基于SVM分类受电弓振动干扰信号识别

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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
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研究目的:通过合理调整地铁列车时刻表可以提高再生制动电能的利用率,对于地铁节能降耗有重要意义。本文研究停站延误时间的统计特征,依托实测数据构建描述停站延误随机特性的数学模型,将之引入牵引供电网仿真分析,实现基于随机仿真的节能时刻表寻优策略。研究结论:(1)停站时间是列车时刻表的关键参数,在运行优化中具有决定性作用,其实际值与计划值的差异将显著影响节能效果,本文提出的描述停站时间的实测概率模型,能准确反映运行时间偏差,提高列车时刻表优化的实效性;(2)传统的节能目标函数通常基于牵引变电所总能耗构建,难以评价
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