CN107478923B - 一种电动车受电弓检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电动车受电弓检测方法,包括以下步骤:安装受电弓检测装置的支架,调整光学传感器与受电弓的相对位置;多方位采集受电弓图像,并发送到分析***;将采集的受电弓图像与初始标准图像对比分析。通过采用受电弓检测装置,在电动机车不断电的情况下,对受电弓进行多方位检测,并通过分析***对检测结果做出有效的分析,有效的减少了工作人员的劳动强度,并提高了检测效率。本发明应用于机车部件检测领域。
Description
技术领域
本发明涉及机车部件检测领域,特别是涉及一种电动车受电弓检测方法。
背景技术
目前,对地铁之类的电动机车的检测主要采用人工检测或固定摄像头检测。其中,人工检测需要工作人员登上设定,随后对受电弓与车顶进行目测检修,但是在检测前需要对受电弓1500V的高压供电线断电,整个断电过程需要花费半个小时时间,断电后工作人员攀爬上车顶以及目测检修也需要半小时,工作效率较低,同时也造成列车停车时间较长;固定摄像头检测时通过固定摄像头拍摄受电弓与车顶的画面并显示显示屏上,工作人员通过显示屏观察检测,但是由于固定摄像头只能从固定角度观察,不易于发现所有问题。
发明内容
为了解决上述问题,本发明的目的在于提供一种电动车受电弓检测方法,能够在不断电的情况下对受电弓与车顶进行多方位检测。
本发明所采用的技术方案是:一种电动车受电弓检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.在电动机车旁安装受电弓检测装置的支架1,调整光学传感器31与电动机车顶部受电弓6的相对位置;
b.多方位采集受电弓6图像,并发送到分析***52;
c.将采集的受电弓6图像与初始标准图像对比分析。
作为上述技术方案的进一步改进,步骤a中,竖向移动与横向移动光学传感器来调整光学传感器与受电弓的相对位置。
作为上述技术方案的进一步改进,所述支架竖向滑动连接有绝缘的支撑台,所述支撑台上横向滑动连接有滑块,所述光学传感器位于滑块上。
作为上述技术方案的进一步改进,所述支架顶部设有电机,所示电机通过丝杠与支撑台传动相连。
作为上述技术方案的进一步改进,步骤b中,设在滑块上的第一连接机构带动光学传感器多方位移动。
作为上述技术方案的进一步改进,步骤b中,分离受电弓与高压供电线,采集受电弓上与高压供电线接触位置的图像。
作为上述技术方案的进一步改进,所述滑块设有第二连接机构,所述第二连接机构上设有能够夹持高压供电线的夹具。
作为上述技术方案的进一步改进,所述支架上设有竖向的导轨,所述支撑台包括支撑板与连接件,所述连接件一端与支撑板固定相连,另一端设有与导轨相配置的滑槽。
作为上述技术方案的进一步改进,所述支撑板上设有横向的滑轨,所述滑块滑动连接在滑轨上。
作为上述技术方案的进一步改进,所述第一连接机构与第二连接机构分别为冗余机器人。
本发明的有益效果:本发明通过采用受电弓检测装置,在电动机车不断电的情况下,对受电弓进行多方位检测,并通过分析***对检测结果做出有效的分析,有效的减少了工作人员的劳动强度,并提高了检测效率。
附图说明
下面结合附图和实施方式对本发明进一步说明。
图1是受电弓检测装置与受电弓以及高压供电线连接结构图;
图2是受电弓检测装置结构示意图。
具体实施方式
如图1-2所示的电动车受电弓检测方法,包括以下步骤:
d.在电动机车旁安装受电弓检测装置的支架1,调整光学传感器31与电动机车顶部受电弓6的相对位置;
e.多方位采集受电弓6图像,并发送到分析***52;
f.将采集的受电弓6图像与初始标准图像对比分析。
其中,受电弓检测装置包括支架1,支架1上竖向滑动连接有绝缘的支撑台2,光学传感器31通过第一连接机构33横向滑动连接在支撑台2上,受电弓检测装置还包括作为驱动源的气泵41与驱动器/蓄电池42。
本实施例通过将支撑台2竖向滑动连接在支架1上,并将光学传感器31通过第一连接机构33横向滑动连接在支撑台2上,使得光学传感器31能够同时在竖向与横向移动进而调整光学传感器31与受电弓6的相对位置。并通过第一连接机构33实现光学传感器31的多方位移动,能够多方位检测受电弓6,同时将光学传感器31与第一连接机构33设在绝缘的支撑台2上,有效的防止高压供电线7的高压导入支架1,防止工作人员触电。
支撑台2上设有横向的滑轨21,滑轨21上设有滑块32,滑轨21上设有两个并未图示的限位机构,其中一个限位机构能够有效的防止滑块32从滑轨21上滑落,另一限位机构能有效的防止滑块32在滑动过程中撞击到支架1,第一连接机构33连接在滑块32上。
支撑台2包括连接件23与支撑板22,支撑板22由陶瓷制成,具有良好的绝缘效果,支架1上设有竖向的导轨11,连接件23一端与支撑板22固定相连,另一端设有与导轨11相配置的滑槽。
优选的,步骤a中,通过支撑台2调整光学传感器31与受电弓6的相对位置。
优选的,步骤a中,所述通过支撑台2调整光学传感器31与受电弓6的相对位置包括:
通过电机43与丝杠驱动支撑台2在支架1上竖向滑动;
通过驱动器/蓄电池42驱动第一连接机构33在支撑台2上横向滑动;
通过第一连接机构33带动光学传感器31在支撑台2上横向滑动。
