公开(公告)号：CN110084185A

公开(公告)日：2019-08-02

申请号：CN201910336833.8

申请日：2019-04-25

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 宁静 ,  冉伟 ,  陈春俊 ,  李艳萍 ,  张兵 ,  方明宽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。针对现有方法无法快速识别高速列车小幅蛇行运动状态(正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行)的问题，本发明采用平均经验模态分解(EEMD)方法对预处理后的信号进行分解，将其结果转换为能量矩阵，然后对能量矩阵进行非平稳条件下的联合近似对角化(JAD)处理，融合多个传感器的能量矩阵，得到融合后的高速列车小幅蛇行运行状态特征。通过将融合特征放入最小二乘法支持向量机进行训练和识别，验证了该方法能够快速且准确地将高速列车正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行四种运行状态分开，从而保障列车运行安全。

公开(公告)号：CN110084185B

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN201910336833.8

申请日：2019-04-25

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 宁静 ,  冉伟 ,  陈春俊 ,  李艳萍 ,  张兵 ,  方明宽

IPC: G06K9/00

Abstract: 本发明公开了一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法。针对现有方法无法快速识别高速列车小幅蛇行运动状态(正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行)的问题，本发明采用平均经验模态分解(EEMD)方法对预处理后的信号进行分解，将其结果转换为能量矩阵，然后对能量矩阵进行非平稳条件下的联合近似对角化(JAD)处理，融合多个传感器的能量矩阵，得到融合后的高速列车小幅蛇行运行状态特征。通过将融合特征放入最小二乘法支持向量机进行训练和识别，验证了该方法能够快速且准确地将高速列车正常运行、小幅收敛、小幅发散和大幅蛇行四种运行状态分开，从而保障列车运行安全。