[发明专利]基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法

说明书

本发明公开了一种基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法，所述方法包括：根据磁悬浮列车运行数据和轨道信息建立数据集；对数据集进行数据预处理；通过预处理后的数据集训练SVM，获取磁悬浮列车运行数据和轨道信息之间对应关系的算法模型。本发明的基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法，通过对磁悬浮列车运行的间隙与加速度数据的采集、训练和分类，表明应用数据挖掘SVM算法来处理磁悬浮列车运行数据的可行性，并具备良好的效果。通过训练模型和列车运行数据的结合，可以从运行数据中分析出列车所处轨道特征及其运行状态，便于自动及时获取轨道对列车运行产生的不利影响以便于快速修正。

技术领域

本发明涉及轨道交通技术领域，尤其涉及一种基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法。

背景技术

近年来随着人们经济水平的逐步提高、城市化进程进一步发展交通拥挤、乘车难、出行难、环境污染严重等问题日益凸显，使得人们迫切的需要一种快捷、舒适、安全的 交通运输方式。磁悬浮作为一种新型的城市/城际交通运输方式便应用而生。中低速磁悬 浮交通是一种采用常导电磁铁悬浮、直线电机驱动的新型轨道交通运输工具。国际上开 展磁浮轨道交通技术研究已有数十年，到目前为止，只有少数国家掌握这种技术。截至 目前，我国已有两条投入商业运营的中低速磁浮线路。

但是磁悬浮列车技术的发展依然存在诸多问题，例如列车在运行中出现的车轨耦合 振动以及车轨碰撞等不利影响。与此同时，磁悬浮列车的实时运行中，其单铁悬浮系统将会反馈大量的间隙以及加速度数据等，因此可以采用合适的数据挖掘算法对大量的间隙以及加速度数据进行挖掘，利用得到的有效信息来推断出列车在运行中所处的轨道信息，从而进一步分析车轨耦合共振点以及车轨碰撞点等，最终达到消除共振、碰撞等不 利影响的目的。

发明内容

为解决上述现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种基于磁悬浮列车数据的 SVM轨道信息及运行状态识别方法。具体技术方案如下：

一种基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法，所述方法包括：根据磁悬浮列车运行数据和轨道信息建立数据集；对数据集进行数据预处理；通过预处 理后的数据集训练SVM，获取磁悬浮列车运行数据和轨道信息之间对应关系的算法模 型。

可选地，所述数据集包括训练集和测试集；利用训练集训练SVM，获取磁悬浮列车运行数据和轨道信息之间对应关系的算法模型；利用测试集对算法模型进行校验。

可选地，将测试集中的磁悬浮列车运行数据输入训练出的SVM算法模型，将输出的轨道信息与实际轨道信息进行对比，并计算准确率。

可选地，磁悬浮列车运行数据包括间隙和加速度，分别由列车间隙传感器和加速度 传感器反馈。

可选地，轨道信息类型包括平稳、弯道、坡道和共振及其他不利影响。

可选地，数据预处理时，对轨道信息类型划分标签，平稳、弯道、坡道和共振及其他不利影响分别对应标签为4、1、2、3。

可选地，数据预处理还包括：划分标签后，采用libsvm工具包设计SVM分类器， 训练数据构建分类模型。

可选地，将数据集根据时间划分为n个行程段，选取前n-1个行程段的数据集作为训练集，第n个行程段的数据集作为测试集，n为大于3的自然数。

本发明技术方案的主要优点如下：

本发明的基于磁悬浮列车数据的SVM轨道信息及运行状态识别方法，通过对磁悬浮列车运行的间隙与加速度数据的采集、训练和分类，表明应用数据挖掘SVM算法来处 理磁悬浮列车运行数据的可行性，并具备良好的效果。通过训练模型和列车运行数据的 结合，可以从运行数据中分析出列车所处轨道特征及其运行状态，便于自动及时获取轨 道对列车运行产生的不利影响以便于快速修正。

附图说明