论文研究基于多重分形去趋势波动分析的高速列车运行状态识别方法.pdf

针对高速列车运行中的状态识别问题，提出基于多重分形去趋势波动分析的高速列车状态识别新方法。通过分析发现，高速列车在不同运行状态下的多重分形奇异谱和广义Hurst指数谱均有明显的区别，因此提取多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数作为高速列车运行状态的特征，并使用支持向量机对其状态进行识别。实验结果表明，高速列车在运行速度200km/h及以上时，状态识别率达到100%。多重分形奇异谱参数和广义Hurst指数谱参数能够有效地描述高速列车的运行状态，为高速列车运行状态的识别提供了一种有效的方法。