基于機器視覺的電熱水循環道岔融雪系統的設想與研究

付江南，林靖洵，馮林杰，李 博

（重慶交通大學信息科學與工程學院，重慶 400074）

引言

道岔是鐵路運輸設備的重要組成部分。當發生冰凍或降雪時，如不及時清掃道岔積雪（冰），會造成道岔尖軌尖端與基本軌貼合不緊密，直接影響列車的安全運行，甚至引發運輸中斷。國外道岔除雪主要依靠電熱、燃氣加熱、壓縮空氣、噴燈加熱、溫水循環等方式[1]。

其中，電熱式應用最為廣泛。電熱式的道岔融雪系統在道岔上安裝電加熱元件，并配套控制設備，通過采集鋼軌溫度、空氣溫度、積雪等信息，自動控制道岔加熱系統的工作。我國鐵路道岔融雪設備的研發和使用起步較晚，目前正處于研發推廣階段[2]。使用較廣的電熱式融雪系統存在嚴重的熱量浪費的問題。不僅如此，融雪系統的工作需要人為干預來保證正常運行，一些遠程調度和關于環境參數的采集大多是為融雪系統提供工作策略而無法控制加熱設備工作。

基于上述電熱式融雪系統的不足，提出一種基于機器視覺的電熱水循環道岔融雪系統，該系統以設備智能化為出發點，以機器視覺技術為基礎，結合傳統的環境參數采集技術，以提高能源利用率為目的，以電作為熱能來源，以水作為能量傳遞介質，實現對軌道道岔進行高效、高度自動化的融雪作業。

1 加熱系統比對

1.1 電加熱融雪系統

電加熱融雪系統利用安裝在道岔基本軌軌腰、軌底上部、滑床板上的加熱條進行融雪作業，這已成為鐵路道岔融雪設備的主流。國內電加熱融雪系統主要有兩種安裝方式:一是產品預裝在滑床板內，二是加熱元件固定在基本軌上[3]。

加熱元件裝在滑床板內無法對整個道岔尖軌實現有效加熱，尤其是枕木間積雪殘留時間較長，加熱更加困難，且難于維護。加熱元件固定在基本軌上安裝簡單、便于維護，可提高融雪效率。但加熱元件基本依賴進口，成本較高。電熱式系統可采集外界溫度、濕度等信息，可以為系統工作提供依據，但無法完全自動控制加熱作業，且存在控制不精確等問題。

1.2 地源熱泵融雪系統

基于地源熱泵的融雪方式在國內被廣為提起，我國研究人員也對其進行了一些研究?；诘卦礋岜眉夹g的鐵路道岔融雪系統主要由地下埋管換熱器、用于融雪的熱水管網、熱泵機組、循環泵、控制閥和電氣自動控制子系統等組成[4]。通過在車站道岔底座內埋置熱管，利用地源熱泵技術，經由埋管換熱器從地下提取熱巖土層中的低位熱能，經熱泵提升后，將溫度較高的流體輸送到道岔底座的熱管內。高溫熱流體在埋管內流動時，通過對流換熱方式，把熱量傳給道岔底座，從而達到道岔融雪化冰的目的。

地源熱泵道岔融雪技術利用水作為導熱介質，熱能耗散更少，能源利用率更高。但是，這種系統只能工作在擁有地熱能的少數區域，系統無法推廣到我國大部分地區。

1.3 電熱水循環融雪系統

分析對比電熱融雪系統與地源熱泵融雪系統的優劣，采用電熱水循環融雪系統作為加熱系統，該系統主要由電熱元件與散熱水管組成。在道岔部位的軌枕之間預埋散熱水管，使用電能加熱水，將熱水送入散熱水管中。水流將熱量輻射至水管周圍融化冰雪。再將冷水送回加熱裝置重新加熱，形成一個加熱—散熱—加熱的循環系統。系統以水作為導熱媒介，采用電熱裝置加熱水，相較于燃燒化石燃料熱水而言可大大提高能量利用率，減少環境污染。

2 監測系統研究

為實現自動控制融雪系統工作，需對道岔環境進行監測。除了傳統的軌道溫度、天氣監測等參數，本文還設想加裝機器視覺識別系統對環境進行監測，為融雪系統工作提供依據。

2.1 傳統的監測方式

傳統的監測主要集中在兩方面：軌道溫度和天氣狀況。在道岔鋼軌上安裝溫度傳感器可采集到鋼軌的溫度，當溫度較低時，可能出現道岔結冰、長時間積雪等現象。此時需采取融雪措施來保證行車安全。然而，單一的軌道溫度參數是無法反映軌道是否確實存在結冰、積雪等現象。為更精準地控制，融雪系統通常要獲取實時天氣狀況[5]，對軌道狀況進行更精確的測算。天氣數據大多源于當地氣象站，相對于一個道岔所覆蓋的區域而言，單個氣象站反映的天氣狀況覆蓋范圍太大，存在較大誤差，使得對軌道狀況的測算無法達到理想精度。

2.2 機器視覺識別

機器視覺識別技術是人工智能在圖像識別這一領域的分支，它整合了機器學習算法、圖像處理、信號處理、傳感器技術、光學、視頻等技術，通過拍攝的圖像分析，實現對圖像內容的識別與分類。

機器視覺系統最大的優勢在于其靈活性和自動化程度高。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。同時，在重復性勞動中，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產的效率和自動化程度。

基于上述機器視覺優勢，本文設想在電熱水循環融雪系統中加入機器視覺識別技術來對道岔狀況進行監測。利用機器學習、神經網絡等算法來訓練識別系統，使其能夠分辨道岔積雪與未積雪的區別，進而評估道岔積雪的程度。在此基礎上，系統提出融雪策略，控制系統進行融雪作業，以期提高系統的自動化程度，并保證車輛通行安全。

3 結語

目前，電熱水循環道岔融雪系統技術已經成熟，機器視覺識別技術應用較為廣泛，但還未曾應用于該領域。限于現有條件，難以對該系統進行相關的實地考察或開展實驗。對于不同道岔的工作情況、道岔在不同天氣下的表現以及道岔在極端寒冷地區的積雪結冰情況，目前也無法獲得與之有關的科學數據。

然而，基于機器視覺的電熱水循環道岔融雪系統的設想與研究的設計思想具有先進性。隨著人工智能的興起，傳統老舊的、自動化程度低的融雪設備終將遭到淘汰。不僅是利用機器視覺識別檢測道岔的積雪結冰情況，人工智能的思想還可應用于熱量調度，進一步提高能量的利用率，減少環境污染。由此，基于機器視覺的電熱水循環道岔融雪系統具有廣闊的應用前景。

[1]曹達.道岔融雪控制系統典型問題分析與優化設計[J].鐵道標準設計，2017（1）：1-2.

[2]王相暉.RD1型電加熱道岔融雪系統介紹及應用實例[J].鐵路通信信號工程技術，2010（2）：48-49.

[3]王濤.電加熱道岔融雪系統設計與實踐[J].鐵道通信信號，2010（7）：37-38.

[4]賀清.基于地源熱泵的高速道岔融雪系統設計研究[J].鐵道標準設計，2017（4）：1-4.

[5]李蘭蘭.基于電加熱融雪系統的道岔結構傳熱特性[J].中國科學院大學學報，2013，30（6）：744-745.