基于SVM分类受电弓振动干扰信号识别

摘要：

当列车过电分相时,受电弓加速度传感器通常会受到瞬态电磁干扰,产生异常干扰信号.针对这种情况,提出一种新的基于支撑向量机(SVM)分类受电弓振动干扰信号识别方法.首先通过计算受电弓垂向加速度的接触网冲击指数CII确定偏差位置,其次计算该处偏差的加速度衰减系数,最后选取接触网冲击指数和加速度衰减系数组成识别特征向量,构建一种SVM的干扰信号识别方法.结果表明:该识别结构运算速度快,判断偏差是否为瞬态电磁干扰所引起的准确率较高.将该方法应用于接触网检测车实测数据的分析,验证了该方法的有效性.与传统的带通滤波干扰信号识别方法进行比较,证明了该方法的优势.

关键词：铁道工程;接触网;支持向量机(SVM);关节式电分相;暂态过程;电磁干扰

所属期刊栏目：43

分类号：U226.8(电气化铁路)

资助基金：中国铁路总公司科技研究开发计划J2018G006

在线出版日期：2021-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：38-45