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摘 要： 摘 要：接觸網和受電弓是電氣化鐵路供電系統中的重要組成部分，其中弓網之間的動態接觸又是保證電力機車良好受流的關鍵條件，所以尋求良好的弓網關系是鐵路供電系統設計的一個重點。考慮到目前弓網接觸力大多采用接觸式檢測手段，對于非接觸檢測的研究方法較少，因此提
摘 要：接觸網和受電弓是電氣化鐵路供電系統中的重要組成部分，其中弓網之間的動態接觸又是保證電力機車良好受流的關鍵條件，所以尋求良好的弓網關系是鐵路供電系統設計的一個重點。考慮到目前弓網接觸力大多采用接觸式檢測手段，對于非接觸檢測的研究方法較少，因此提出了一種基于圖像處理算法檢測弓網接觸力的新方法。簡化受電弓弓頭結構，分析了弓網接觸力與弓頭位移之間的關系，建立弓網接觸力計算模型;并在弓網混合模擬試驗臺進行地面驗證實驗：首先，利用圖像處理模塊對采集到的圖像進行標記點的目標跟蹤與特征提取;然后，通過數據處理模塊對得到的位移信息進一步分析得到弓頭加速度等信息，修正得到加速度信號;最后，對經過慣性力和阻尼力修正后的接觸力結果進行分析。結果表明：通過圖像處理檢測得到的弓頭位移最大測量誤差僅為 1.3mm，精度較高;同時檢測得到的弓網動態接觸力的最大值、平均值和標準差的最大相對誤差僅為 5.46%、5.15%和 4.58%，測量誤差較小。結果證實此方法檢測弓網接觸力是可行的，且檢測精度滿足要求。
關鍵詞：受電弓;接觸網;接觸力;圖像處理;機器視覺;模板匹配
保障良好的弓網關系是確保弓網系統安全的最主要的工作，其基礎的工作就是要對弓網系統進行實時、高效、準確的檢測。而作為直接反映弓網系統受流質量的弓網間的動態接觸力[1]，又是檢測中的重中之重。為了合理的評估弓網系統動態和受流性能，需要實時對弓網間接觸力進行準確的檢測。
傳統的接觸壓力檢測主要通過安裝在弓頭滑板和支架間的力傳感器和加速度傳感器完成的[2]。以弓頭相關力平衡方程為基礎，通過力傳感器測得的相互作用力和加速度得到的慣性力，最終得到修正后的弓網接觸力[3,4,5]。這種檢測方式提升了檢測效率，但是用傳感器檢測的缺點在于檢測設備單一，針對不同的故障需要安裝不同的檢測設備，而且安裝在受電弓上的傳感器也會影響受電弓的動態特性。
近年也有許多學者在傳統傳感器檢測的基礎上提出采用光纖測試的方法，例如文獻[6,7]通過在弓頭滑板安裝光纖應變片傳感器，基于應變響應與弓頭載荷之間的映射關系測量弓網接觸力。此種檢測方式的缺點在于需要改變受電弓的弓頭結構，而且在弓頭上加裝應變片的檢測方式不適應車輛的長期狀態跟蹤;也有如國外學者MAICZ D等人通過將傳統力傳感器替換為光纖式力傳感器測量接觸力[8]。此種檢測方式優點在于可以有效克服電磁干擾等問題，但是局限性較大，只能針對某一種特定受電弓，通用性差。
