AR 技術(shù)在鐵路牽引供電故障檢測(cè)中的應(yīng)用

陳雨夢(mèng)，劉安冉，劉 珺

（華東交通大學(xué)天佑學(xué)院，南昌 330001）

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)電氣化鐵路快速發(fā)展，截至2021 年12月底，我國(guó)鐵路運(yùn)營(yíng)里程總數(shù)已超過(guò)15 萬(wàn)km，其中電氣化鐵路里程總數(shù)已突破11.08 萬(wàn)km。相比于其他牽引方式，牽引供電系統(tǒng)的供電設(shè)備較多，不斷增加的電氣化鐵路里程數(shù)，使得鐵路運(yùn)維工作量日益增加，其鐵路設(shè)備保有量也不斷增多，同時(shí)也伴隨著故障發(fā)生率的增加，其發(fā)生故障形式呈現(xiàn)多樣性，極大影響鐵路供電安全與供電質(zhì)量。

鐵路牽引供電的巡檢工作可以更好地掌握供電設(shè)備的運(yùn)行情況，找到設(shè)備缺陷和安全隱患，提出相應(yīng)的檢修方案進(jìn)行完善。目前，國(guó)內(nèi)鐵路牽引供電設(shè)備大多設(shè)在野外，而且設(shè)備分布范圍廣、跨度大。巡檢人員在工作過(guò)程中需要對(duì)設(shè)備進(jìn)行外觀檢查、溫度及運(yùn)行狀態(tài)的判斷。AR 技術(shù)能幫助供電段根據(jù)實(shí)際工作需求規(guī)范巡維人員的作業(yè)行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)各類發(fā)熱元器件設(shè)備缺陷或故障，并可使巡檢人員實(shí)時(shí)與相關(guān)人員溝通匯報(bào)，提高日常巡檢效率，確保供電設(shè)備安全運(yùn)行。

1 鐵路牽引供電巡檢現(xiàn)狀

目前鐵路牽引供電巡檢主要分為供電段接觸網(wǎng)巡檢與變電所巡檢，傳統(tǒng)的巡檢方式能夠基本達(dá)到巡檢需求，但仍過(guò)于依賴人工、智能化水平低、工作效率低，主要存在以下問(wèn)題：運(yùn)維巡檢數(shù)據(jù)孤立，缺乏聯(lián)系，使得數(shù)據(jù)計(jì)算處理基本依靠人工進(jìn)行；巡檢設(shè)備交叉使用以查看并記錄設(shè)備資料、檢修記錄等信息，操作繁瑣，排查速度慢；巡檢人員可能存在維修理論認(rèn)知欠缺、實(shí)踐不足等情況，導(dǎo)致巡檢缺乏規(guī)范性。而自動(dòng)化巡檢方式雖然具有高效、準(zhǔn)確等優(yōu)勢(shì)，但投資與維護(hù)成本較高，面對(duì)變電所的地形復(fù)雜等因素，其難以應(yīng)用到變電所的巡檢當(dāng)中。

雖然當(dāng)前在巡檢過(guò)程中開(kāi)始使用無(wú)人機(jī)和智能巡檢機(jī)器人來(lái)代替部分人工巡檢的項(xiàng)目，但仍存在著一些問(wèn)題，例如，巡檢設(shè)備在發(fā)現(xiàn)問(wèn)題后不能實(shí)現(xiàn)就地與相關(guān)人員進(jìn)行實(shí)時(shí)通信，需要返回巡檢中心進(jìn)行匯報(bào)商討。人工巡檢方式能夠靈活地處理各種突發(fā)情況，采用合適的方法解決復(fù)雜的問(wèn)題，工人在工作過(guò)程中積累了大量的經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)，能夠適時(shí)辨別和解決設(shè)備出現(xiàn)的異常情況。

因此利用信息化手段輔助人工巡檢，提高對(duì)變電所數(shù)百臺(tái)設(shè)備巡檢的準(zhǔn)確性和效率，是一個(gè)值得研究的課題。如果能夠充分發(fā)揮工人豐富的經(jīng)驗(yàn)和智能化技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，將二者結(jié)合起來(lái)，可以改善巡檢現(xiàn)狀，為鐵路供電設(shè)備的安全運(yùn)行提供更有力的保障。將AR 技術(shù)應(yīng)用于鐵路牽引供電設(shè)備故障檢測(cè)中，可以達(dá)到上述效果。

