接触网覆冰监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本公开涉及覆冰监测技术领域，尤其涉及一种接触网覆冰监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

铁路接触网担负着将由牵引变电所获得的电能直接输送给电力机车使用的重要任务，因此接触网的质量和工作状态将直接影响着铁路的运输能力。

铁路接触网覆冰是电气化铁路比较常见的自然灾害，多发生在每年的初冬和初春季节。铁路接触网覆冰容易引发铁路列车晚点、停运等故障，严重者甚至会引发交通瘫痪、交通安全。鉴于电气化铁路覆盖面广，为减少接触网覆冰带来的危害，保障电气化铁路安全、稳定、可靠运行，应加强接触网覆冰在线监测、预警和诊断方法的相关研究。

目前，常用的覆冰监测方法主要有：人工巡检法、拉力法、图像监测法、导线倾角法等。但是，图像监测方法存在摄像头结冰无法继续监测的问题，拉力法和导线倾角法的测量精度不高、设备安装成本及运维成本高，人工巡检法人力成本高、效率低。因此，提供一种精度高、可靠性高、安装维护方便的覆冰监测方法是当前亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本公开提供了一种接触网覆冰监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以实现覆冰监测的精度高、可靠性高、安装维护方便。

第一方面，本公开实施例提供一种接触网覆冰监测方法，所述方法包括：

获取覆冰监测信号；

基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰；

若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度；

当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

在一些实施例中，所述获取覆冰监测信号，包括：

通过覆冰传感器发射第一微波监测信号，并接收返回的第二微波监测信号；其中，所述第一微波监测信号包括第一功率值、第一电压信号、发射时间，所述第二微波监测信号包括第二功率值、第二电压信号、接收时间。

在一些实施例中，所述基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，包括：

根据所述第一电压信号与所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数；

若所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰。

在一些实施例中，所述基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，包括：

计算所述第二功率值相对于所述第一功率值的功率衰减值，根据所述功率衰减值计算覆冰厚度；或

计算发射第一微波监测信号与接收的第二微波检测信号之间的传输时间，根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度，所述目标传输时间为微波监测信号在无覆冰的空气介质中传输所需的传输时间。

在一些实施例中，所述计算发射第一微波监测信号与接收的第二微波检测信号之间的传输时间，根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度，包括：

将所述接收时间与所述发射时间相减，得到所述传输时间；

根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值以及微波监测信号在空气介质中的传输速度与在冰层介质中的传输速度的速度差值，计算微波监测信号在冰层介质中的传输距离；

将所述微波监测信号在冰层介质中的传输距离确定为覆冰厚度。

在一些实施例中，所述基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度之后，所述方法还包括：

响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度；

响应于用户查看目标区域的预测覆冰信息的操作，基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度；

基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告。

在一些实施例中，所述基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度，包括：

获取多组样本数据以及对应的真实覆冰厚度，所述多组样本数据中的每组样本数据包括目标区域的气象信息；

基于所述多组样本数据对覆冰预测模型进行训练，得到每组样本数据的预测结果；

基于每组样本数据对应的真实覆冰厚度对所述每组样本数据的预测结果进行损失计算，得到所述覆冰预测模型的损失计算结果；

基于所述覆冰预测模型的损失计算结果，更新所述覆冰预测模型的模型参数；

若所述覆冰预测模型的准确率大于预设阈值，则所述覆冰预测模型训练完成；

将目标区域的气象信息作为覆冰预测模型的输入，通过所述覆冰预测模型输出所述目标区域的预测覆冰厚度。

第二方面，本公开实施例提供一种接触网覆冰监测装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取覆冰监测信号；

判断模块，用于基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰；

计算模块，用于若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度；

提醒模块，用于当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

第五方面，本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括计算机程序或指令，该计算机程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法。

本公开实施例提供的接触网覆冰监测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，通过获取覆冰监测信号，基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。相较于现有技术中的覆冰监测方法，本公开实施例获取覆冰监测信号，根据所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒，本公开提供的方法可靠性高、精度高、安装维护方便，成本较低。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。

