基于优化变分模态分解的轨道电路信号分析方法OA北大核心CSTPCD

针对轨道电路设备应用场景多样且复杂电磁骚扰源影响轨道电路信号传输的问题,提出一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)的优化变分模态分解方法 (Variational Modal Decomposition,VMD),实现轨道电路信号分析处理。首先,通过基于平均包络熵适应度函数的麻雀搜索算法,实现VMD关键参数的优化选取;其次,采用优化参数的VMD方法,分离深度耦合的轨道电路信号和随机骚扰,实现强噪声背景下轨道电路信号的检测以及骚扰成分的提取和降维;最后,基于Matlab生成仿真混叠信号进行验证,对比提出的SSA-VMD轨道电路信号处理方法与现有信号自适应分解方法的处理效果。结果表明:SSA-VMD方法较现有方法在准确性上有较大优势,处理后信号的信噪比提升可达30 dB;同时,使用现场实测含噪数据验证也表明,SSA-VMD方法对于轨道电路信号的分析处理能达到预期的应用效果。