基于EMD能量熵的直流牵引供电系统短路故障辨识

《基于EMD能量熵的直流牵引供电系统短路故障辨识》是一篇探讨直流牵引供电系统中短路故障识别方法的学术论文。该论文针对当前直流牵引供电系统在运行过程中可能发生的短路故障问题，提出了一种基于经验模态分解（EMD）和能量熵的故障辨识方法，旨在提高故障检测的准确性和实时性。

直流牵引供电系统广泛应用于城市轨道交通、电气化铁路等领域，其稳定性和安全性对整个交通系统的正常运行至关重要。然而，由于系统结构复杂、负载变化频繁，短路故障的发生概率较高，一旦发生故障，可能导致设备损坏、列车停运甚至安全事故。因此，快速准确地识别短路故障是保障系统安全运行的关键。

传统的短路故障检测方法通常依赖于电流、电压等基本电气量的变化进行判断，但这种方法在面对复杂的非线性信号时存在一定的局限性。为此，本文引入了经验模态分解（EMD）技术，该技术能够将复杂的非线性信号分解为多个本征模态函数（IMF），从而提取出信号中的关键特征。

在EMD的基础上，论文进一步结合了能量熵的概念，用于衡量信号在不同频率成分上的能量分布情况。能量熵可以反映信号的复杂程度和不确定性，对于识别短路故障具有重要意义。通过计算各IMF分量的能量熵，可以有效区分正常工况与故障状态，提高故障辨识的准确性。

论文中设计了完整的故障辨识流程，包括信号采集、EMD分解、能量熵计算以及故障分类等多个步骤。通过对实际运行数据的仿真分析和实验验证，结果表明，该方法在短路故障检测中表现出较高的灵敏度和准确率，能够有效识别不同类型的短路故障。

此外，论文还对比了传统方法与所提出方法的性能差异，结果表明，基于EMD能量熵的方法在处理非线性、非平稳信号方面具有明显优势。特别是在故障初期阶段，该方法能够更快地捕捉到异常信号，为及时采取保护措施提供了有力支持。

研究结果不仅为直流牵引供电系统的故障诊断提供了新的思路和技术手段，也为相关领域的工程实践提供了理论依据和参考价值。同时，该方法的成功应用也拓展了EMD和能量熵在电力系统故障分析中的应用范围，具有一定的推广意义。

综上所述，《基于EMD能量熵的直流牵引供电系统短路故障辨识》论文通过引入先进的信号处理技术，提出了一种高效、准确的短路故障辨识方法，为提升直流牵引供电系统的安全性和稳定性提供了重要的技术支持和理论支撑。