详情

原文传递弓网系统受流状态的识别研究

论文题名：	弓网系统受流状态的识别研究
关键词：	弓网系统;受流状态;特征提取;分类识别;支持向量机
摘要：	受电弓与接触网系统是电气化铁路中牵引供电系统的重要组成部分，电力列车在高速运行过程中会频繁发生离线现象。弓网离线会带来受流状态问题。受流干扰对供电系统的可靠性造成威胁，并影响着机车的控制信号和铁路沿线通讯信号的正确传输，关于弓网系统受流产生电磁干扰问题的研究是弓网系统问题中的前沿课题。　　本文研制一套弓网系统受流状态实验装置，通过NI数据采集卡与上位机软件LabView配合组成数据采集与存储系统，主要采集与存储实验中的接触电压、接触电流、接触温度、接触压力等信号。对不同状态下进行实验分析，得到不同条件下的受流状态情况。对电压和电流信号的采集，提出两种识别方案:其一是时域分析提取特征量;其二是时频域分析提取特征量。分别通过G-score进行特征量进行筛选，进而获得特征向量的最优子集。最后通过支持向量机进行分类识别。通过两种方法进行对比，最后选取第一种。结果表明，能够有效区分弓网系统的受流状态和准确定位故障点的位置，精准度高。为弓网系统受流状态进行分类统计和识别提供了一种新的方法。
作者：	陈程
专业：	电力电子与电力传动
导师：	吴贵义;郭凤仪
授予学位：	硕士
授予学位单位：	辽宁工程技术大学
学位年度：	2015
正文语种：	中文