2 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的關(guān)鍵內(nèi)容

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（AR）是一種可以實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)器影像的位置及角度，再結(jié)合相應(yīng)圖像、視頻、3D 模型的技術(shù)。此技術(shù)可以把虛擬信息和真實(shí)世界的場(chǎng)景融合起來(lái)，實(shí)現(xiàn)虛擬世界信息和真實(shí)世界信息“無(wú)縫”集成與融合。

AR 技術(shù)的關(guān)鍵技術(shù)內(nèi)容主要由以下幾個(gè)方面構(gòu)成。

2.1 跟蹤注冊(cè)技術(shù)（三維注冊(cè)技術(shù)）

依托于三維注冊(cè)技術(shù)，使得真實(shí)世界與虛擬信息“無(wú)縫”集成。將物體的特征點(diǎn)及外輪廓進(jìn)行掃描檢測(cè)，通過(guò)跟蹤特征點(diǎn)自動(dòng)生成二維或三維坐標(biāo)信息，最終真實(shí)世界與虛擬信息能夠在二維或三維空間中完成跟蹤匹配注冊(cè)。

2.2 顯示技術(shù)

使用色彩豐富的顯示器可以更加真實(shí)地將現(xiàn)實(shí)世界與虛擬信息相結(jié)合，提高應(yīng)用的便捷程度。同時(shí)采用微型攝像頭的拍攝形式，根據(jù)實(shí)際需要選取合適的拍攝模塊拍攝現(xiàn)實(shí)世界圖像，將AR 使用者的交互接口及圖像等因素結(jié)合，使得現(xiàn)實(shí)世界與虛擬信息的圖像疊加。

2.3 虛擬物體生成技術(shù)

虛擬物體生成技術(shù)在三維建模技術(shù)的基礎(chǔ)上，全方位展示物體對(duì)象，呈現(xiàn)虛擬對(duì)象的真實(shí)感。并且虛擬物體生成技術(shù)可以在算法程序的基礎(chǔ)上，使得用戶與現(xiàn)實(shí)自然進(jìn)行交互，在具體實(shí)施過(guò)程中，使得有效實(shí)施與輔助的效果更佳。例如，信息注冊(cè)更加便捷，利用圖像標(biāo)記實(shí)時(shí)反應(yīng)其外部輸入信息的內(nèi)容，快速實(shí)現(xiàn)信息內(nèi)容的價(jià)值提取與加工，提高AR 技術(shù)的操作效率及用戶處理信息的效率。

2.4 目標(biāo)檢測(cè)和模式識(shí)別技術(shù)

目標(biāo)檢測(cè)和模式識(shí)別技術(shù)是進(jìn)行人機(jī)交互的技術(shù)，目前已有模板匹配法及基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法，其中基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法，其檢測(cè)準(zhǔn)確性要高于模板匹配法，但實(shí)時(shí)性效果較差。

目前AR 技術(shù)的發(fā)展正朝著輕便化、智能化不斷發(fā)展，具有諸多技術(shù)優(yōu)勢(shì)，將會(huì)成為運(yùn)維檢測(cè)應(yīng)用中更為日常化的輔助式技術(shù)?；诖耍槍?duì)AR 技術(shù)在鐵路牽引供電故障檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行了方案研究，結(jié)合紅外熱成像測(cè)溫技術(shù)、人工智能模型設(shè)計(jì)基于AR 技術(shù)的智能巡檢系統(tǒng)。

3 基于AR 技術(shù)的智能巡檢系統(tǒng)設(shè)計(jì)

3.1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

首先根據(jù)鐵路牽引供電故障檢測(cè)的巡檢現(xiàn)實(shí)需要，如圖1 所示，整體系統(tǒng)設(shè)計(jì)分為巡檢任務(wù)的發(fā)布與執(zhí)行及數(shù)據(jù)的保存處理與回溯，因此將系統(tǒng)分為移動(dòng)端與軟件端2 部分。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)圖

其中移動(dòng)端可根據(jù)軟件端后臺(tái)發(fā)出的巡檢任務(wù)指令，按照其所設(shè)計(jì)好的巡檢規(guī)劃路線到達(dá)相應(yīng)指定設(shè)備，進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集，并上傳至軟件端后臺(tái)，由軟件端進(jìn)行巡檢數(shù)據(jù)處理及巡檢結(jié)果評(píng)價(jià)等；而軟件端可根據(jù)實(shí)際巡檢計(jì)劃生成可視化巡檢流程路線圖，利用AR 技術(shù)引導(dǎo)巡檢人員完成相應(yīng)巡檢任務(wù)。

3.2 智能巡檢設(shè)備設(shè)計(jì)

