Particle swarm based arc detection on time series in pantograph-catenary system

Pantograph-catenary system is the most important component for transmitting the electric energy to the train. If the faults have not detected in an early stage, energy can disrupt the energy and this leads to more serious faults. The arcs occurred in the contact point is the first step of a fault. When they are detected in an early stage, catastrophic faults and accidents can be avoided. In this study, a new approach has been proposed to detect arcs in pantograph-catenary system. The proposed method applies a threshold value to each video frame and the rate of sudden glares are converted to time series. The phase space of the obtained time series is constructed and the arc event is found by using particle swarm optimization. The proposed method is analyzed by using real pantograph-videos and good result have been obtained.Pantograph-catenary system is the most important component for transmitting the electric energy to the train. If the faults have not detected in an early stage, energy can disrupt the energy and this leads to more serious faults. The arcs occurred in the contact point is the first step of a fault. When they are detected in an early stage, catastrophic faults and accidents can be avoided. In this study, a new approach has been proposed to detect arcs in pantograph-catenary system. The proposed method applies a threshold value to each video frame and the rate of sudden glares are converted to time series. The phase space of the obtained time series is constructed and the arc event is found by using particle swarm optimization. The proposed method is analyzed by using real pantograph-videos and good result have been obtained

Görüntü işleme ve bulanık mantık tabanlı pantograf geometrik modelin tespiti

Bu çalışmada elektrikli trenlerde kullanılan pantograf türünün belirlenmesi için model tabanlı bir yaklaşım önerilmektedir. Elektrikli trenlerin kullanım şartlarına göre pantograf katener sistemin yapısı değişmektedir. Pantograf katener sistemlerinden alınan görüntüler kullanılarak pantograf sisteminin geometrik modeli oluşturulmaktadır. Oluşturulan modelin hangi tür pantografa ait olduğu tespit edilmektedir. İlk olarak kenar çıkarımı ve Hough dönüşümü ile pantografta bulunan bütün doğrular tespit edilmektedir. Tespit edilen doğrulardan alınan bazı bilgiler bulanık mantık işleminde kullanılarak pantografın türü belirlenmektedir. Pantograf türünün belirlenmesi pantografın yüksekliğini tahmin etmek ve katener ile pantograf arasındaki temas noktasını analiz etmek için uygundur. Böylece ark oluşumu ve aşırı temas kuvveti gibi temas noktası problemleri tespit edilebilecektir.In this study, a model based approach is proposed for the recognition of the pantograph type used in electric trains. The shape of the pantograph-catenary changes according to usage conditions of electric trains. A geometric model of the pantograph is constructed by using images taken from the pantograph-catenary system. The pantograph type is determined by using the constructed model. First, all straight lines are extracted from the image by applying the edge detection and Hough transform to the image. Some knowledge obtained from straight lines are given to fuzzy logic and type of pantograph is determined. The determination of pantograph type is useful to estimate the pantograph height and to analyze of contact point between pantograph and catenary. Therefore, contact point problems such as arcing and excessive contact force can be detected

