段启凡，杨 桐



基于二分递推奇异值分解的故障测距研究

段启凡，杨 桐

提出利用二分递推奇异值分解与改进的D型测距算法相结合的故障测距算法，该算法能有效消除谐波的干扰和减弱负荷变化对测距结果的影响。仿真结果表明，基于二者相结合的故障测距方法可以准确计算故障点位置。

故障测距；二分递推SVD；D型测距算法

0 引言

随着电气化铁路运营里程和速度的不断提高，电气化铁路安全运营成为一项重要课题。AT供电方式可将列车和变电所之间的电压提高1倍，在同样牵引功率下网上电流减小，电压损失和功率损失相应减少[1]，因而在我国高速铁路中得到了广泛应用。由于该方式的线路结构复杂，故障排查相对困难，因而研究AT供电方式的故障测距方法，对于故障的查找和排除具有重要意义[2]。

由数学分析可知，故障电压行波中的奇异点坐标对应初始行波到达检测点的时间，进而可以得到故障距离。行波法中的小波变换模极大值可以表征信号的奇异点，故行波法成为故障测距的重要算法[3]。从理论出发，需要针对不同故障状态选择合适的Daubechies小波族的某个特定小波作为分析工具，且小波一旦确定下来，其可检测的奇异性指数也因此固定[4]。但是在实际操作过程中，专家学者仅凭经验选择某个特定小波，则无法避免故障测距产生的误差。SVD奇异值分解理论在奇异点提取和故障诊断领域得到广泛研究[5，6]。文献[7]将SVD和小波变换相结合对机电信号进行正交变换，提取代表运动的最优特征完成对指定对象的控制。……