为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图；

图2为本公开另一实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图；

图3为本公开另一实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图；

图4为本公开实施例提供的接触网覆冰监测装置的结构示意图；

图5为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。

铁路接触网担负着将由牵引变电所获得的电能直接输送给电力机车使用的重要任务，因此接触网的质量和工作状态将直接影响着铁路的运输能力。

铁路接触网覆冰是电气化铁路比较常见的自然灾害，多发生在每年的初冬和初春季节。铁路接触网覆冰容易引发铁路列车晚点、停运等故障，严重者甚至会引发交通瘫痪、交通安全。鉴于电气化铁路覆盖面广，为减少接触网覆冰带来的危害，保障电气化铁路安全、稳定、可靠运行，应加强接触网覆冰在线监测、预警和诊断方法的相关研究。

目前，常用的覆冰监测方法主要有：人工巡检法、拉力法、图像监测法、导线倾角法等。但是，图像监测方法存在摄像头结冰无法继续监测的问题，拉力法和导线倾角法的测量精度不高、设备安装成本及运维成本高，人工巡检法人力成本高、效率低。因此，提供一种精度高、可靠性高、安装维护方便的覆冰监测方法是当前亟需解决的问题。针对该问题，本公开实施例提供了一种接触网覆冰监测方法，下面结合具体的实施例对该方法进行介绍。

图1为本公开实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图。该方法可以应用于电子设备，电子设备可以为智能手机、平板电脑、笔记本电脑、车载导航设备、智能运动装备等便携移动设备；也可以为个人计算机、智能家电、服务器等固定式设备，其中，服务器可以是单个服务器，可以是服务器集群，服务器集群可以是分布式集群，也可以是集中式集群。该方法可以应用于对接触网覆冰进行监测的场景，可以实现覆冰监测的精度高、可靠性高、安装维护方便。可以理解的是，本公开实施例提供的接触网覆冰监测方法还可以应用在其他场景中。

下面对图1所示的接触网覆冰监测方法进行介绍，该方法包括的具体步骤如下：

S101、获取覆冰监测信号。

本步骤中，电子设备获取覆冰监测信号。例如，通过覆冰传感器获取覆冰监测信号。在一些实施例中，覆冰监测信号包括覆冰传感器发射的第一微波监测信号、以及返回的第二微波监测信号。

S102、基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰。

在获取覆冰监测信号之后，电子设备基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰。例如，可以根据覆冰监测信号计算传输介质的介电常数，进而根据介电常数判断传输介质是否为冰层。

S103、若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度。

如果确定接触网覆冰，电子设备则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度；如果确定接触网不覆冰，则继续进行监测。

S104、当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

计算出覆冰厚度之后，电子设备判断所述覆冰厚度是否大于预设厚度阈值，当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。预设方式包括但不限于文字弹框提醒、播放预警提示音、在显示界面上进行界面渲染。

本公开实施例通过获取覆冰监测信号，基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。相较于现有技术中的覆冰监测方法，本公开实施例获取覆冰监测信号，根据所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒，本公开提供的方法可靠性高、精度高、安装维护方便，成本较低。

在一些实施例中，所述方法还包括：对于监测的任意一条目标线路，基于目标线路上的所述覆冰监测信号计算目标线路的覆冰厚度，进一步将目标线路的覆冰厚度进行整理汇总，绘制出目标线路的覆冰状况曲线图。以图表形式展示覆冰状况，实现覆冰可视化，便于运维人员监测管理。

在一些实施例中，绘制出目标线路的覆冰状况曲线图之后，根据目标线路的覆冰状况曲线图上显示的覆冰厚度，将目标线路的覆冰状况划分为多个危害等级，采取与危害等级对应的除冰方式进行除冰。可选的，覆冰厚度大于零、且小于预设第一阈值，为第一危害等级，采用直流融冰的方式进行除冰；覆冰厚度大于等于预设第一阈值、且小于预设第二阈值，为第二危害等级，采用超声波除冰的方式进行除冰，超声波除冰是一种利用超声波的机械效应、热效应和空化效应来进行除冰的方法；覆冰厚度大于等于预设第二阈值、且小于预设第三阈值，为第三危害等级，采用接触线除冰机器人的方式进行除冰；覆冰厚度大于等于预设第三阈值，为第四危害等级，采用腕臂除冰机器人的方式进行除冰。本公开实施例的危害等级还可以划分为其他数量个，不对危害等级的个数做具体限定。本公开实施例还可以采取其他对应的方式进行除冰，不对危害等级与除冰方式的具体对应关系做限定。

