北京交通大学电气工程学院副院长王毅

 

 

 

　　对于接触网故障来讲有很多种，零部件的，断线的，外部环境的这些故障。对于这些故障从在线监测来讲，如何把这些故障能辨别出来是一个很需要研究的课题。从接触网故障来讲，之前都是人工巡检，现在开展6C自动巡检。这些检测实际上它的特点都是定时检测，不是一个在线的检测。过去人工检测的时候，不能够直线检测，就是说它在实施的情况。

 

　　那么对在线检测来讲，它的特点就是能够发现现有的故障，甚至可以能够判别、预测潜在的故障。那么从物联网的角度上来讲故障的检测就是形成一个传感器的网，那么这些网络可以通过无线实现传输。显而易见这里面关键的部分，还是如何来检测的问题。

 

　　那么对接触网状态的变化，大体上可以分成两类，一类就属于正常性的，就是由于风的作用，受电弓的作用，温度的变化，那么这些来讲都是由于环境因素造成的。那么我们检测的目的，实际上是想通过在补偿器的加装传感器，可以检测到接触网一些微弱的变化，那么这些微弱的变化来讲我们必须要把风的作用，受电弓的作用，温度的作用等等，一些正常的情况把它辨识出来，这些作用产生的信号比故障的信号可能还要大，所以说如果不把它区分出来，我们没有办法分析接触网变化的一些细节。当然了有一些接触网的故障，比如说断线等等这些故障，那么它比较明显，特征比较明显很容易识别，没有必要考虑这些作用。但是我们的目的来讲呢，还是想相对来讲从补偿器状态测量来讲比较简单，成本也比较低，那么这样的话我们能够通过这样安装传感器以后，可以获得尽可能详细的信息，这样的话我们就可以在相对比较低成本的情况下，能够实现对接触网的在线检测。

 

 

　　那么对这样的问题来讲其实很多的问题需要解决，目前我们只做了其中的一部分，主要是两类：风的作用和覆冰环境下的接触网补偿器的指纹识别。为了实现这样两个目的呢，我们就要研究补偿器的运动特性，风激励下的接触网的响应，冰激励下的接触网的响应，所谓的响应就是在补偿器上，那么当这些作用发生了之后，那么在补偿器它是怎么响应的，这样我们研究了以后，才能把这些作用区分开来。核心方法我们采用了一些数据处理的方法。

 

　　那么第一个要研究的就是棘轮补偿器的运动特性，那么我们要把一些状态辨识出来，不研究它肯定是不行的。

 

 

　　第二个我们要研究的就是接触网的风振响应。当风以不同的风速和方向碰到接触网的时候，棘轮补偿器上它如何响应的。只有把这个辨识出来之后，我们才能在风的作用下，我们还能够把接触网的一些其它，或者由于故障，或者由于渐变性的状态改变，那么产生微弱的变化，才能把它识别出来。那么我们采用的方法是，首先是通过理论计算，那么对理论计算来讲，对这个在线检测来讲，理论建设是不可能的，我们拿了信号之后，然后用理论去详细的计算，这个实时性是办不到的，但是通过前期的理论计算，我们可以推导出一个公式也好，或者说表格也好，就是说我们可以推导出一个容易在线检测的，就是通过棘轮补偿器的运动特性的变化，这样的话我们能够得到一个快速计算的公式，这样的话我们在现场的时候，就可以实时的实现这个状态监测。

 

　　因此，我们理论计算的目的，实际上要推导出一个能够用来在线监测的一个实用的计算方法。我们最后得到的计算结果还是比较满意的，就是通过理论计算得到的结果和我们最后推导出的公式得到的计算结果呢，应该说比较接近。

 

　　那么这些计算是不是靠谱，这很关键，这个公式是不是好用也很关键，所以说我们也在这个实际的线路上做实验，现场也做了实验。那么我们在这里装了两个角度传感器，这头上装了位移传感器，然后在这个杆上装了一个风速和风向的传感器。那么由于对一个锚段来讲，我们在两侧都装了同样的传感器，那么为了采样的同步，所以说我们采用了GPS的方式，所以说进来的信号我们时间可以一一对应，为后来的数据处理提供方便。

 

　　最终我们通过这些处理，证明我们前面理论分析的结果和提供了一些计算的方法这是可用的。另外，我们针对现场的情况，我们人工的在用绳挂在了接触网上，用人工把它施加一个力，我们做了一个测量，这个吊绳在不同的地段分别加力，我们实验了一下，我们的测量和辨识的情况。这个就是我们测量的波形，采集到的数据，这是一个近端，这是远端的，这两个有时差的，我们通过这样一个测量系统，实际上通过这个时差我们可以算出施加力具体的地点，就是相当于定位了，这样如果不是一个绳的施加力，也可能是吊弦的脱落等等，或者一些异物的导入等等，这些故障我们实际上是通过这个方法来讲，就可以把它识别出来，而且可以定位出来。

 

 

　　第二个我们要研究接触网覆冰在线检测。采用的方法也是这样，先做理论分析。理论分析以后，能够在覆冰的情况下覆冰不同，覆冰的位置不同的情况下，那么补偿器响应。然后为了证明我们的计算是不是可用，因为覆冰我们线上做实验不好弄，我们做了一个1：50的一个小比例模型，就是完全按照1：50做了一个模型。然后我们按照这个模型的参数做了算，然后我们在模型上模拟加上一定的力来替代覆冰的效果，然后根据模型和计算这样一个实验结果做了一个对比。从对比的情况来看呢，应该说误差还是在可以接受的范围之内，最大的误差是6%，当然也蛮大的，但是起码来讲还是能够有一定的识别效果。