一种高速列车小幅蛇行运行特征的快速提取方法

摘要

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。