本公开实施例提供的接触线除冰机器人和腕臂除冰机器人，介绍如下：

(1)接触线除冰机器人

采用敲击机构、除冰铲、滑板、摄像头、滑块机构组(含高压气刀)、震动辊子、滚动除冰刷(定制)、通气板刷(定制)、憎水剂喷头组、导轨和导轨防尘罩等组成除冰机构，通过力、热和振动等多种手段进行联合除冰；设计升降机构，用于支撑及调节除冰机构。优点：接触线除冰机器人采用力、热和振动等除冰手段，设计了各种相关装置及其组合方式；通过各种装置及其组合方式的比选、分析，可以达到最优的除冰效果。

①除冰执行机构本体：除了用于上述机构的安装固定外，其上还安装有传感器、电源和气源接头等。

②除冰铲：针对粘结的冰凌，多层切削刃分层铲冰，减小机构的震动。

③滑板：确保除冰铲与供电线之间的间隙，防止接触线受到除冰铲的直接损坏。

④摄像头：分为前部两对射摄像头和尾部后视摄像头；前视摄像头主要用于监视除冰铲的一次除冰效果，后视摄像头用于观测整体除冰效果。

⑤滑块机构组：压轮内弧形槽口与接触线轮廓相贴合，槽内凸楞更容易压碎接触线侧面的结冰；机构前面的拨叉在遇到吊弦或定位器时，可使轮对被动避障；滑块机构后部含一排高压气刀，有效清除接触线侧面已碎裂的结冰；压轮滑块机构可沿滑轨左右滑动，自适应接触线拉出值的变化，位移传感器实时反馈位移数据；同时三组压轮滑块机构，可保障在通过分岔线时，总有一组能进行除冰作业。

⑥震动辊子：以一定幅度高频震动，并带动接触线以一定的波形上下震动，从而使接触线上被压轮滑块机构压裂的覆冰抖动脱落。

⑦滚动除冰刷：除冰刷为定制，自带旋转动力，可清除接触线侧面残冰。

⑧通气板刷：通气板刷为定制，板刷可再次清除接触线底部和侧面的残冰；板刷底板有多排通气孔，底部喷出的高压气体可清除板刷上的冰渣。

⑨憎水剂喷头：喷涂憎水剂于除冰后的接触线上，用于延缓再次结冰周期。

⑩导轨防尘罩：起到遮挡保护作用，预防散落的冰渣掉到滑块导轨机构里。

(2)腕臂除冰机器人

采用图像识别传感器、激光定位器、末端执行器、四轴机械臂、升降装置、检修平台、横向导轨装置等组成除冰机构，通过图像识别腕臂结冰、使用气刀进行除冰。优点：设计由气刀等装置组成末端执行器，将其安装在设计的机械臂上，可以达到最优的除冰效率。

①图像识别传感器：对腕臂上结冰情况进行图像识别，计算反馈除冰路径，便于四轴机械臂搭载气刀喷嘴对腕臂进行准确高效的除冰。

②激光定位器：将除冰车在腕臂位置处停下并升起除冰装置，提高腕臂除冰的综合作业效率。

③末端执行器：安装有一圈的气刀喷嘴，会对外喷射高温高压气体，形成气刀，对腕臂上的冰，进行除冰作业；安装有一台图像识别传感器，检测腕臂上结冰情况，计算反馈除冰路径。

④四轴机械臂:安装末端执行器,控制末端执行器沿除冰路径移动。

⑤升降装置：可将除冰装置或检修人员，送到指定高度；在完成作业后，可折叠收回，减少空间的占用。

⑥检修平台：用于安装2台四轴机械臂；检修平台可伸缩，确保腕臂处于2台四轴机械臂中间，方便除冰。

⑦横向导轨装置：为整体腕臂除冰装置提供一个横向的移动，使除冰装置作业面更广，有一定的横向延伸。

图2为本公开另一实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图，如图2所示，该方法包括如下几个步骤：

S201、通过覆冰传感器发射第一微波监测信号，并接收返回的第二微波监测信号。

例如，配置了覆冰传感器，覆冰传感器会向接触网发射第一微波监测信号，经过接触网后会返回第二微波监测信号。其中，所述第一微波监测信号包括第一功率值、第一电压信号、发射时间，所述第二微波监测信号包括第二功率值、第二电压信号、接收时间。

