采用非接觸式的圖像測量技術,實時采集受電弓/靴碳滑板磨耗、異物、裂紋、灼傷等,以及受電弓間距、偏磨、姿態偏移、水平角度、壓力等關鍵數據,基于深度學習算法和大數據分析精準預測碳滑板磨耗趨勢,同時判斷缺口、脫落、變形、裂紋等類型缺陷,避免因滑板過度磨損導致的弓網故障、接觸不良等事故,為運營管理者提供優化受電弓選型、更換碳滑板次數、調整檢修頻次等科學依據,使滑板平均使用壽命延長20%。
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