采用頭戴式輔助設(shè)備，將AR 眼鏡與安全帽結(jié)合定制，將AR 視覺(jué)技術(shù)與PDA 功能、遠(yuǎn)紅外技術(shù)、GPS 定位和5G 技術(shù)等相融合，其智能巡檢設(shè)備采用可充電式鋰電池，可提供8 h 以上供電電源，提供至少72 h 以上的錄像數(shù)據(jù)儲(chǔ)存，便于巡檢錄像的回溯及處理。

其中該操作系統(tǒng)的軟件端應(yīng)用安卓系統(tǒng)作為操作系統(tǒng)，各項(xiàng)智能軟件界面的設(shè)計(jì)可以依照安卓系統(tǒng)，可以在保證巡檢人員正常觀察設(shè)備的前提下，利用AR 視覺(jué)技術(shù)，在設(shè)備上生成相應(yīng)巡檢圖像，同時(shí)可通過(guò)5G 技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，使得軟件端后臺(tái)可以及時(shí)將巡檢結(jié)果與歷史巡檢結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，提高巡檢人員對(duì)故障檢測(cè)的效率與準(zhǔn)確率，并且可及時(shí)與維修人員取得聯(lián)系，并在其遠(yuǎn)程指導(dǎo)下完成檢修工作，設(shè)備也會(huì)將檢修的過(guò)程及結(jié)果進(jìn)行備份，便于日后檢修工作的復(fù)盤查閱。

3.3 巡檢流程設(shè)計(jì)

基于AR 技術(shù)的智能巡檢系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)流程主要涉及一線巡檢員工及管理者2 個(gè)層面：其中一線巡檢員工主要負(fù)責(zé)巡檢任務(wù)的執(zhí)行，而管理者主要負(fù)責(zé)巡檢任務(wù)的發(fā)布及安全管理。

巡檢流程設(shè)計(jì)如圖2 所示，具體內(nèi)容如下。

圖2 巡檢流程設(shè)計(jì)圖

3.3.1 發(fā)布任務(wù)

當(dāng)管理層根據(jù)實(shí)際需要下達(dá)巡檢任務(wù)，軟件端結(jié)合天氣等環(huán)境因素進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，智能生成可視化工作巡檢流程，巡檢人員佩戴頭盔根據(jù)智能巡檢路線開(kāi)始巡檢任務(wù)。

3.3.2 進(jìn)行巡檢

巡檢人員佩戴頭盔根據(jù)巡檢路線到達(dá)設(shè)備附近進(jìn)行設(shè)備確認(rèn)，確認(rèn)無(wú)誤后進(jìn)行巡檢，若實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)無(wú)異常情況，則按照要求進(jìn)行巡檢結(jié)果提交，將AR 眼鏡所拍攝的視頻與照片上傳至軟件端后臺(tái)；若發(fā)現(xiàn)設(shè)備有異常情況，分析設(shè)備隱患等級(jí)，結(jié)合視頻指導(dǎo)進(jìn)行初步維修，維修結(jié)束后提交巡檢結(jié)果報(bào)告及維修情況，對(duì)于隱患等級(jí)較高的設(shè)備，針對(duì)自身的理論或?qū)嵺`盲區(qū)，可選擇連線功能，與專家進(jìn)行一對(duì)一聯(lián)系，進(jìn)行有效的指導(dǎo)幫助。

3.3.3 數(shù)據(jù)上傳與分析

巡檢結(jié)果及維修情況的錄像記錄與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)會(huì)共同上傳軟件端后臺(tái)進(jìn)行分析與儲(chǔ)存，便于后續(xù)巡檢時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行回溯檢查。軟件端后臺(tái)利用人工智能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，實(shí)時(shí)掌握設(shè)備的動(dòng)態(tài)，為后續(xù)的歷史數(shù)據(jù)對(duì)比做好分析，能夠更及時(shí)快捷地發(fā)現(xiàn)隱患，提高巡檢的效率與準(zhǔn)確性。

3.3.4 巡檢結(jié)果評(píng)價(jià)

巡檢結(jié)束后，智能巡檢系統(tǒng)根據(jù)下達(dá)的任務(wù)與提交的完成情況對(duì)巡檢結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。對(duì)于無(wú)異常的巡檢報(bào)告進(jìn)行保存，對(duì)于有異常的巡檢報(bào)告及維修情況進(jìn)行記錄，同時(shí)報(bào)備管理層與巡檢人員，及時(shí)討論解決，更新數(shù)據(jù)，專人負(fù)責(zé)，及時(shí)變更巡檢任務(wù)安排。

