基于改进支持向量域描述的道岔转辙机运行状态异常检测

• 作者: 徐田华 王君臣 陈聪
• 来源期刊: 铁路计算机应用
• 学科: 交通运输
• 关键词: 液压转辙机 改进SVDD算法 异常检测 主成分分析
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 研究与开发
• 页码范围: 1-6,11
• 页数: 7页
• 分类号: U284.72|TP39
• 字数: 4714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8451.2019.07.002

摘要

针对铁路道岔转辙机缺乏大量异常样本来实施其运行状态异常检测的问题,提出了基于改进的支持向量数据域描述方法的异常检测模型.以Z Y J7型液压道岔转辙机为研究对象,利用既有微机监测系统采集道岔功率数据.用聚类的方法对数据进行清洗,接着对功率数据在时间序列上进行解锁、转换和锁闭分解,分别提取其统计特征值,采用主成分分析(P C A)法对特征值进行降维处理,将经过处理后的数据输入到异常检测分类器进行模型训练和模型测试.实验结果表明,改进的支持向量域描述(SVDD)分类器对道岔运行状态的异常检测有较强的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐田华	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	21	347	11.0	18.0
2	王君臣	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	1	0	0.0	0.0
3	陈聪	北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室	1	0	0.0	0.0