高速铁路接触网的智能监测与故障诊断研究

高速铁路接触网的智能监测与故障诊断研究

张全亮

中铁二十一局集团电务电化工程有限公司  730099

摘要：伴随着我国科技的持续进步，交通运输行业不断发展与进步，运输过程的安全、稳定的重要性日益凸显，成为社会关注的焦点。基于此，简单分析智能监测与故障诊断的困境，并深入探究智能监测与故障诊断在高速铁路接触网中的优化实施策略，具体涉及提高智能化水平、增强数据处理和分析能力、提升检测设备的可靠性和精确性等内容，以供业内人士进行参考。

关键词：高速铁路；接触网；监测与诊断

引言：高速铁路建设工程不仅是城市建设中的核心内容，还是经济发展的重要途径，对其接触网进行智能监测与故障诊断，能有效提升交通运输过程的安全性。随着城市化进程的加速，高速铁路工程越来越多地出现在各类建设项目中。因此，高速铁路接触网的智能监测与故障诊断研究成为工程技术领域的一个热点课题。

1.智能监测与故障诊断困境分析

1.1数据处理与分析不全面

接触网的监测数据来自温度、振动、电流等多种传感器，但数据的采集范围和精度有限，造成数据处理存在偏差。原始数据通常包含噪声和异常值，需要经过预处理才能用于后续分析。部分数据的预处理步骤不够充分，滤波不彻底，异常值处理不当，将影响数据分析的准确性。同时，特征提取算法存在选择不当，参数调整不合理，难以有效反映接触网的状态变化。智能监测与故障诊断通常需要依赖于机器学习或深度学习模型，假若模型选择不合适，并且调整参数过程中没有达到最优状态，将导致数据处理与分析的效果不佳。此外，高速铁路运行环境复杂，接触网受风速、温度变化等环境因素影响，在数据采集时，容易导致误判或漏判。

1.2检测设备可靠性较低

高速铁路运行环境复杂，在高、低温和大雾等极端天气条件情况下，将导致设备腐蚀、老化加速，影响其稳定性和可靠性。部分检测设备由于抗震性能不足或材料选择不当，在高速铁路运行过程中产生的振动和冲击下容易松动或损坏。同时，部分监测设备存在焊接不牢固、电路板质量问题等，且维护周期过长或维护不当，导致设备性能下降，在监控过程中，对数据采集有误，导致信息误报或漏报；校准过程中的误差或疏忽也将导致检测数据的偏差，影响故障诊断的准确性。高速铁路周围存在强烈的电磁场，会影响检测设备的正常工作，导致误操作或数据读取错误。

1.3智能算法精确性欠缺

在高速铁路接触网的智能监测与故障诊断中，智能算法精确性欠缺原因主要包括：数据质量问题，智能算法的性能高度依赖于输入数据的质量，当监测数据存在噪声、缺失值、异常值或不均衡分布等问题，将直接影响算法的训练和测试结果。特征选择不当，当选取的特征不能准确反映接触网的状态信息或者与故障之间的关联性不强，智能算法的性能将受到影响。算法模型不匹配，不同的智能算法有其特定的适用场景和假设条件，当使用的算法模型不适合接触网的监测数据特性或故障诊断任务，难以保证算法的精确性。

2.智能监测与故障诊断在高速铁路接触网中的优化实施策略

2.1提高智能化水平

提升智能化水平是智能监测与故障诊断的技术保障，其关键在数据融合技术、机器学习算法、故障特征提取、智能算法优化、故障诊断与预警系统、系统集成六个方面。数据融合技术，利用多源数据融合技术，整合来自不同传感器的数据，以获得更全面的接触网状态信息，并采用先进的数据处理算法，包括卡尔曼滤波、粒子滤波等，以提高数据的准确性和可靠性。应用机器学习算法，包括SVM、随机森林等，对历史故障数据进行学习，构建故障预测模型；同时探索深度学习技术，如CNN模型、RNN模型，以自动提取特征并提高故障诊断的准确率。故障特征提取，结合领域知识，开发高效的时频分析、小波变换等特征提取方法，以提取与故障相关的关键特征；也可利用特征选择技术，基于模型的特征选择，减少冗余特征，提高模型的泛化能力[1]。智能算法优化，对现有智能算法进行优化，包括通过遗传算法、模拟退火等优化算法参数，以提高故障诊断的准确性和效率。故障诊断与预警系统，构建基于智能算法的故障诊断系统，实现对接触网故障的实时监测和快速定位，通过对监测数据的趋势分析，提前预测潜在故障，以便及时采取维护措施。系统集成，将智能监测设备、数据处理算法和故障诊断系统集成到一个统一的平台中，实现数据的无缝对接和流程的自动化；同时利用云计算和大数据技术，构建可扩展的智能监测与故障诊断平台，支持大规模数据存储和分析。

