Araştırma Makalesi

Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti

Cilt: 10 Sayı: 2 26 Aralık 2017
PDF İndir
EN TR

Adaptive Arc Detection Based Image Segmentation in Pantograph Catenary Systems

Öz

In recent years, through the development of electric trains, the rail system has become a popular mode of transport. This type of transport is reliable and cost-effective compared to other modes of transport. Furthermore, the rail transport is more preferred with the emergence of the electric train.  In order to provide the electrical energy used by electric trains, pantograph catenary system was developed. Pantograph system, receives power from the catenary wire and transmits to train. The catenary system, located along the railway line, it transmits electricity from the substation to the pantograph system. During contact with pantograph and catenary system many failures may occur. Early diagnosis of failures are preventing larger defect.  In this study, a new image processing based method for arc detection in pantograph catenary system, which is a part of the rail system, is proposed.  Real-time images of the catenary pantograph is taken by cameras placed on the roof of two different locomotives. The image segmentation is used to identify the differences that occur in images taken. Also, the Sobel edge extraction algorithm is used for detecting contact of a pantograph. The arcing at the contacts of the pantograph is determined by combining properties obtained. The proposed method has been carried out both in the FPGA environment MATLAB and the results were compared.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Karakose, E., Gencoglu, M.T., Karakose, M., Yaman, O., Aydin, I., and Akin, E., A new arc detection method based on fuzzy logic using S-transform for pantograph–catenary systems. Journal of Intelligent Manufacturing, 1-18, 2015.
  2. Karakose E., Gencoglu MT. An investigation of pantograph parameter effects for pantograph-catenary systems. Innovations in Intelligent Systems and Applications (INISTA) Proceedings, 2014 IEEE International Symposium on. IEEE, 2014.
  3. Aydin I, Karakose M, Akin E. Anomaly detection using a modified kernel-based tracking in the pantograph–catenary system. Expert Systems with Applications 42.2, 938-948, 2015.
  4. Liu Y, Chang GW, Huang HM. Mayr's Equation-Based Model for Pantograph Arc of High-Speed Railway Traction System, IEEE Transactions on Power Delivery, (25), 2025-2027, 2010.
  5. Midya S, Bormann D, Schütte T, Thottappillil R. DC Component From Pantograph Arcing in AC Traction System—Influencing Parameters, Impact, and Mitigation Techniques, IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, (53), 18-27, 2011.
  6. Barmada S, Raugi M, Tucci M, Romano F. Arc detection in pantograph-catenary systems by the use of support vector machines-based classification, IET Electrical Systems in Transportation Institution of Engineering and Technology, 2013.
  7. Ostlund S, Gustafsson A, Buhrkall L, Skoglund M. Condition monitoring of pantograph contact strip, International Conference on Railway Condition Monitoring, 1-6, 2008.
  8. Hamey LGC, Watkins T, Yen SWT. Pancam: In-Service Inspection of Locomotive Pantographs, 9th Biennial Conference of the Australian Pattern Recognition Society on Digital Image Computing Techniques and Applications, 439-499, 2007.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Mehmet Karaköse
FIRAT UNIV
Türkiye

Orhan Yaman
FIRAT UNIV
Türkiye

İlhan Aydın
FIRAT UNIV
Türkiye

Erhan Akın
FIRAT UNIV
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

26 Aralık 2017

Gönderilme Tarihi

4 Ocak 2017

Kabul Tarihi

24 Kasım 2017

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2017 Cilt: 10 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Karaköse, M., Yaman, O., Aydın, İ., & Akın, E. (2017). Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, 10(2), 53-63. https://izlik.org/JA38ZR64ZN
AMA
1.Karaköse M, Yaman O, Aydın İ, Akın E. Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti. TBV-BBMD. 2017;10(2):53-63. https://izlik.org/JA38ZR64ZN
Chicago
Karaköse, Mehmet, Orhan Yaman, İlhan Aydın, ve Erhan Akın. 2017. “Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10 (2): 53-63. https://izlik.org/JA38ZR64ZN.
EndNote
Karaköse M, Yaman O, Aydın İ, Akın E (01 Aralık 2017) Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10 2 53–63.
IEEE
[1]M. Karaköse, O. Yaman, İ. Aydın, ve E. Akın, “Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti”, TBV-BBMD, c. 10, sy 2, ss. 53–63, Ara. 2017, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA38ZR64ZN
ISNAD
Karaköse, Mehmet - Yaman, Orhan - Aydın, İlhan - Akın, Erhan. “Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi 10/2 (01 Aralık 2017): 53-63. https://izlik.org/JA38ZR64ZN.
JAMA
1.Karaköse M, Yaman O, Aydın İ, Akın E. Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti. TBV-BBMD. 2017;10:53–63.
MLA
Karaköse, Mehmet, vd. “Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti”. Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, c. 10, sy 2, Aralık 2017, ss. 53-63, https://izlik.org/JA38ZR64ZN.
Vancouver
1.Mehmet Karaköse, Orhan Yaman, İlhan Aydın, Erhan Akın. Pantograf Katener Sistemlerde Görüntü Segmantasyon Tabanlı Adaptif Ark Tespiti. TBV-BBMD [Internet]. 01 Aralık 2017;10(2):53-6. Erişim adresi: https://izlik.org/JA38ZR64ZN

https://i.creativecommons.org/l/by-nc/4.0Makale Kabulü

 

Çevrimiçi makale yüklemesi yapmak için kullanıcı kayıt/girişini kullanınız.

Dergiye gönderilen makalelerin kabul süreci şu aşamalardan oluşmaktadır:

1.       Gönderilen her makale ilk aşamada en az iki hakeme gönderilmektedir.

2.       Hakem ataması, dergi editörleri tarafından yapılmaktadır. Derginin hakem havuzunda yaklaşık 200 hakem bulunmaktadır ve bu hakemler ilgi alanlarına göre sınıflandırılmıştır. Her hakeme ilgilendiği konuda makale gönderilmektedir. Hakem seçimi menfaat çatışmasına neden olmayacak biçimde yapılmaktadır.

3.       Hakemlere gönderilen makalelerde yazar adları kapatılmaktadır.

4.       Hakemlere bir makalenin nasıl değerlendirileceği açıklanmaktadır ve aşağıda görülen değerlendirme formunu doldurmaları istenmektedir.

5.       İki hakemin olumlu görüş bildirdiği makaleler editörler tarafından benzerlik incelemesinden geçirilir. Makalelerdeki benzerliğin %25’ten küçük olması beklenir.

6.       Tüm aşamaları geçmiş olan bir bildiri dil ve sunuş açısından editör tarafından incelenir ve gerekli düzeltme ve iyileştirmeler yapılır. Gerekirse yazarlara durum bildirilir.

 88x31.png   Bu eser Creative Commons Atıf-GayriTicari 4.0 Uluslararası Lisansı ile lisanslanmıştır.