在一些实施例中，覆冰传感器采用就近铁路用电取电+变压器+蓄电池的方式进行供电。采用铁路用电供电是最可靠、最有效的供电方式。搭配变压器，将220V电转换为12V设备工作电压，就可以使设备正常工作。同时，可以通过充放电控制盒对蓄电池充电，作为备用电源使用。

在一些实施例中，覆冰传感器也可以采用太阳能充电+蓄电池的方式进行供电。由太阳能电池板、蓄电池和充放电控制盒三个部分组成。供电单元采用分体式设计，每组蓄电池独立安装在一个机箱内。太阳能板通过充放电控制盒(太阳能板接口)连接蓄电池，监测主机对蓄电池状态进行监测，在电压低于设定值的时候启动设备充电，在电池充满后自动停止充电。充放电控制盒可以对供电单元的整个充电、放电过程进行控制，具有防雷功能，保证供电单元稳定、安全工作。

S202、根据所述第一电压信号与所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数。

电子设备根据发射的第一微波监测信号的所述第一电压信号与接收的第二微波监测信号的所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数。具体的，根据电压的相位差与介电常数的关系式，得到传输介质的介电常数。在一些实施例中，还可以根据电压的相位差进行拟合计算，得到传输介质相对介电常数ε的曲线拟合系数，进而得到传输介质的介电常数，还可以通过其他方式计算传输介质的介电常数，在此不做限定。

S203、若所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰。

如果所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰。目标值为冰层的介电常数。通过介电常数判断传输介质是空气、水或冰层，通常情况下，介电常数为1判断为空气层，介电常数为3判断为覆冰层，介电常数为80判断为降水层。

S204、若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度。

具体的，S204和S103的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

在一些实施例中，S204可以包括但不限于S2041、S2042中的至少一种：

S2041、计算所述第二功率值相对于所述第一功率值的功率衰减值，根据所述功率衰减值计算覆冰厚度；

本步骤中，电子设备可以计算所述第二功率值相对于所述第一功率值的功率衰减值，根据所述功率衰减值计算覆冰厚度。

在一些实施例中，衰减值A的计算公式为：

覆冰厚度z的计算公式为：

其中，α为衰减常数，第一功率值为P

S2042、计算发射第一微波监测信号与接收的第二微波检测信号之间的传输时间，根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度，所述目标传输时间为微波监测信号在无覆冰的空气介质中传输所需的传输时间。

由于无覆冰状态下，微波监测信号的传输介质只有空气，在覆冰状态下，微波监测信号的传输介质有空气和冰层。微波监测信号在不同的介质(空气或冰层)中的传播速度是不同的，相同传输距离所需的传播时间也会不同。电子设备可以根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度。具体的，计算微波监测信号在空气中与冰层中的传播速度的速度差值，将传输时间的时间差值与传播速度的速度差值相乘，得到覆冰厚度。

在一些实施例中，S2042可以包括但不限于步骤a、步骤b、步骤c：

步骤a、将所述接收时间与所述发射时间相减，得到所述传输时间；

步骤b、根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值以及微波监测信号在空气介质中的传输速度与在冰层介质中的传输速度的速度差值，计算微波监测信号在冰层介质中的传输距离；

步骤c、将所述微波监测信号在冰层介质中的传输距离确定为覆冰厚度。

S205、响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度。

例如，用户在电子设备上进行查看目标区域的覆冰信息的操作，电子设备响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度。

S206、响应于用户查看目标区域的预测覆冰信息的操作，基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度。

例如，用户在电子设备上进行查看目标区域的预测覆冰信息的操作，电子设备响应于用户查看目标区域的预测覆冰信息的操作，基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度。

S207、基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告。

在得到目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度之后，电子设备根据所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告。

S208、当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

具体的，S208和S104的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

本公开实施例通过覆冰传感器发射第一微波监测信号，并接收返回的第二微波监测信号，根据所述第一电压信号与所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数，若所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰。进一步，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度，响应于用户查看目标区域的预测覆冰信息的操作，基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度。进而基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告，并当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。由于根据所述第一电压信号与所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数，若所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度，可以准确地判断接触网的覆冰情况以及准确地计算覆冰厚度。基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告，实现了覆冰实时监控可视化，可以对灾害性天气的变化趋势进行准确的预测和预警，提高电气化铁路接触网防灾减灾的针对性和效率，确保接触网线路设备的安全运行。

