)三維成像的故障識別.pdf

1、接觸網(wǎng)和牽引變電所構(gòu)成了電氣化鐵道供電系統(tǒng)。接觸網(wǎng)工作在鐵路沿線惡劣、復雜環(huán)境中，導致其故障頻發(fā)，針對接觸網(wǎng)實時狀態(tài)的檢測就顯得至關(guān)重要。接觸網(wǎng)的檢測方式主要包括接觸式檢測和非接觸式，其中接觸式檢測方法通過加裝傳感器來獲得弓網(wǎng)的動力學參數(shù);非接觸式檢測方法通過激光、超聲波、雷達等裝置獲取接觸網(wǎng)弓網(wǎng)運動參數(shù)，并利用獲取的參數(shù)，進行數(shù)據(jù)分析來評估弓網(wǎng)運行狀態(tài)。傳統(tǒng)的接觸式檢測耗時長、效率低，不符合現(xiàn)代鐵路發(fā)展的需求。本文通過計算機三維建模的

2、方式重構(gòu)了實際接觸網(wǎng)的整體三維模型，并提取其中的缺損絕緣子，對其進行非接觸式檢測。
　　本文利用鐵軌上架設(shè)的景深相機對實際接觸網(wǎng)表面點云數(shù)據(jù)進行連續(xù)采樣，獲得多幀接觸網(wǎng)點云數(shù)據(jù)。在獲得多幀接觸網(wǎng)點云中，選取適用的初始點云進行預(yù)處理;結(jié)合接觸網(wǎng)點云的特點，通過歸一化對齊徑向特征(Normal AlignedRadial Feature，NARF)算法進行邊緣提取和關(guān)鍵點提取并提取關(guān)鍵點的FPFH特征;利用采樣一致性初始配準算法(Sa

3、mple Consensus Initial Alignment，SAC-IA)將誤匹配點剔除，利用最近迭代點算法(Iterative Closest Point，ICP)進行點云配準，并進行泊松曲面紋理重建，最終獲得接觸網(wǎng)三維模型;并將接觸網(wǎng)重建三維模型與接觸網(wǎng)三維設(shè)計圖進行支撐結(jié)構(gòu)參數(shù)對比，來驗證重建接觸網(wǎng)模型的精度。在故障檢測方面，通過點云分割手段提取重建接觸網(wǎng)中的缺損絕緣子，利用絕緣子表面法線信息對其進行故障檢測，并將故障量化顯