Page 67 - 世界轨道交通杂志2020年第四期
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TECHNOLOGY AND APPLICATION 技术与应用
要对运行中地铁电动客车走行部、制动 当列车到达检测点时，检测设备根 不仅突破了局限于智能检测设备智能化
配件、底架悬吊件、钩缓连接、车体两 据列车速度触发相机的采集频率，获得 的发展，对大数据信息的分析和处理将
侧下部，对线路钢轨、轨枕、联结零件 整个列车受电弓部位的3D模型后首先对 会促进智能运维体系提升。检测故障是
和道床，地铁车辆运行实时速度，隧道 所有图像进行存储，再根据检测的相关 故障发生后保证安全运营的重要手段，
漏缆及其卡，电务轨旁设备外观状态等 参数以及检测设备与受电弓的高度差， 预测故障的发生才能够从根本上确保安
进行高清图像采集，实现自动分析图像 对获得的3D模型图像进行标定，得到与 全运营，实现运营过程中“故障修”到
信息，发现故障并及时报警，并与GPS 实际尺寸相符的3D模型图像，随后对所 “状态修”转变。智能运营智能化监测
结合产生基于地理信息的图像信息，判 有受电弓进行定位，根据定位信息依次 体系将利用大数据挖掘技术，将已经采
断钢轨、联结零件等是否存在问题，自 对每个受电弓进行数据分析，获得需要 集到的车辆以及线路上的大量数据进行
动提取漏缆卡具，通过自动或人工的方 检测的相关数据。 智能分析，预测车辆以及运营体系的发
式，判断隧道漏缆及其卡具是否松脱或 展趋势，为智能运营提供决策依据。
损坏、确认漏缆卡具的安全，为运维部 智能运营智能化监测正在向着检测
门制定检修计划的提供依据。 手段多元化、覆盖范围全面化、检测设
备集中化的方向发展，检测数据处理分
在线检测技术的新的尝试 析的智能化也会成为检测体系发展的趋
在线检测技术的新尝试主要包括 势。智能运营智能化监测体系应该具备
在受电弓检测方面采用3D模式进行测 运营数据的采集能力、大数据的处理分
量。设备主要由高速高精度3D相机和 析能力、运营趋势的预测能力、数据集
补偿光源投射器组成，利用三维成像技 中管理以及展示能力，以“减员增效”
术获得三维模型。补偿光源投射器将激 图7 相关数据分析流程图 为构建理念，最终在保证检修作业质量
光投射于列车受电弓表面，由于受电弓 的基础上，实现轨道交通的绝对安全运
表面深度信息的变化，投射的激光产生 该在线检测方法能够适应的列车通 营。
了畸变和不连续，3D相机在另一个位 过速度范围宽，检测结果精度高，该检
置进行探测，获得畸变的二维图像，由 测设备将激光投射器与3D相机集成在一
于3D相机与补偿光源投射器的位置固 个模块上，安装方便而且安全性能好，
定，所以根据畸变的二维图像可重现受 并且设备不依赖现场各种环境的变化。
电弓表面的三维轮廓，从而得到受电弓 且实施完成后不会干扰列车正常运行，
的三维模型。 实时监控车辆受电弓的状况并及时将信
息推送至检修中心。从实际应用效果来
看，该检测方式可在线发现受电弓的安
全隐患，可进一步提高整个地铁车辆在
线的运营效率。
结束语 （作者单位：北京京天威科技发展有限
图6 检测设备示意图 智能运营智能化监测体系的构建 公司）
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