文章编号：１００１－８３６０（２０１２）１０－００４３－０５基于曲波域移动平行窗的受电弓滑板裂纹识别陈坤峰，刘志刚，韩志伟，何士玉（西南交通大学电气工程学院，四川成都６１００３１）摘要：针对受电弓滑板非接触式裂纹故障检测问题，提出一种基于曲波域移动平行窗的受电弓滑板裂纹识别算法。算法利用曲波变换多方向性及各向异性特点，对受电弓滑板图像点状、线性和非线性特征进行分类在曲波分解方向矩阵中使用移动平行窗口并计算窗口能量值，依据能量值区分线性平行接缝与背景噪声、螺钉和刮痕等其他非线性图像特征，最终获取滑板裂纹信息。实验结果表明，本文算法能有效地分类滑板图像特征，较准确地检测并定位滑板裂纹故障，识别率达到９４．１％。关键词：受电弓滑板；曲波变换；裂纹提取；移动平行窗中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－８３６０．２０１２．１０．００７ＰａｎｔｏｇｒａｐｈＳｌｉｐｐｅｒＣｒａｃｋｓＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＴｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌＰａｒａｌｌｅｌＷｉｎｄｏｗｉｎＣｕｒｖｅｌＣＨＥＮＫｕｎ－ｆｅｎｇ，ＬＩＵＺｈｉ－ｇａｎｇ，ＨＡＮＺｈｉ－ｗｅｉ，ＨＥＳｈｉ－ｙｕ（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔＡｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇａｔｓｏｌｖｉｎｇｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｐａｎｔｏｇｒａｐｈｓｌｉｐｐｅｒｃｒａｃｋｓｎｏｎ－ｃｏｎｔａｃｔｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ａｎｏｖｅｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌｐａｒａｌｌｅｌｗｉｎｄｏｗｉｎｔｈｅｃｕｒｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｄｏｍａｉｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｕｔｉｌｉｚｉｎｇｔｈｅｍｕｌｔｉ－ｄｉｒｅｃｔｉｏｎａｎｄａｎｉｓｏｔｒｏｐｙｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｃｕｒｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ｔｈｅｓｐｏｔ，ｌｉｎｅａｒａｎｄｎｏｎｌｉｎｅａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｔｈｅｐａｎｔｏｇｒａｐｈｓｌｉｐｐｅｒｉｍａｇｅｓｗｅｒｅｃｌａｓｓｉｆｉｅｄ．Ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌｐａｒａｌｌｅｌｗｉｎｄｏｗｓｗｅｒｅｕｓｅｄｉｎｔｈｅｄｉｒｅｃｔｉｏｎｍａｔｒｉｘｅｓｏｆｃｕｒｖｅｌｅｔｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ａｎｄｔｈｅｎｔｈｅｅｎｅｒｇｙｖａｌｕｅｓｏｆｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎａｌｗｉｎｄｏｗｓｗｅｒｅｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ｔｈｅｌｉｎｅａｒｐａｒａｌｌｅｌｊｏｉｎｔｓａｎｄｏｔｈｅｒｎｏｎｌｉｎｅａｒｉｍａｇｅｓｓｕｃｈａｓｂａｃｋｇｒｏｕｎｄｎｏｉｓｅｓ，ｒｉｖｅｔｓ，ｓｃｒａｔｃｈｅｓ，ａｎｄｃｒａｃｋｓｗｅｒｅｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄｆｒｏｍｏｎｅａｎｏｔｈｅｒａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｅｎｅｒｇｙｖａｌｕｅｓｏｆｔｈｅｃｕｒｖｅｌｅｔｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ｓｏｔｈｅｓｌｉｐｐｅｒｃｒａｃｋｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｗｏｕ受电弓是电力机车从接触导线上汲取电流的重要电气设备，电力机车取流过程中，受电弓与接触导线紧密耦合。但由于弓网之间存在复杂的力学和电气交互影响，其故障率一直较高，弓网故障及其导致的恶性弓网事故会严重影响电气化铁路的电弓滑板故障，一旦发生会直接影响电力机车的受流质量，并可能造成刮弓、拉网等重大安全事故。因此，电力机车受电弓滑板故障检测对保障高速铁路安全、稳定运行有十分重要的意义。目前已有的受电弓故障检测方法主要有人工检测方式、传感器辅助检测方式和基于图像处理的检测识别方式等。人工检测方式是机车停车、断电、降弓，工作人员登上车顶进行离线检测，这种检测方式工作量大、精度低，且存在人为因素的影响和一定的安全隐收稿日期：２０１１－０１－１９；修回日期：２０１１－０５－２５基金项目：国家自然科学基金（Ｕ１１３４２０５，５１００７０７４）；教育部新世纪优秀人才支持计划（ＮＥＴ－０８－０８２５）；铁道部科技研究开发计划（２０１１Ｊ０１６－Ｂ）；中央高校科研业务...