大功率電力機車異常運行數據的檢測方法研究

佟衛國

（天津南環鐵路有限公司機務分公司，天津 300450）

大功率電力機車異常運行數據的檢測方法研究

佟衛國

（天津南環鐵路有限公司機務分公司，天津 300450）

為了保障大功率電力機車安全穩定的運行，提出一種基于聚類-規則的異常運行數據檢測方法。利用聚類算法對異常運行數據進行聚類，然后根據聚類中心獲得異常運行數據的檢測規則庫，并由此構建檢測模型，同時利用BP算法對模型參數進行優化，最終獲得準確的異常運行數據檢測模型。

電力機車運行數據聚類

引言

隨著我國交通運輸的迅猛發展，電力機車的功率也越來越大［1］。大功率電力機車具有復雜的結構和惡劣的工作條件，很容易發生故障。一旦發生故障，就會影響電力機車運行的穩定性，甚至由此引發交通事故，造成重大的經濟損失和人員傷亡［2］。因此，及時發現故障就顯得十分必要。事實上，故障在發生前往往會產生一些異常的運行數據，而對這些異常的運行數據進行準確檢測，往往能夠提前判斷和排除故障，從而消除電力機車的安全隱患，使電力機車能夠安全穩定地運行。因此，如何對大功率電力機車的異常運行數據進行檢測，已經成為當前交通領域中的一個熱點研究課題。

現階段，主要的異常運行數據的檢測方法包括基于小波變換的異常運行數據檢測方法、基于卡爾曼濾波的異常運行數據檢測方法和基于數據挖掘的異常運行數據檢測方法等。……