图3为本公开另一实施例提供的接触网覆冰监测方法流程图，如图3所示，该方法包括如下几个步骤：

S301、获取覆冰监测信号。

具体的，S301和S101的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

S302、基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰。

具体的，S302和S102的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

S303、若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度。

具体的，S303和S103的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

S304、响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度。

具体的，S304和S205的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

S305、获取多组样本数据以及对应的真实覆冰厚度，所述多组样本数据中的每组样本数据包括目标区域的气象信息。

电子设备获取多组样本数据以及对应的真实覆冰厚度，多组样本数据中的每组样本数据包括目标区域的气象信息。样本数据可以是根据大数据收集到的，也可以是用户统计的过去几年内的覆冰数据，不对样本数据的来源做限定。

在一些实施例中，气象信息包括但不限于温度、湿度、风向、风速、雨量、气压及日照。

S306、基于所述多组样本数据对覆冰预测模型进行训练，得到每组样本数据的预测结果。

电子设备基于多组样本数据对覆冰预测模型进行训练，得到每组样本数据的预测结果，由于模型的参数不是最优，训练过程中的预测结果可能不太接近真实覆冰厚度。基于足够多的样本数据去训练模型，提高覆冰预测模型预测的准确度。

S307、基于每组样本数据对应的真实覆冰厚度对所述每组样本数据的预测结果进行损失计算，得到所述覆冰预测模型的损失计算结果。

电子设备在得到每组样本数据的预测结果之后，根据每组样本数据对应的真实覆冰厚度对每组样本数据的预测结果进行损失计算，得到覆冰预测模型的损失计算结果。损失计算结果越小，说明预测结果越趋近于真实覆冰厚度。

S308、基于所述覆冰预测模型的损失计算结果，更新所述覆冰预测模型的模型参数。

电子设备根据覆冰预测模型的损失计算结果，更新覆冰预测模型的模型参数，进而提高覆冰预测模型的预测准确度。随着训练次数的增加，不断调整模型的参数，使得预测结果越来越趋近于真实覆冰厚度。

S309、若所述覆冰预测模型的准确率大于预设阈值，则所述覆冰预测模型训练完成。

当覆冰预测模型的准确率大于预设阈值时，覆冰预测模型训练完成，即可以使用该覆冰预测模型对目标区域的覆冰情况进行预测了。

S310、将目标区域的气象信息作为覆冰预测模型的输入，通过所述覆冰预测模型输出所述目标区域的预测覆冰厚度。

本步骤中，电子设备将目标区域的气象信息输入到覆冰预测模型中，通过所述覆冰预测模型得到所述目标区域的预测覆冰厚度。在一些实施例中，目标区域的气象信息通过多要素超声气象仪采集得到，多要素超声气象仪，是一种利用超声波原理来实现风速风向测量的多个要素集合气象传感器。

S311、基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告。

具体的，S311和S207的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

S312、当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

具体的，S312和S104的实现过程和原理一致，此处不再赘述。

本公开实施例通过获取覆冰监测信号，基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰，若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度。进一步，响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度，获取多组样本数据以及对应的真实覆冰厚度，所述多组样本数据中的每组样本数据包括目标区域的气象信息，基于所述多组样本数据对覆冰预测模型进行训练，得到每组样本数据的预测结果，基于每组样本数据对应的真实覆冰厚度对所述每组样本数据的预测结果进行损失计算，得到所述覆冰预测模型的损失计算结果，基于所述覆冰预测模型的损失计算结果，更新所述覆冰预测模型的模型参数，若所述覆冰预测模型的准确率大于预设阈值，则所述覆冰预测模型训练完成。进而将目标区域的气象信息作为覆冰预测模型的输入，通过所述覆冰预测模型输出所述目标区域的预测覆冰厚度，基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告，并当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。相较于现有技术，本公开提供的方法可靠性高、精度高、安装维护方便，成本较低，并且通过所述覆冰预测模型输出所述目标区域的预测覆冰厚度，基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告，实现了覆冰实时监控可视化，可以对灾害性天气的变化趋势进行准确的预测和预警，提高电气化铁路接触网防灾减灾的针对性和效率，确保接触网线路设备的安全运行。

