כתבה
arXiv cs.AI ·
למידה מודאלית לזיהוי תקלות חשמליות במערכות פנטוגרף-קטנרי
Multimodal Learning for Arcing Detection in Pantograph-Catenary Systems
מערכת לזיהוי תקלות חשמליות במערכות רכבת, באמצעות למידה מודאלית ושימוש בנתוני כוח ותמונות. המערכת משתמשת בטכניקות של יצירת נקודות צור ופסאודו-אנומליות, כדי לשפר את יכולת הזיהוי שלה. המערכת הוצגה במאמר שפורסם בארכיוון arXiv.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2602.08792v2 Announce Type: replace-cross Abstract: The pantograph-catenary interface is essential for ensuring uninterrupted and reliable power delivery in electrified rail systems. However, electrical arcing at this interface poses serious risks, including accelerated wear of contact components, degraded system performance, and potential service disruptions. Detecting arcing events at the pantograph-catenary interface is challenging due to their transient nature, noisy operating environment, data scarcity, and the difficulty of distinguishing arcs from other similar transient phenomena. To address these challenges, we propose a novel multimodal framework that combines high-resolution image data with force measurements to more accurately and robustly detect arcing events. First, we
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית