一种轨道交通车辆过电压类型识别方法、系统与流程

本发明涉及轨道交通，具体涉及一种轨道交通车辆过电压类型识别方法。

背景技术：

1、随着高速动车组速度不断提升，动车组运行过程中，网侧过电压现象发生频率大幅增加，出现网侧过电压现象的原因主要有以下几种：

2、1、运行电压调整不当：轨道电力系统的运行电压应根据线路及其负载情况进行合理调整，一旦调整不当就会出现轨压过高的问题。

3、2、负载的突然增加或减少：电力系统的电流迅速变化，如果调节电源的控制动作不及时或者调节过程中出现异常，可能会导致网侧过电压现象。

4、3、牵引系统的故障：例如电动机的相位电流过大、直流滤波电压过压等故障，都可能导致牵引逆变器的磁场产生较大的瞬间波动，从而引发网侧过电压现象。

5、现有技术中，针对轨道车辆网侧过电压的检测主要依靠的是在受电弓处增设电压互感器，利用电压互感器采集列车供电系统的网侧电压值，并判断采集的网侧电压值是否大于预设过电压阈值，从而检测轨道车辆是否出现了网侧过电压现象，但这种方法无法对过电压类型进行识别。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种轨道交通车辆过电压类型识别方法、系统，通过对列车网侧过电压信号的采集，自动识别网侧过电压类型，以实现动车组更加安全、可靠、智能地运行和发展。

2、为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

3、一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其实现包括以下步骤：

4、步骤s1：采集过电压信号，提取时域特征，获得过电压持续时间cq1，判断持续时间cq1与时间阈值t的关系，若小于时间阈值t，则判定为vcb操作过电压；反之，则执行步骤s2；

5、步骤s2：采用fft频谱分析，提取电压信号中的主频率cq2，判断主频段cq2与频率阈值f的关系，若小于频率阈值f，则判定为铁磁谐振过电压，反之，则执行步骤s3；

6、步骤s3：对过电压信号用db4小波基下16层分解，提取每层能量特征，并将能量特征进行数据标准化处理；

7、步骤s4：基于标准模型库中各过电压标准模型，采用择近原则判定数据标准化处理后的过电压信号的所属类型，标准模型库中有该过电压信号的所属类型则执行步骤s5，若标准模型库中无该过电压信号的所属类型则判定为其他类型过电压信号；

8、步骤s5：判定过电压信号与其所属类型的过电压标准模型之间的贴近度，若贴近度>0.5，则判定该过电压为所属类型对应的过电压；反之，则为其他过电压。

9、作为一种优选方案， 过电压标准模型包括进分相过电压标准模型、出分相过电压标准模型、升弓过电压标准模型、降弓过电压标准模型；

10、作为一种优选方案，采用wavedec函数来实现db4小波基下16层分解。

11、作为一种优选方案，提取能量特征的实现，包括以下过程：

12、设小波变换后的高频细节部分的系数为，其中 i和 n分别表示尺度和时刻（ i=1,2，…， m； n=1,2，…， n）；对于正交小波变换，每个尺度的能量由小波系数平方得到，，现选取不同尺度所具有的能量作为特征参数，其值为：。

13、作为一种优选方式，对能量特征进行数据标准化处理是指将数据压缩到[0,1]区间以满足模糊计算要求。

14、作为一种优选方式，贴近度计算的实现，包括以下过程：

15、设为论域 u上的模糊子集，；式中，表示取小运算，表示贴近度，表示论域u的第k个元素。

16、一种轨道交通车辆过电压类型识别系统，包括过电压信号采集模块、分类器1、分类器2、分类器3；

17、电压信号采集模块包括电压互感器和分压器，电压互感器采集一次网侧过电压，分压器采集二次网侧过电压；

18、分类器1，获取电压信号采集模块采集的网侧过电压信号，并提取时域特征，采集过电压的持续时间t；分类器1设置阈值参数t：2ms，当过电压持续时间t小于小于t时，判断为vcb操作过电压，识别结束；反之，则判断为其余过电压，并将过电压信号输入到分类器2中；

19、分类器2，获取分类器1输入的过电压信号，并提取频域特征，采集过电压信号中的主频率f；分类器2设置阈值参数f=20hz，若过电压信号的主频率f小于f，则判断过电压为铁磁谐振过电压，当前过电压识别结束；反之，则判断过电压属于其余过电压，并将该过电压信号输入到分类器3进行识别；

20、分类器3，获取分类器2输入的过电压信号；对过电压信号进行db4小波基下的16层分解，然后提取出每个层数的能量特征，并对能量特征进行数据标准化处理，将其压缩到[0,1]区间以满足模糊计算要求；调用标准模型库中的过电压标准模型，分别求取待识别过电压信号与已经建立的标准模型库中的进分相过电压标准模型、出分相过电压标准模型、升弓过电压标准模型、降弓过电压标准模型以及高频谐振过电压标准模型之间的贴近度，依据择近原则判断出过电压所属类型，若待识别过电压信号与过电压所属类型的贴近度大于0.5，则判定待识别过电压信号为该所属类型的过电压，若标准模型库中的任一标准模型无待识别过电压信号的所属类型或若待识别过电压信号与过电压所属类型的贴近度不大于0.5，则判定为其他类型过电压。

21、标准模型库，其存储有进分相过电压标准模型、出分相过电压标准模型、升弓过电压标准模型、降弓过电压标准模型以及高频谐振过电压标准模型。

22、本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：

23、本发明中，对过电压信号的识别采用分层识别结构模型进行分步分层识别，分层指使用多个分类器对过电压进行识别，每个分类器只设定某个特征参数以识别某特定过电压类型，且分类器之间相互独立，互不干扰。分步主要指识别顺序按照流程自上而下进行，每一层的分类器的输入过电压对象为上一层分类器的结果，其余过电压指当前分类器的输入过电压不满足判定要求的过电压，即下一层分类器的输入对象。其中其余过电压指不满足当前分类器的判定要求的过电压，即下一层分类器的输入对象。

技术特征：

1.一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，其实现包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，过电压标准模型包括进分相过电压标准模型、出分相过电压标准模型、升弓过电压标准模型、降弓过电压标准模型。

3.根据权利要求1所述的一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，采用wavedec函数来实现db4小波基下16层分解。

4.根据权利要求1所述的一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，所述提取每层能量特征的实现，包括以下过程：

5.根据权利要求1所述的一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，对能量特征进行数据标准化处理是指将数据压缩到[0,1]区间以满足模糊计算要求。

6.根据权利要求1所述的一种轨道交通车辆过电压类型识别方法，其特征在于，贴近度计算的实现，包括以下过程：

7.一种轨道交通车辆过电压类型识别系统，其特征在于，包括过电压信号采集模块、分类器1、分类器2、分类器3；

技术总结
本发明公开了一种轨道交通车辆过电压类型识别方法、系统，涉及轨道车辆技术领域。一种轨道交通车辆过电压类型识别方法。其实现包括以下步骤：步骤S1：采集过电压信号，提取时域特征，则判定为VCB操作过电压；步骤S2：采用FFT频谱分析，提取电压信号中的主频率CQ2，判定为铁磁谐振过电压；步骤S3：对过电压信号用db4小波基下16层分解，提取每层能量特征，并将能量特征进行数据标准化处理；步骤S4：基于标准模型库中各过电压标准模型，采用择近原则判定数据标准化处理后的过电压信号的所属类型。通过上述技术方案，实现对过电压信号的识别采用分层识别结构模型进行分步分层识别。

技术研发人员：张洪军,张云,张川,王雷,王庆峰,李双亮
受保护的技术使用者：成都中车长客轨道车辆有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/5/19