基于MEEMD与SVM的牵引网故障精准识别方法

本发明涉及牵引网故障识别技术领域，公开了基于MEEMD与SVM的牵引网故障精准识别方法，该方法先对原始信号通过MEEMD生成目标个本征模态函数，具体是设置MEEMD初始分解层数和噪声系数，基于原始信号和初始本征模态函数生成适应度函数值，通过粒子群优化算法寻优得到目标分解层数和噪声系数后进行MEEMD分解；然后剔除能量熵总值最大的本征模态函数获得有效模态函数；再设置特征维度阈值筛选特征向量，剔除异常特征并修正，基于新的有效模态函数构建故障特征集，输入SVM完成故障识别，循环直至满足迭代截止条件，该方法提高了牵引网故障识别精度和可靠性，适用于牵引网故障识别场景。