隨著計算機技術和圖像處理技術的發展，非接觸式弓網檢測技術快速發展。國外學者Ebru Karakose 等人通過邊緣檢測和直線檢測等方法提取弓網接觸點位置，從而得到車輛的拉出值信息，可以進行列車狀態檢測和故障預警[9];文獻[10,11]中采用CCDP 變換方法分析滑板圖像特征，通過曲波變換檢測出滑板裂紋;Kyung‑Min Na等人通過對弓網圖像進行模板匹配和霍夫變換檢測用來判斷受電弓與頂部接觸線之間的接觸狀態[12]。上述傳統的圖像檢測方法主要集中在邊緣檢測和直線檢測，但對于弓網復雜的組件及故障信息并不能有效的識別。針對復雜情況的檢測，Hyungchul Kim等人通過R-CNN提取滑板的ROI，基于最小二乘法和激光線檢測滑板的磨損尺寸[13];Aydin, I等人基于圖像處理和模式識別的方法將獲得的特征提供給D-Markov的狀態機，可以識別受電弓滑板的過熱和電弧等故障[14];Shen Yuan 等人利用KCF跟蹤結合梯度直方圖方法定位框架，使用改進的RefineDet網絡檢測弓角和火花，通過圖像特征重建受電弓主體的三維軌跡[15]。
就現有的弓網接觸力檢測方法而言，傳統檢測方法需要改變受電弓結構或傳感器安裝不方便，而對于非接觸式的接觸力檢測方法研究較少。因此，本文提出一種基于圖像處理技術的弓網動態接觸力檢測方法，可以避免改變受電弓結構，不影響其動力學性能，且能實現長期跟蹤服役，檢測精度較高，為高速鐵路弓網系統的安全運行提供了技術保障。
1 接觸力檢測原理
1.1 測試原理
為了減少研究變量，方便測量，本文以受電弓滑板及弓頭支架組成的弓頭結構為研究對象，由于試驗加載的振動頻率較低，所以將弓頭結構視為剛體。利用圖像處理技術識別標記點的坐標位置信息，獲取弓頭的振動位移，即弓頭彈簧的變形量。進一步通過數據處理方法得到弓頭的振動加速度，基于弓頭受力平衡方程從而得到弓網間的動態接觸力。
圖1展示了受電弓的分析模型。其上受力包括接觸力Fc、弓頭滑板和框架間的內力Fb、氣動力Fa、阻尼力Fξ和慣性力Fi。因此，弓頭力平衡方程如下：
2 受電弓激勵實驗
2.1 實驗簡介
為了驗證通過圖像處理技術檢測弓網接觸力方法的可行性和測量精度，本文基于某國家重點實驗室的弓網混合模擬試驗臺進行了多組動態及靜態受電弓激勵實驗，具體實驗布置見圖2。其中動態加載實驗時的工況為：激振頻率為2.4Hz，所采用的受電弓為 favelai 單滑板受電弓;在受電弓縱向方向位置，距滑板2030mm處安裝一臺CCD高速工業相機 (像素：1920×1080，采樣頻率：140fps)用于圖像采集;在受電弓下方左右位置分別安裝了補光燈用于提高采集圖片的質量，便于后續分析。在滑板和受電弓框架的兩側(支撐彈簧上下)相對于滑板中心對稱位置分別設置了標記點用于圖像識別，標記點形狀見圖3。
另外，本試驗分別在弓頭滑板和支撐彈簧上安裝了高精度的力傳感器、拉線位移傳感器和加速度傳感器，將數采設備的采集頻率與CCD相機采集圖片的幀率調成一致，這樣通過數采得到的接觸力就可用來作為圖像處理結果的驗證。
2.2 關鍵參數標定
采用實驗法對1.2中的等效質量m和等效剛度k進行標定。測量等效質量時將框架部分固定，只留出弓頭部分，在弓頭上方采用液壓缸靜態加載，靜態實驗加載工況見表1，依次在弓頭上加載力為0、 9.8N、19.6N、29.4N、39.2N、49N，再反向加載回去形成閉環，記錄下每次加載之后位移傳感器的數值，繪制成F-X圖像(如圖4a)進行直線擬合得到等效剛度k。
測量等效質量時采用自由衰減法[16]，將受電弓框架部分固定，在弓頭中心位置施加一個初始位移，讓其自由衰減振動，通過位移傳感器測得振動位移隨時間衰減的變化圖像(圖4b)，由圖像得到系統的振動周期T，帶入式(6)中求出等效質量m。
3 圖像檢測接觸力方法