图4为本公开实施例提供的接触网覆冰监测装置的结构示意图。该接触网覆冰监测装置可以是如上实施例所述的电子设备，或者该接触网覆冰监测装置可以该电子设备中的部件或组件。本公开实施例提供的接触网覆冰监测装置可以执行接触网覆冰监测方法实施例提供的处理流程，如图4所示，接触网覆冰监测装置40包括：第一获取模块41、判断模块42、计算模块43、提醒模块44；其中，第一获取模块41用于获取覆冰监测信号；判断模块42用于基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰；计算模块43用于若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度；提醒模块44用于当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

可选的，所述第一获取模块41获取覆冰监测信号时，具体用于：通过覆冰传感器发射第一微波监测信号，并接收返回的第二微波监测信号；其中，所述第一微波监测信号包括第一功率值、第一电压信号、发射时间，所述第二微波监测信号包括第二功率值、第二电压信号、接收时间。

可选的，所述判断模块42基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰时，具体用于：根据所述第一电压信号与所述第二电压信号之间的相位差计算传输介质的介电常数；若所述传输介质的介电常数为目标值，则确定接触网覆冰。

可选的，所述计算模块43基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度时，具体用于：计算所述第二功率值相对于所述第一功率值的功率衰减值，根据所述功率衰减值计算覆冰厚度；或计算发射第一微波监测信号与接收的第二微波检测信号之间的传输时间，根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度，所述目标传输时间为微波监测信号在无覆冰的空气介质中传输所需的传输时间。

可选的，所述计算模块43计算发射第一微波监测信号与接收的第二微波检测信号之间的传输时间，根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值，计算覆冰厚度时，具体用于：将所述接收时间与所述发射时间相减，得到所述传输时间；根据所述传输时间与目标传输时间的时间差值以及微波监测信号在空气介质中的传输速度与在冰层介质中的传输速度的速度差值，计算微波监测信号在冰层介质中的传输距离；将所述微波监测信号在冰层介质中的传输距离确定为覆冰厚度。

可选的，所述基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度之后，所述装置还包括：第二获取模块45、预测模块46、生成模块47；第二获取模块45用于响应于用户查看目标区域的覆冰信息的操作，获取目标区域的覆冰厚度；预测模块46用于响应于用户查看目标区域的预测覆冰信息的操作，基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度；生成模块47用于基于所述目标区域的覆冰厚度以及所述目标区域的预测覆冰厚度生成所述目标区域的覆冰报告，并在用户界面显示所述覆冰报告。

可选的，所述预测模块46基于目标区域的气象信息对所述目标区域的覆冰厚度进行预测，得到所述目标区域的预测覆冰厚度时，具体用于：获取多组样本数据以及对应的真实覆冰厚度，所述多组样本数据中的每组样本数据包括目标区域的气象信息；基于所述多组样本数据对覆冰预测模型进行训练，得到每组样本数据的预测结果；基于每组样本数据对应的真实覆冰厚度对所述每组样本数据的预测结果进行损失计算，得到所述覆冰预测模型的损失计算结果；基于所述覆冰预测模型的损失计算结果，更新所述覆冰预测模型的模型参数；若所述覆冰预测模型的准确率大于预设阈值，则所述覆冰预测模型训练完成；将目标区域的气象信息作为覆冰预测模型的输入，通过所述覆冰预测模型输出所述目标区域的预测覆冰厚度。

图4所示实施例的接触网覆冰监测装置可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图5为本公开实施例中的一种电子设备的结构示意图。下面具体参考图5，其示出了适于用来实现本公开实施例中的电子设备600的结构示意图。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，电子设备600可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)601，其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的程序或者从存储装置608加载到随机访问存储器(RAM)603中的程序而执行各种适当的动作和处理以实现如本公开所述的实施例的接触网覆冰监测方法。在RAM 603中，还存储有电子设备600操作所需的各种程序和数据。处理装置601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。

通常，以下装置可以连接至I/O接口605：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置606；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置607；包括例如磁带、硬盘等的存储装置608；以及通信装置609。通信装置609可以允许电子设备600与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备600，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码，从而实现如上所述的接触网覆冰监测方法。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置609从网络上被下载和安装，或者从存储装置608被安装，或者从ROM 602被安装。在该计算机程序被处理装置601执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：

获取覆冰监测信号；

基于所述覆冰监测信号，判断接触网是否覆冰；

若接触网覆冰，则基于所述覆冰监测信号计算覆冰厚度；

当所述覆冰厚度大于预设厚度阈值时，采用预设方式进行覆冰提醒。

可选的，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，该电子设备还可以执行上述实施例所述的其他步骤。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。