Pantograf katener sistemlerde görüntü işleme ve model tabanlı ark tespiti

Pantograf katener sistemi, elektrikli trenin ihtiyaç duyduğu elektrik enerjisini trafo merkezinden trene iletilmesini sağlamaktadır. Bu işlemin kesintisiz bir şekilde gerçekleştirilmesi için pantograf katener sistemler oldukça önemlidir. Bu çalışmada, pantograf katener sistemi için görüntü işleme ve model tabanlı yeni bir ark tespit yöntemi önerilmektedir. Görüntü işleme yöntemleri kullanılarak videodan alınan bir görüntü çerçevesinde oluşan arklar tespit edilmektedir. Bir dizi görüntüden elde edilen veriler ark modellemesinde kullanılmıştır. Bu modelleme sonucunda pantograf katener sistemin, normal ve ark oluşmuş durumlarına ait akım ve gerilim sinyalleri elde edilmektedir. Elde edilen akım gerilim sinyallerinde normal ve ark oluşmuş durumlar incelenmiştir. Akım, gerilim sinyalleri kullanılarak S dönüşümü yapılmıştır. S dönüşümü ile sinyallerin frekans zaman analizi yapılmaktadır.A pantograph-catenary system transmits the electric energy that an electrified train needs from electric power substation to train. Pantograph catenary system is extremely important in order to carry out continuous of the transmission. In this study, a model and image processing based arc detection system is proposed. Arcs occurred in a video frame are detected by using image processing techniques. Data obtained from a sequence of frames are used to model the arc. Arcs occurred in image sequences are modelled during modeling stage. As consequence of the modeling, current and voltage signals, which belong to healthy and arc occurred conditions, are obtained. These signals are analyzed to detect the condition of the pantograph-catenary system as healthy or faulty. Stransform is applied to these signals and occurred arcs are detected.A pantograph-catenary system transmits the electric energy that an electrified train needs from electric power substation to train. Pantograph catenary system is extremely important in order to carry out continuous of the transmission. In this study, a model and image processing based arc detection system is proposed. Arcs occurred in a video frame are detected by using image processing techniques. Data obtained from a sequence of frames are used to model the arc. Arcs occurred in image sequences are modelled during modeling stage. As consequence of the modeling, current and voltage signals, which belong to healthy and arc occurred conditions, are obtained. These signals are analyzed to detect the condition of the pantograph-catenary system as healthy or faulty. Stransform is applied to these signals and occurred arcs are detected

Contactless rail track condition analysis approach using image matching

Demiryolu ulaşımı geçmişten günümüze kadar yaygın olarak kullanılan en önemli ulaşım türlerinden biridir. Demiryolu sistemleri yük ve yolcu taşımacılığında yaygın olarak kullanılmaktadır. Demiryolu hattında birçok arıza oluşabilmektedir. Demiryolu araçlarında veya hatlarında oluşabilecek arızalar ulaşımı olumsuz etkilemektedir. Bu arızaların erken teşhis edilmesi için durum izleme oldukça önemlidir. Genellikle ray, travers ve bağlantı plakalarından kaynaklanan arızalar ortaya çıkmaktadır. Bu çalışmada, demiryolu hattını oluşturan bileşenlerin izlenmesi için görüntü işleme tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Sağ ve sol rayların izlenmesi için iki tane kamera kullanılarak bir deneysel yapı oluşturulmuştur. Demiryolu hattı üzerine kurulan deneysel yapı ile farklı durumlarda videolar alınmıştır. Alınan videolar üzerinde YCbCr renk uzayı, Canny kenar çıkarımı ve köşe tespit algoritması kullanılarak demiryolu bileşenleri tespit edilmektedir. Bu çalışmada ray, travers ve bağlantı plakasının birleştiği kısımlar tespit edilmektedir. Oluşturulan deneysel yapı ile farklı tür demiryolu hatlarında da görüntüler alınarak sonuçlar test edilmiştir.Rail transport is one of the most important modes of transport commonly used in the past to the present. Rail systems are widely used in passenger and freight transport. Many failures can occur on railways. The failures occured on railway tracks or vehicles may negatively affects the transportation. Condition monitoring is very important for the early detection of this failure. The failures especially due to rails, sleepers and tie plates. In this study, an image processing-based method has been proposed for monitoring the components of the railway. An experimental structure using two cameras for monitoring of right and left rail is formed. Samples videos in different situations were taken with the experimental structure founded on the railway track. The railway components were detected on sample videos by using YCbCr color space, Canny edge detection and corner detection algorithms. In this study, the rail, the tie plate and the joins of the traverse are determined. The experimental structure is used on different railways and the result are tested.Bu çalışma TÜBİTAK (Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu) tarafından desteklenmiştir. Proje No: 114E202

30th International Conference on Condition Monitoring and Diagnostic Engineering Management (COMADEM 2017)

Proceedings of COMADEM 201

Advanced Automation for Space Missions

The feasibility of using machine intelligence, including automation and robotics, in future space missions was studied