受电弓磨耗关系着地铁的正常运行。为了对地铁受电弓磨耗进行有效检测，提出一种地铁受电弓磨耗线激光在线检测方法。该方法利用两台线激光传感器采集受电弓廓形数据，通过阈值设定、特征点搜寻、廓形配准对比得到受电弓实际磨耗。针对特征点搜寻，提出一种基于点云窗口移动计算的特征点搜寻算法，通过定义点云窗口来遍历受电弓廓形，计算每次移动后窗口内数据点方差，构造窗口最小方差索引点与廓形第一等分点直线，依据点线最大距离找出受电弓廓形特征点。采用主成分分析（PCA）算法的粗配准结合迭代最近点（ICP）算法的精确配准策略，实现受电弓廓形配准，依据配准结果得到受电弓磨耗。实验结果表明，特征点搜寻算法可准确找出所需特征点，廓形配准策略能有效保留廓形数据磨耗情况，使检测系统达到±0.5 mm的磨耗检测精度要求，实现地铁受电弓磨耗在线测量。

针对含弓网燃弧可见光图像中存在泊松噪声干扰以及光照不均匀的问题,提出了一种包含降噪、区域分割的图像处理算法。首先通过二维Gabor小波变换算法滤除弓网燃弧图像中的泊松噪声,然后根据改进的均匀性度量法判断光照是否均匀。对于光照不均匀的图像,先使用二维伽马函数对光照分量进行修正,再使用均匀性度量算法进行分割。仿真结果表明,该算法能有效抑制泊松噪声,准确分割出目标区域,分割精度达到95%,为后续弓网燃弧强度的定量分析提供了思路。

受电弓是电气列车重要的受流装置,受电弓滑板磨耗程度影响着弓网之间的配合情况。对受电弓滑板磨耗故障的自动测量,是实现受电弓自动化检测的重要手段之一。根据视觉测量系统所拍摄的受电弓滑板图像的特点,利用基于部分面积作用的亚像素边缘定位算法,提出一种滑板上边缘和下边缘的精确识别算法。通过与其他常见边缘提取算法进行对比,证明了所提算法的可行性和优越性。

高铁提速受多方面因素制约, 其中弓网离线对受流质量影响很大。 在滑动接触模式下, 受电弓与接触网的磨损均很严重。 弓网离线产生的电弧是造成接触网和受电弓磨损的主要原因之一。 电弧温度高, 还具有电离特性, 因此一般的传感器无法置于电弧中测量。 光谱分析法在研究弓网电弧的温度及电子密度方面具有明显优势, 基于此可进一步寻找耐磨损的新材料或者灭弧方法。 因接触网使用铜合金材料, 故选取铜元素特定光谱作为研究对象。 采用Boltzman作图法, 通过实验测得弓网电弧的光谱信息, 进而计算电弧通道的温度。 结果表明, 由于单次电弧持续时间短又受弓网相对运动的影响, 其温度并不很高, 且电弧温度随着电弧持续时间的增加而增加。 采用盲目反卷积的方法求解307.92 nm谱线的Stark展宽, 再根据Stark展宽求得电弧的电子密度, 结果表明弓网电弧通道的电子密度和其他种类电弧电子密度在同一数量级上; 说明电弧引起的粒子电离效应明显。 由此可知光谱法在电弧温度及电弧电离特性的分析中是较为方便和准确的。