基于支持向量机的弓网间电弧诊断策略
电力机车在运行的过程中,通过受电弓与接触网间的电接触而获取电能,在机车受流过程中弓网间电弧是较为常见的一个现象.弓网间的电弧不仅会对接触网与受电弓造成不同程度上的损伤,同时也会对电力机车上的电力设备造成一定的干扰.弓网间的电弧具有随机性,发生的原因也具有多样性,因此对电弧进行诊断具有一定难度.针对目前对弓网间电弧诊断存在的技术上的问题,文章基于支持向量机(support vector machine,SVM)来实现对弓网间电弧的诊断.在获取弓网间电流的原始数据后,通过计算出原始数据的功率谱熵,构造出电弧诊断所需的特征向量,应用支持向量机对这些特征向量进行分类,能实现对弓网间电弧电流的正常电流的正确区分.仿真结果表明,应用本文所建立起的诊断模型对样本进行诊断,结果正确率能达到90%以上,为弓网间电弧诊断提供了一个实用的方法和研究思路.
弓网系统、功率谱熵、支持向量机、弓网间电弧
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U225(电气化铁路)
国家自然基金项目11162006;江西省教育厅科技项目GJJ150530;江西省教育厅科技项目GJJ160488
2018-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
129-136