2.2增强数据处理和分析能力

增强数据处理和分析能力是智能监测与故障诊断的核心，采用高效的统计方法、阈值过滤等数据清洗技术，去除噪声和异常值；也可使用线性插值、KNN等实施数据插值和缺失值处理，以确保数据完整性；还能使数据归一化和标准化，以消除量纲和数值范围的影响，便于后续分析。同时，利用傅里叶变换、小波变换等方法进行时频分析，以识别故障信号的特征频率；采用自相关函数、互相关函数等时序分析技术，分析数据的动态变化特征。还能结合物理模型和故障机理，提取与故障相关的特征，包括电流波形的峰值、频率成分等，再使用PCA、线性LDA等技术，减少特征空间的维度，以提高计算效率。应用监督学习算法，如SVM、GBM等，构建故障分类器。再通过利用无监督学习算法，包括聚类分析、异常检测等，以发现数据中的模式和异常；也能构建CNN网络，以处理接触网的视频流或热像图，用于故障识别

[2]。

采用流式计算框架，实现对实时监测数据的高效处理。利用边缘计算技术，在数据产生源头进行初步处理，减轻中心服务器的压力。再利用热图、折线图、散点图等图形展示数据特征和故障模式；使用交叉验证、网格搜索等方法进行模型参数的调整，以提高模型的泛化能力。此外，可利用LIME、SHAP等可解释性工具，解释模型的预测结果，有助于运维人员理解故障原因。

2.3提升检测设备的可靠性和精确性

对设备进行环境适应性设计，通过使用耐腐蚀材料、防水密封技术，以确保设备在恶劣环境下的稳定运行；引入温度补偿机制，包括热敏电阻或温度传感器，以自动调整设备工作状态，减少温度变化对测量精度的影响。再采用屏蔽电缆和接地技术，减少外部电磁干扰对设备的影响；通过低通滤波器滤除不需要的信号频率，以提高信号的信噪比。还能选用高精度、高稳定性的传感器，包括应变片、加速度计、电容传感器等，以提高数据采集的质量；引入光纤传感技术，利用光纤的抗干扰特性，进行非接触式测量，以提高数据的准确性和可靠性。同时，应结合SVM、ANN等机器学习算法，对故障数据进行分类和识别，提高故障诊断的准确率；也可以通过详细的维护计划，包括定期检查、预防性维护和故障修复，确保设备始终处于良好状态；还应实施预测性维护，通过监测设备的运行数据，预测潜在故障，及时进行维修。此外，应采用信号处理算法、数据融合技术等数据处理技术，并利用大数据分析技术，对大量监测数据进行挖掘，发现故障模式和潜在风险。

结束语：综上所述，智能监测与故障诊断在确保高速铁路接触网安全中发挥着至关重要的作用。展望未来，随着材料科学的进步、计算机模拟技术的提升和大数据分析技术的应用，特别是在智能化、自动化技术的加持下，未来的监测与诊断技术将更加依赖于精细化管理和智能化决策，由此开展的相关理论研究和实践探索必须得到大力支持。

参考文献：

[1]李振兴.基于远程数据采集的电气化铁路接触网设备状态检测[J].自动化技术与应用,2024,43(04):124127+163.

[2]张建昭,宋伟,李栓,等.城轨接触网动态运行质量评价指标CDI数学模型研究[J].电气化铁道,2024,35(02):6166.