高铁受电弓状态监测方案

1、方案背景

受电弓频繁接触电缆，电流大，磨损大，是典型的耗材。通过人工检查受电弓状态经常出现遗漏。受电弓的良好状态与列车安全稳定行驶紧密相关。

 

2、系统功能

列车受电弓状态检测方案旨在通过先进的人工智能技术，实时监测和评估列车受电弓的工作状态，以确保其安全性和可靠性。

• 数据采集：利用传感器和摄像头等设备，实时收集受电弓的运行数据，包括电流、温度、机械磨损程度等信息。同时，通过图像识别技术获取受电弓的外观状态。

• 数据处理与分析：采用机器学习和深度学习算法，对收集到的数据进行分析。通过建立受电弓状态的模型，识别正常与异常状态，预测潜在故障。

• 状态评估：基于分析结果，系统能够实时评估受电弓的工作状态，并生成状态报告，帮助维护人员及时了解受电弓的健康状况。

• 预警机制：当检测到异常状态或故障隐患时，系统会自动发出预警，提示维护人员进行检查和维修，降低事故风险。

• 持续优化：通过不断积累数据和反馈，优化算法模型，提高检测的准确性和可靠性，实现智能化的维护管理。

3、系统框图

系统由摄像头、传感器、照明、主机、监控屏等关键部件组成。

系统运行期间实时采集关键运行数据与图像，并由主机实时分析、预警和记录。

 

4、技术优势

汉为边缘AI工作站具有如下技术优势，从而全面满足该场景应用。

• 基于飞腾高性能CPU设计，运行麒麟OS；
• AI算力高达64TOPS，支持多路视频实时分析；
• 内存容量大，支持ECC；
• 支持大容量存储扩展；
• 支持LAN/光纤通信，可灵活组网；
• 支持CAN-bus/RS485等多种总线；
• 高安全，支持TPM；
• 内置硬件看门狗；
• 宽温无风扇设计；
• 支持宽压冗余供电。

该系统方案的实施，提升受电弓运维质量，降低运维成本，通过及时预警和维护确保列车的安全、稳定运行。