基于牵引电流时频特征融合的列车异常运行状态识别方法

基于牵引电流时频特征融合的列车异常运行状态识别方法，包括步骤：构建和训练基于牵引电流时频特征融合的列车异常运行状态识别模型；将待识别的牵引电流输入所述模型，将模型得到的概率最大的运行状态类别作为列车异常运行状态；识别模型中，时域特征提取分支、频域特征提取分支分别用于提取牵引电流的时域特征向量、频域特征向量；门控融合模块用于加权拼接时域特征向量和频域特征向量，得到联合特征向量；全连接分类器用于分类联合特征向量，得到各运行状态类别的概率。本发明以牵引电流作为统一观测量，可减少对外部传感器、专用采集设备和额外状态量的依赖，降低系统部署和维护成本，提高异常运行状态识别的工程经济性。