利用圖像處理技術測量弓網接觸力方法與傳統方法不同之處在于通過算法自動對標記點進行像素級的跟蹤與定位，獲取標記點的振動位移;進而通過標記點的位移變化確定弓頭的位移、弓頭振動速度和弓頭振動加速度。由于標記點在弓頭彈簧的上下位置，所以可根據每個標記點的位移變化得到弓頭彈簧的形變量，然后得到彈簧內力;由弓頭振動加速度與弓頭振動速度得到弓頭慣性力和阻尼力;最后基于弓頭力平衡方程得到接觸力。
本文基于計算機視覺的位移檢測系統的流程框圖如圖5所示。(1)首先調試相機參數，定義像素坐標系和世界坐標系，然后利用設定好的相機捕捉受電弓振動圖像，對采集得到的受電弓數據集進行灰度處理和中值濾波的預處理，可以降低由于光線和噪聲的干擾;(2)由檢測的第一幀圖像作為樣本圖像提取標記點的匹配模板，之后根據受電弓振動圖像粗定位，自動截取出標記點振動區域子圖;(3)再通過模板匹配(Template matching)算法計算模板與子圖間的最大匹配誤差，尋找互相關性最大的區域即標記點位置;(4)導出每張圖中標記點的位置，將圖像中的像素坐標轉換為世界坐標位置即可得到弓頭的相對位移變化曲線。
3.1 系統組成
基于計算機視覺的位移檢測系統組成如圖6所示。其中主要包括高精度、高分辨率的工業高速相機、LED補光燈、弓頭標記點和數據接收計算機。首先，通過相機獲取弓頭標記點的圖像數據;然后將圖像經網線傳輸到車上的數據接收計算機進行儲存或由后臺軟件進行實時處理。
3.2 相機標定
由于在本次實驗中標記點的相對位移測量僅限于垂向方向的位移測量，所以可以簡化相機標定方法，使用尺度因子相機標定法[17]。
3.3 目標跟蹤與特征提取
考慮到不同光線強度對圖像灰度值的影響以及標記點形狀對特征提取的影響，本文基于模板匹配算法(Template matching)進行標記點定位。即用預先分離出的模板與原圖進行比較，以快速確定出標記點在原圖中的位置并提取該區域。
4 試驗結果及分析
4.1 位移測量結果
在上述的地面試驗驗證過程中，圖像識別的位移結果與直接用拉線位移傳感器(線性精度： 0.05%FS，采樣頻率：140Hz )測得的位移結果對比如圖 9 所示，圖像識別位移時間見表 2。
通過比較兩者位移的識別結果，可以看出通過圖像處理技術獲得的標記點位移結果與拉線位移傳感器獲得的位移結果誤差較小，其中最大誤差僅為 1.3mm。基本還原了弓頭在振動時的運動狀態，可以滿足后續計算弓頭加速度和接觸力的要求。而且經前期圖像粗定位后計算速度提升了近 29 倍，每 0.00939 秒檢測一張照片，大大提升了檢測的實時性。
4.2 加速度修正
由于在圖像的采集和處理過程中，得到的弓頭位置信息并不是連續的，而是通過不同的采樣頻率得到近似于連續的離散點。針對如此不適定問題，由離散的位移計算弓頭加速度時用到了數值微分解法。針對數值微分過程中出現的誤差放大問題，本文通過進行多個頻率下的不同濾波策略的對比，如對第一次微分結果進行濾波(帶通 0.05~0.13，陡度 0.95，阻帶衰減 60dB)，然后對濾波的結果再進行二次微分或者直接對二次微分的結果進行濾波(低通 0.09，陡度 0.95，阻帶衰減 60dB)，濾波后的結果與加速度傳感器測得的結果對比見圖 10。可見，直接對二次微分后的加速度信號進行濾波效果最好，得到的加速度信號最為準確。
4.3 阻尼力修正
