【摘 要】
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针对轨道电路稳态条件下诊断的时效性不足,提出一种基于集中监测系统采集暂态信号,并使用梅尔频率系数和动态时间规整模型的轨道电路故障诊断方法。该模型利用暂态理论分析轨
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,英国伯明翰大学伯明翰铁路研究与教育中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61872302),甘肃省高原交通信息工程及控制重点实验室开放课题(20181101),四川省国际科技创新合作重点项目(2019YFH0097,2020YFG0353)。
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针对轨道电路稳态条件下诊断的时效性不足,提出一种基于集中监测系统采集暂态信号,并使用梅尔频率系数和动态时间规整模型的轨道电路故障诊断方法。该模型利用暂态理论分析轨道电路设备的故障状态,将轨道电路设备的状态进行多状态分类。采用PMFCC进行特征提取,再使用Fisher准则和K-means聚类处理后,形成不同类型故障的模板库,通过DTW模型比较测试数据与模板库的匹配距离进行故障识别。使用实地测得的轨道电路暂态电压数据,对模型的性能进行测试,完成了故障识别的实现与验证。结果表明:采用八维特征信息时,其诊断时间相
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