基于RBF神经网络的电力机车负荷辨识

作者：薛强; 蔡承才; 米海亭

来源：价值工程, 2016, 35(16): 79-81.

DOI：10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2016.16.029

• 电力机车
• 负荷识别
• 谐波特性
• RBF网络

针对目前我国铁路机车型号较多,牵引网故障后机车类型辨识过程环节较多,实时性较差问题,本文研究了不同机车运行时电流有效值特点和谐波特性,提出了利用人工神经网络的方法来在线实现电力机车负荷辨识的方法,实验仿真结果表明,该方法可以准确快速的识别出运行于供电臂上的电力机车负荷类型,实时性好。

• 单位
  中铁上海设计院集团有限公司; 电子工程学院; 石家庄铁道大学