数据挖掘的铁路接触网设备运行状态识别研究

铁路接触网设备运行状态识别研究具有十分重要的理论意义和实际价值，当前铁路接触网设备运行状态识别方法存在识别成功率低、误差大等不足。为了提高铁路接触网设备运行状态识别效果，提出了基于数据挖掘的铁路接触网设备运行状态识别方法。首先分析了当前铁路接触网设备运行状态识别的研究进展，找到各种方法的局限性；其次采集铁路接触网设备运行状态信号，从中提取铁路接触网设备运行状态识别特征；然后采用数据挖掘技术对铁路接触网设备运行状态进行建模与分析，建立铁路接触网设备运行状态识别的分类器；最后在MATLAB 2018平台进行了铁路接触网设备运行状态识别的仿真实验。结果表明，数据挖掘的铁路接触网设备运行状态识别正确率高达90%以上，铁路接触网设备运行状态识别速度快，获得比当前其他方法更好的识别结果。