牵引供电系统中列车运输能力和安全性很大程度上依赖柔性接触网(overhead contact system,OCS)线夹的工作状态,而接触网线夹极易出现轻微松动现象,线夹松动问题的显著特征是其温度的变化.由于受到远距离测量、环境因素的影响,传统的测温信号处理方法已基本失效,结合经验聚类和时间序列相似性度量的特征提取方法可以有效地确定架空接触网裸导体(bare conductors,BC)的热健康状况,实现对热状态的诊断.为了消除测量过程中的大量干扰,基于点密度函数加权(Point density function weighting,PDFW)原理对数据进行分析,然后采用大数据聚类方法计算采样数据、正常数据和历史故障数据的相对邻近度,并采用时间序列相似性度量方法获取隐患设备的预测故障发展时间.实验表明,该方法能够准确识别裸导体的热健康状况,概念清晰,算法简单.
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