一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法

作者：佘海湘; 易楚阳; 赵健^*; 李旺; 张恒; 陈章

来源：湘潭大学学报(自然科学版), 2021, 43(05): 21-31.

DOI：10.13715/j.cnki.nsjxu.2021.05.006

• 接触网
• 动态协同更新机制
• 故障识别
• 极限学习机

随着电气化进程的加快,对接触网的运行及故障识别等提出了更高的要求.针对目前电气化铁路接触网参数较多、容易发生故障,且故障识别较慢、精确度不高等问题,提出一种基于动态协同更新机制的接触网故障智能识别方法.首先,依据技术标准选取接触网中常见的几种典型参数故障数据与正常数据,并完成各类别的标签指标设计;其次,针对传统粒子群算法中存在的寻优能力不足等问题,采用动态协同更新机制进行改进;然后,构建基于动态协同更新机制改进粒子群优化极限学习机的接触网故障智能识别模型(DCUMPSO-ELM);最后,通过仿真实验分析,验证所提方法在接触网故障智能识别中的有效性,为接触网故障识别提供了一种新的智能方法与思路.

• 出版日期2021
• 单位湘潭大学; 南昌铁路局福州机务段; 中车株洲电机有限公司