4 關(guān)鍵技術(shù)設(shè)計(jì)

4.1 遠(yuǎn)紅外熱成像技術(shù)

遠(yuǎn)紅外熱成像技術(shù)主要是借助光電設(shè)備，將現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為視覺(jué)可以分辨的圖像信號(hào)的一門技術(shù)，突破了視覺(jué)與觸覺(jué)上的限制，廣泛應(yīng)用于巡檢系統(tǒng)中。通過(guò)安全帽這一載體，將遠(yuǎn)紅外熱成像技術(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，根據(jù)物體表面溫度的變化，為設(shè)備故障點(diǎn)的精準(zhǔn)檢測(cè)和預(yù)測(cè)設(shè)備故障提供了技術(shù)支持。

4.2 人工智能二次識(shí)別

在軟件端后臺(tái)搭建人工智能模型，使得現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景與紅外熱成像一一對(duì)應(yīng)，同步數(shù)據(jù)，同時(shí)達(dá)到提前預(yù)測(cè)與二次識(shí)別的效果。如圖3 所示，人工智能模型主要由以下2個(gè)方面組成。

圖3 人工智能模型設(shè)計(jì)框圖

4.2.1 基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的供電設(shè)備異常檢測(cè)模型

巡檢人員通過(guò)檢測(cè)裝置采集設(shè)備的可見(jiàn)光圖像、紅外圖像等數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取各模態(tài)的數(shù)據(jù)特征，基于D-S 證據(jù)理論和主觀證據(jù)理論對(duì)各模態(tài)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合，判斷設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，提高復(fù)雜場(chǎng)景下預(yù)警的準(zhǔn)確率。

4.2.2 基于時(shí)序數(shù)據(jù)的供電設(shè)備故障預(yù)測(cè)模型

當(dāng)重點(diǎn)設(shè)備巡檢數(shù)據(jù)回傳至軟件端后臺(tái)后，系統(tǒng)將讀取設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，與本次巡檢數(shù)據(jù)共同作為時(shí)序數(shù)據(jù)輸入，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)特征進(jìn)行提取，預(yù)測(cè)設(shè)備故障發(fā)生率，提前預(yù)判故障發(fā)生，縮短故障應(yīng)急處理時(shí)間。

對(duì)于目前的鐵路變電所巡檢，采用人工智能二次識(shí)別模型可以有效解決隨著鐵路里程不斷增加，老舊設(shè)備眾多、存在復(fù)雜安全隱患的問(wèn)題。

5 基于AR 技術(shù)的智能巡檢系統(tǒng)功能優(yōu)勢(shì)分析

該裝置可智能生成巡檢路徑，數(shù)字化采集巡檢數(shù)據(jù)并進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)警。當(dāng)設(shè)備的巡檢數(shù)據(jù)上傳至后臺(tái)，將與歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)比對(duì)，并通過(guò)時(shí)序數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型提前預(yù)測(cè)故障發(fā)生的可能性，以及通過(guò)多模態(tài)數(shù)據(jù)的檢測(cè)模型判斷設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)，提高故障處理的效率與準(zhǔn)確率。此外，專家還可以遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)看見(jiàn)現(xiàn)場(chǎng)的設(shè)備運(yùn)行狀況、操作內(nèi)容，并且可以實(shí)時(shí)在畫面中進(jìn)行標(biāo)注，對(duì)現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行指導(dǎo)，將有關(guān)文件實(shí)時(shí)傳輸?shù)浆F(xiàn)場(chǎng)，并同步到工作人員所佩戴的頭盔的AR 眼鏡上，能夠效率更高地解決問(wèn)題?；诖耍鰪?qiáng)現(xiàn)實(shí)智能巡檢系統(tǒng)具有以下優(yōu)勢(shì)。

5.1 集成式輔助

該系統(tǒng)集PDA 功能、AR 視覺(jué)技術(shù)、遠(yuǎn)紅外技術(shù)、藍(lán)牙技術(shù)、北斗定位和人工智能檢測(cè)等為一體，可自動(dòng)回傳采集數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行二次檢測(cè)與分析，實(shí)現(xiàn)了對(duì)鐵路牽引供電設(shè)備的智能運(yùn)維。

