摘要
本发明涉及列车信号监测技术领域,公开了基于GWO‑CFDP算法的速度传感器干扰源识别方法,包括以下步骤:采集列车行驶时TCU速度传感器在干扰工况下的时域数据,并进行包括数据分割、归一化处理、频谱分析、包络提取以及数据拼接的数据预处理,得到时域数据的初始特征向量,并输入多层稀疏自编码网络进行稀疏编码,得到低维特征数据集,并采用核主成分分析法将低维特征数据集通过非线性映射到高维空间,并进行非线性主成分的提取与筛选,得到最终的降维特征数据集;根据最终的降维特征数据集,采用基于灰狼算法改进的自适应密度峰值聚类法进行聚类识别,得到识别的干扰源类型;该方法实现多种干扰工况的分类识别,提高了干扰工况下的分类识别的准确性。
技术关键词
干扰源识别方法
数据
速度传感器
方差贡献率
协方差矩阵
编码
灰狼算法
决策
网络
高斯核函数
信号监测技术
密度
特征值
非线性映射关系
包络
工况
主成分分析法
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站点
电力调度平台
数据
负荷预测模型
充放电功率
图像检测方法
多通道
遥感影像数据
检查点
区域特征分析
缺陷检测方法
像素点
图像分割模型
图像处理
矩形
搬运机器人
钢管
多模态数据采集
机器人运动路径
构建三维场景
多源信息融合
通信终端
飞行状态数据
监管方法
终端定位数据