摘要
本发明公开了一种铁路供电设备缺陷AI智能分析方法及系统,涉及铁路供电技术领域,该系统通过受电弓检测模块在受电弓周围布设检测点,实时获取振动数据、设备缺陷数据和受电弓图片数据,数据采集模块对数据进行预处理后,生成振动数据集、设备缺陷数据集和受电弓图片数据集。AI图像分析模块构建AI图像识别模型对受电弓图片数据集进行识别,输出受电弓缺陷数据集。AI缺陷算法模块用于构建AI算法,获取振动系数Zdxs和综合设备缺陷系数Sbqx,并计算受电弓缺陷系数Sdgx。智能评估模块根据预设阈值对数据进行评估,生成相关预警信息。该系统提高了检测效率和准确性,减少了人工巡检的工作量和误差,确保了对受电弓状态的实时监控和早期缺陷预警。
技术关键词
铁路供电设备
受电弓
集成传感器
AI图像识别
智能分析系统
图像分析模块
图像识别模型
智能分析方法
裂纹缺陷
数据采集单元
固件
设备缺陷检测
数据采集模块
图片
算法模块
图像检测单元
数据检测单元
滑片
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智能分析系统
预测建模
分层数据结构
光伏发电功率
能源管理模块
主动控制方法
PID控制算法
主动控制装置
气囊
气压传感器
摩擦电传感器
集成传感器系统
磁性纳米颗粒
强磁性颗粒
弱磁性颗粒
受电弓故障
故障预测方法
参数
耦合动力学
可靠性分析方法
树木年轮
智能分析系统
环境感知数据
残差卷积神经网络
图像采集模块