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申请/专利权人：西南交通大学

摘要：本发明涉及车网电气系统的暂态扰动与故障辨识技术领域，具体公开了一种车网电气系统的暂态扰动与故障辨识方法、系统、设备及存储介质，方法包括：构建车网系统电气暂态扰动和列车供电系统设备故障工况的数据集；构建基于离散希尔伯特变换的预处理模块；构建基于CNN的特征提取网络，提取暂态扰动或故障的不同维度、不同尺寸特征；构建特征融合网络，将不同特征的维度和尺寸变换为相同，并进行拼接得到融合特征；最后构建基于CNN的分类网络，学习暂态扰动或故障的融合特征并对样本类型进行预测，实现对车网电气暂态扰动和故障的辨识。本发明对车网电气系统运行状态进行诊断，为评估列车电气设备运行状况提供参考，有利于车网电气系统的平稳安全运行。

主权项：1.一种车网电气系统的暂态扰动与故障辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、构建车网系统电气暂态扰动和列车供电系统设备故障工况的数据集；S2、构建基于离散希尔伯特变换的预处理模块，将数据集中的所有样本作为输入样本，对输入样本进行离散希尔伯特变换，放大扰动或故障数据的典型特征，提升不同类型数据间的差别；S3、构建基于CNN的特征提取网络，分别对输入样本进行维度变换和尺寸变换，最终得到四组不同维度、不同尺寸的暂态扰动和故障工况的特征数据；S4、构建特征融合网络，对四组不同维度、不同尺寸的暂态扰动和故障工况的特征数据，使用对应的四个特征变换模块分别进行维度变换和尺寸变换，最终得到四组维度、尺寸均相同的特征数据，将四组特征数据按维度进行拼接，得到输入样本的融合特征数据；所述四个特征变换模块分别为第一特征变换模块、第二特征变换模块、第三特征变换模块、第四特征变换模块；四个特征变换模块输入的特征数据分别来自下采样模块、第一特征提取模块、第二特征提取模块、第三特征提取模块；四个特征变换模块输出的特征数据具有相同的维度和尺寸，按维度进行拼接后得到输入样本的融合特征数据；设四个特征变换模块输出的特征数据维度均为b、尺寸均为1×m，则融合特征数据的维度为4b、尺寸为1×m；所述第一特征变换模块由一维卷积层、批归一化层、非线性激活层、下采样层堆叠而成；第二特征变换模块由一维卷积层、批归一化层、非线性激活层堆叠而成；第三特征变换模块和第四特征变换模块由一维卷积层、批归一化层、非线性激活层、上采样层、一维卷积层、批归一化层、非线性激活层堆叠而成；其中，所述非线性激活层采用LeakyReLU激活函数；下采样层采用最大池化方式；上采样层采用线性插值方式；S5、基于获得的融合特征数据，构建基于CNN的分类网络，利用分类网络对输入样本所属类型进行预测，从而实现对车网电气暂态扰动和故障的辨识。

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百度查询： 西南交通大学 一种车网电气系统的暂态扰动与故障辨识方法、系统、设备及存储介质