【摘 要】
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该文基于虚拟仪器技术、小波变换和神经网络理论,对电气化铁路接触网的故障信号进行实时采样,并进行了有效的特征提取和模式识别,实现了故障的智能诊断..首先利用行波法和虚
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该文基于虚拟仪器技术、小波变换和神经网络理论,对电气化铁路接触网的故障信号进行实时采样,并进行了有效的特征提取和模式识别,实现了故障的智能诊断..首先利用行波法和虚拟仪器技术对接触网故障信号进行数据采集,借助NI-5112数据采集卡和信号条理等硬件电路,在虚拟仪器软件开发平台—LabVIEW6.1上开发了接触网信号分析仪的整个应用软件,实现了对接触网故障信号的高速实时采样.然后在小波分析的理论基础上,提出基于3阶B样条小波的离散小波变换的一种特征提取方法,即对信号进行多分辨率分析,用小波变换模极大值在多尺度上的变化来表征信号奇异点的性质,从而提取出故障的特征向量,这样大大压缩了神经网络的输入参数.最后将提取出的特征向量输入神经网络分类器进行模式识别.计算机仿真结果表明这种将改进的BP神经网络作为模式识别分类器,能及时准确识别出故障类型,效果理想.整个系统实现了接触网故障的智能诊断,对保证电气化铁路安全畅通的运行有重要的现实意义.
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