5.2 實(shí)時(shí)交互助力效率提升

在傳統(tǒng)巡檢工作過(guò)程中，通常需攜帶手持巡檢儀、紅外熱像儀、巡檢任務(wù)清單等進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)檢測(cè)記錄，攜帶設(shè)備多，切換繁瑣，不易查詢?cè)O(shè)備資料信息。使用該巡檢系統(tǒng)可以在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)視角中通過(guò)語(yǔ)音、掃碼、攝像頭識(shí)別等操作實(shí)現(xiàn)交互，完全解放雙手，數(shù)據(jù)一次回傳，自動(dòng)生成報(bào)告。減輕一線巡檢人員的工作負(fù)擔(dān)，提高了工作效率，提升了安全系數(shù)，降低了人力成本。

5.3 巡檢流程標(biāo)準(zhǔn)化

設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)的巡檢系統(tǒng)，從規(guī)劃巡檢路徑、執(zhí)行巡檢任務(wù)到數(shù)據(jù)結(jié)果分析實(shí)現(xiàn)了流程化操作，并且將巡檢工作操作運(yùn)轉(zhuǎn)的全流程由線下轉(zhuǎn)移到線上，完成信息化和數(shù)字化。一線職工通過(guò)該系統(tǒng)輔助執(zhí)行巡檢任務(wù)、提供標(biāo)準(zhǔn)化的操作建議，有效避免了缺檢、漏檢的現(xiàn)象發(fā)生，提高了巡檢效率和準(zhǔn)確率，縮短了故障設(shè)備處理時(shí)間，保障了巡檢人員生命安全及供電設(shè)備運(yùn)行的可靠性。

5.4 明確職責(zé)界限，消除信息壁壘

巡檢系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用讓供電段工作人員實(shí)現(xiàn)了明確的界限劃分。巡檢過(guò)程中數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)上傳至后臺(tái)，供電段管理人員能夠查看到一線職工的工作情況及設(shè)備狀況，運(yùn)維人員也能夠通過(guò)系統(tǒng)建立專家咨詢端的雙向連接。遠(yuǎn)程協(xié)助的指導(dǎo)手段極大地增加了線路設(shè)備安全，給出實(shí)際有效的解決手段。

5.5 人工智能檢測(cè)，提前發(fā)現(xiàn)隱患

基于多模態(tài)數(shù)據(jù)的供電設(shè)備異常檢測(cè)和時(shí)序數(shù)據(jù)的故障預(yù)測(cè)模型，可以更加精準(zhǔn)地分析設(shè)備運(yùn)行中的各種缺陷和問(wèn)題，準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性更高?；谠O(shè)備運(yùn)行的歷史時(shí)序數(shù)據(jù)，可通過(guò)溫升趨勢(shì)變化提前發(fā)現(xiàn)人工檢測(cè)難以發(fā)現(xiàn)的缺陷，在故障發(fā)生前予以處理，進(jìn)一步提高設(shè)備運(yùn)行的安全性和可靠性。

6 應(yīng)用效果分析

本文所描述的AR 智能巡檢系統(tǒng)，已在國(guó)內(nèi)電力、鐵路、橋梁等領(lǐng)域進(jìn)行了試點(diǎn)應(yīng)用部署。比如，智能站點(diǎn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)巡檢與“和代維”系統(tǒng)已在安徽移動(dòng)實(shí)現(xiàn)對(duì)接并已開(kāi)始應(yīng)用，使用后巡檢效率提升了50%，準(zhǔn)確率提升至80%，預(yù)計(jì)每年平均可節(jié)約數(shù)百萬(wàn)元成本。目前，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)巡檢解決方案已在合肥、蕪湖等4 個(gè)城市進(jìn)行了應(yīng)用，應(yīng)用以后，3 個(gè)月累計(jì)使用次數(shù)達(dá)萬(wàn)次，使站點(diǎn)巡檢效率提升了50%，目前正在安徽省內(nèi)進(jìn)行推廣。國(guó)鐵南寧局正在推廣應(yīng)用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)智能巡檢方式。此外，國(guó)網(wǎng)西寧供電公司正在實(shí)施“5G+AR 電網(wǎng)遠(yuǎn)程專家指導(dǎo)與調(diào)度指揮綜合技術(shù)”科技項(xiàng)目。未來(lái)，AR 技術(shù)將會(huì)憑借其獨(dú)特優(yōu)勢(shì)得到更廣泛的應(yīng)用。

7 結(jié)束語(yǔ)

雖然AR 技術(shù)還處于起步階段，但大量的應(yīng)用研究分析表明，其具有良好的應(yīng)用前景。隨著AR 技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的不斷發(fā)展，能夠?yàn)槠涮峁└佑行У闹С?，為社?huì)創(chuàng)造更多的價(jià)值，最終推動(dòng)整個(gè)社會(huì)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)繁榮發(fā)展，給人們帶來(lái)更加智能、便捷的生活。