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高速列车状态识别系统设计与应用
| 论文题名： | 高速列车状态识别系统设计与应用 |
| 关键词： | 高速列车;走行部;运行状态;振动信号 |
| 摘要： | 近年来，我国的高速铁路发展迅速，运营里程的增加和速度的提高使得高速列车的运行过程中更为敏感，车体上的组件更容易磨损。列车在高速运行时，任何微小的变化都可能带来极大的安全隐患。为了保障高速列车的运行安全，对列车的运行状态进行及时而有效的识别是十分必要的。走行部对列车的牵引性和安全性的影响最为直接。因此，选择走行部作为监测对象，使用振动信号对高速列车的运行状态进行分析。 本文研究了高速列车状态识别的主要步骤和方法，重点研究了数据文件管理、数据异常检测与提取、预处理、数据特性分析、特征提取、状态识别和故障决策等。在现有算法的基础上，提出了适用于高速列车振动信号的故障段提取算法和异常点处理方法。 根据状态识别的主要步骤和方法，设计并初步实现了一个高速列车状态识别系统。系统集成数据文件管理、异常数据检测、数据预处理、数据特性分析、特征提取、状态识别和故障决策等阶段的多个算法，能够适用于多种信号的处理。同时，系统提供自动化识别功能，并在各个模块预留了添加自定义算法的接口，提高了系统的扩展性。 在大数据文件的处理方面，异常检测模块设置了故障段提取和异常点检测功能。使用距离法对信号中的异常段进行检测，进行故障段的初步提取。使用“双向滑动窗口多分位差距法”，检测信号中因为偶然误差产生的异常点，然后相邻点插值法剔除异常点。 对所实现的高速列车状态识别系统进行了应用研究。使用高速列车走形部前32个通道中的振动信号为处理对象，统计各通道信号的时域特性（周期、平稳性、线性等），选取时域统计量、功率谱、小波能谱熵和奇异值4种特征，使用SVM分类器对信号进行了分类识别。通过比较识别率因速度、工况、特征值、通道的不同而发生的变化，总结了通道对故障的敏感性，以及通道和算法的匹配性。 对试验台数据和京津线实车数据进行了对比分析。结果表明，实车数据和试验台数据具有一定的共性，因而试验台数据的研究结论可以作为分析实车数据的依据，但二者仍然存在很多不同，不能一概而论。 |
| 作者： | 彭萍萍 |
| 专业： | 计算机技术 |
| 导师： | 谭献海 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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