基于信号波形特征的道岔工况识别研究

• 作者: 刘德昆 孙守光 李强 陈道云
• 来源期刊: 铁道机车车辆
• 学科: 交通运输
• 关键词: Kalman滤波 LMS自适应滤波 滑动平均滤波 特征波形 道岔 工况识别
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 综合技术研究
• 页码范围: 6-11
• 页数: 6页
• 分类号: U284.5
• 字数: 4563字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-7842.2017.02.02

摘要

针对单一的Butterworth滤波方法无法有效抑制白噪声的问题,探索使用Kalman滤波、LMS自适应滤波及滑动平均滤波对低通滤波后的信号进一步滤波,得到了较好的效果,引入了Pearson相关系数对3种滤波方法的效果进行了量化对比,其中Kalman滤波的效果最优;分析了道岔结构特征并推断出列车正线过道岔和侧线过道岔时各传感器的理论波形特征;结合谷歌地球软件及实际传感器测试数据,印证了理论波形预测的正确性,得到了列车正线过道岔和侧线过道岔的信号特征波形,为工况识别软件的编写提供了重要的算法依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙守光	北京交通大学机械与电子控制工程学院	67	813	16.0	26.0
2	李强	北京交通大学机械与电子控制工程学院	179	1554	19.0	32.0
3	刘德昆	北京交通大学机械与电子控制工程学院	4	29	2.0	4.0
4	陈道云	北京交通大学机械与电子控制工程学院	6	19	3.0	4.0