其中,电机43固定连接在支架1顶部,电机43通过丝杠与连接件23传动相连。采用电机43与丝杠驱动支撑台2竖向滑动,使得支撑台2具有更小的竖向滑动精度,更加便于控制光学传感器31的竖向移动;驱动器/蓄电池42设在支撑板22上并与第一连接机构33电性相连。
优选的,步骤b中,所述多方位采集受电弓6图像,并发送到分析***52包括:
通过驱动器/蓄电池42驱动第一连接机构33调整光学传感器31的方位并实现多方位图像采集;
通过光纤将采集的图像发送到分析***52。
优选的,步骤b中,分离受电弓6与高压供电线7,采集受电弓6上与高压供电线7接触位置的图像。
优选的,步骤b中,所述分离受电弓6与高压供电线7包括:
通过驱动器/蓄电池42驱动第二连接机构35调整夹具34的位置;
通过气泵41驱动夹具34夹持高压供电线7;
通过驱动器/蓄电池42驱动第二连接机构35并带动夹具34分离受电弓6与高压供电线7。
其中,第二连接机构35固定连接在滑块32上并与驱动器/蓄电池42电性相连;气泵41的输出端包括并未图示的第一出气管与第二出气管,第一出气管与夹具34相连,用于控制夹具34的张开与闭合;第二出气管位于第二连接机构35的端部,用于清洁受电弓6,通过气泵41与第二出气管将受电弓6表面的灰尘吹散,使得光学传感器31能够观察的更加清晰,提高检测效率。
优选的,所述第一连接机构33与第二连接机构35分别为冗余机器人,光学传感器31与夹具34分别设在对应冗余机器人的端部。采用冗余机器人作为第一连接机构33与第二连接机构35使得光学传感器31与夹具34在运动过程中具有三个自由度的前提下,还能有效的避过障碍,使得光学传感器31能够达到检测需求的各个位置、夹具34能够从各个位置与角度夹持高压供电线7。
优选的,受电弓检测装置还包括控制箱51,步骤a中,控制箱51通过电缆控制支撑台2的竖向滑动,通过光纤控制滑块32横向滑动,滑块32带动第一连接机构33移动,第一连接机构33带动光学传感器31的横向滑动,步骤b中,控制箱51通过光纤控制第一连接机构33与第二连接机构35来调整光学传感器31与夹具34的方位,由于光学传感器31、滑块32、第一连接机构33、第二连接机构35会与受电弓6以及高压供电线7直接或间接接触,采用光纤连接的方式能够有效的防止工作人员触电。
当然,本发明并不局限于上述实施方式,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可作出等同变形或替换,这些等同的变型或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (9)
1.一种电动车受电弓检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
a.在电动机车旁安装受电弓检测装置的支架(1),调整光学传感器(31)与电动机车顶部受电弓(6)的相对位置;
b.多方位采集受电弓(6)图像,并发送到分析***(52);
c.将采集的受电弓(6)图像与初始标准图像对比分析;
步骤b中,分离受电弓(6)与高压供电线(7),采集受电弓(6)上与高压供电线(7)接触位置的图像。
2.根据权利要求1所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:步骤a中,竖向移动与横向移动光学传感器(31)来调整光学传感器(31)与受电弓(6)的相对位置。
3.根据权利要求2所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述支架(1)竖向滑动连接有绝缘的支撑台(2),所述支撑台(2)上横向滑动连接有滑块(32),所述光学传感器(31)位于滑块(32)上。
4.根据权利要求3所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述支架(1)顶部设有电机(43),所示电机(43)通过丝杠与支撑台(2)传动相连。
5.根据权利要求4所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:步骤b中,设在滑块(32)上的第一连接机构(33)带动光学传感器(31)多方位移动。
6.根据权利要求5所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述滑块(32)设有第二连接机构(35),所述第二连接机构(35)上设有能够夹持高压供电线(7)的夹具(34)。
7.根据权利要求6所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述支架(1)上设有竖向的导轨(11),所述支撑台(2)包括支撑板(22)与连接件(23),所述连接件(23)一端与支撑板(22)固定相连,另一端设有与导轨(11)相配置的滑槽。
8.根据权利要求7所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述支撑板(22) 上设有横向的滑轨(21),所述滑块(32)滑动连接在滑轨(21)上。
9.根据权利要求6或7或8所述电动车受电弓检测方法,其特征在于:所述第一连接机构(33)与第二连接机构(35)分别为冗余机器人。
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