在受電弓動態加載實驗中，弓網間接觸壓力的測量會受到阻尼力的影響，為了使測量結果更加精確，對其進行阻尼力修正。由 2.2 節中的式(8)計算阻尼力，阻尼力修正前后的對比數據見圖 11。由圖中可看出經阻尼力修正后的接觸力與參考接觸力吻合度更高，更接近實際情況。
4.4 弓網動態接觸力驗證
將上述測試得到的弓頭相對位移和加速度信息，由弓頭力平衡方程計算得出弓網間的動態接觸力大小，將由本文提出的圖像處理技術檢測得到的接觸力與實際接觸力對比，如圖 12 所示。
本文來源于：《西南交通大學學報》(雙月刊)創刊于1954年，設有：理工類理論研究、應用研究、實驗研究、學術討論等方面的學術論文以及科技信息報道等欄目。
根據 GB/T 32592-2016[18]，分別在是否考慮慣性力和是否考慮阻尼力的情況下對圖像檢測的接觸力和實際接觸力做了比較，對比結果見表 3。
從表 3 可以看到，不考慮慣性力修正時，測量值與實際值的接觸力差別較大，其中最大值、標準差的相對誤差達到了 15.58%、52.84%，誤差已經不容忽視，所以測量接觸壓力時必須考慮慣性力的影響。不考慮阻尼力修正時，從數據來看對于弓網接觸壓力的影響相較于慣性力來說較小，最大值和標準差的相對誤差為 4.54%和 5.94%。
對于進行了慣性力和阻尼力修正后的數據，由圖 12 可以看出通過圖像處理方法檢測出的接觸力與實際值的波形吻合度較好。其中針對圖 12 中局部出現的瞬態檢測誤差，最大誤差為 5N，由對比圖中看出利用圖像檢測出的接觸力會在局部出現高頻檢測誤差，其誤差是由于通過位移微分得到加速度的過程中產生的高頻信號。從表 3 統計值中可以看到，檢測的動態接觸壓力的標準差在 16.20 左右，與實際值的誤差僅為 4.58%，而且最大值和平均值的最大相對誤差僅為 5.46%和 5.15%，遠小于檢測誤差所要求的 10%，由此說明通過非接觸式的圖像處理技術檢測弓網間接觸壓力的方法是有效的。
這里需要注意的是雖然表 3 中最小值的誤差較大，但是原因在于本次試驗為動態加載試驗，沒有考慮弓網間的預加載力，所以測量的最小值比較小，相對來說造成的相對誤差就較大，并不影響此方法 測量的準確性。
5 結 論
提出了一種基于非接觸式的圖像處理技術對弓網間接觸壓力檢測的新方法，與傳統的檢測方法相比，該方法設備安裝簡單、具有實時性和非接觸性的特點，可以避免檢測時對受電弓弓頭進行改造、保證其原始的動態性能;同時更加自動化、智能化，檢測靈活度高，準確性高;并且行車干擾小，適用于長距離、長時間和環境條件惡劣下的連續跟蹤檢測。通過多組地面動態實驗，驗證了此方法的有效性和準確性，在經過慣性力和阻尼力的修正之后檢測精度遠遠滿足弓網接觸力的檢測精度，進一步豐富了目前在非接觸式測量領域弓網接觸力檢測方法的研究，同時可以為弓網受流質量的評估和實時故障監測提供準確的接觸力數據。
考慮到弓網在實際運行時復雜環境狀況和復雜背景的干擾，如何保證圖像處理算法在復雜背景條件下，如長時間曝光和異物遮擋標記點時，如何準確快速的識別弓頭位移，如何考慮受電弓滑板柔性變形和動剛度等因素的影響將是后續研究的重點。——論文作者:周寧 1 ，王俊東 1 ，劉躍平 1 ，楊軒 1 ，李艷 2 ，吳再新 3 ，張衛華 1
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