一种基于高铁运行特征工况波形库的波形识别方法

摘要

本发明公开了一种基于高铁运行特征工况波形库的波形识别方法，包括下述步骤：101.建立离线高铁的运行特征工况波形库；102.生成高铁运行中的电压和/或电流的测试波形；103.提取高铁运行中的电压和/或电流的测试波形特征量；104.检测异常数据波段；105.提取异常数据波段工况信息；106．对异常数据波段进行工况模式匹配；107.对异常数据波段和样本波形进行相似度比较；108.提取工况波形。该识别方法利用高铁特征工况波形库，对高铁实际运行中出现的异常波段进行工况模式的匹配，使得用户可以实时检测高铁运行，有利于保障高铁运行的安全性。

主权项

一种基于高铁运行特征工况波形库的波形识别方法，其特征在于：该识别方法包括下述步骤：101.建立离线高铁的运行特征工况波形库；102.生成高铁运行中的电压和/或电流的测试波形：首先利用电能质量监测网和录波仪器采集高铁运行波形，然后对采集的运行波形进行去噪声处理，生成高铁运行中的电压和/或电流的测试波形；103.提取高铁运行中的电压和/或电流的测试波形特征量：对步骤102生成的高铁运行中的电压和/或电流的测试波形进行特征量提取，特征量是反映测试波形周期性变化的均值或幅值，或用户交互系统中用户关注的电能质量指标；104.检测异常数据波段：对步骤103提取的测试波形特征量，依照式（1）进行异常数据波段的检测，如果式（1）成立，则以第k个周期为起始点，截取固定时间窗内的特征量，然后再依照式（1）进行后续特征量的异常数据波段的检测；如果式（1）不成立，则不存在异常数据波段，进入用户交互系统，由用户交互系统选择异常数据波段；y(k+1)‑y(k)>ε   式（1），在式（1）中，y(k)和y(k+1)为，ε为设定阀值；105.提取异常数据波段工况信息：记录步骤104中的固定时间窗内的起始点、结束点和幅值变化，或者用户交互系统选择的异常数据波段的起始点、结束点和幅值变化；106．对异常数据波段进行工况模式匹配：采用模糊模式判断模块，对步骤105提取的异常数据波段工况信息进行工况模式匹配；工况模式匹配的方法是：首次将步骤105提取的异常数据波段工况信息用数据集合表示，然后利用式（2），对步骤105提取的异常数据波段工况信息和步骤101建立的运行特征工况波形库中波形的工况模式，进行模糊模式距离计算， d = Σ i = 1 i = n ( c i - x i ) 2    式（2），在式（2）中，d表示模式距离，xi表示步骤101建立的运行特征工况波形库中波形的工况模式的参数，ci表示步骤105提取的异常数据波段的工况信息的参数,i的取值范围是1至n的整数,n表示工况模式参数个数；将式（2）计算出的最小的模式距离d1与设定的模式相似阀值β进行比较，如果d1≤β，则计算出d1的运行特征工况波形库中波形的工况模式就是与异常数据波段最接近的工况模式，进入步骤108；如果d1>β，则返回步骤104，改变截取异常数据波段的固定时间窗，再进行步骤105和步骤106的操作；如果改变截取异常数据波段的固定时间窗后，仍存在d1>β，则进入用户交互系统中待处理；107.对异常数据波段和样本波形进行相似度比较：首先基于步骤106工况模式匹配结果，识别出相似工况，再从步骤101建立的离线高铁的运行特征工况波形库中提取与该相似工况具有同样特征量的波形，作为样本波段；然后将步骤105提取的异常数据波段工况信息与样本波段进行相似度比较；108.提取工况波形：依据步骤107的相似度比较结果，提取相似度最高的样本波形，并将该样本波形的工况特征提交给用户交互系统。