CN104442840A - 一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法及燃弧检测装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法及燃弧检测装置，涉及接触网检测技术领域。本发明技术要点：同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号，并对牵引电流信号去趋势项；对去趋势后的牵引电流信息进行加窗，计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值；根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段；计算每个时段的小波包奇异熵值的均值；对燃弧发生前后时段的熵值均值求平均，得到参考值；计算燃弧发生时段的熵值均值相对于参考值的变化得到燃弧发生时牵引电流的扰动量等。

Description

一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法及燃弧检测装置

技术领域

本发明涉及接触网检测技术领域，尤其涉及一种弓网燃弧检测装置及受流质量评估方法。

背景技术

接触网作为牵引供电***中重要的组成部分，而受电弓是电力列车获取电能的关键组成部件，其接触网和受电弓良好的动态接触性能是保证电力列车正常运行的前提保障。但接触网和受电弓良好机械接触受约于其它很多因素，如接触网悬挂、接触线材质、受电弓滑板缺陷以及轨道不平顺等。若存在上述影响因素，使接触线与受电弓接触面稍有不良接触，弓网之间就可能产生燃弧。该放电现象的产生不仅恶化弓网受流之间的质量，而且对接触线和受电弓滑板造成电气磨耗，极大的减少了使用寿命。如何对接触网和受电弓受流质量实时在线检测监测，及时掌握真实弓网之间的运行状态和各项指标就显得非常必要。

调研国内成熟的检测技术发现，弓网动态关系检测大都采用传统的基于在受电弓滑条上安装力传感器的方式来实现。通过弓网接触压力参数评估弓网受流质量的优劣。但由于测量接触压力的方式改变了受电弓原有的结构，因此弓网接触压力不能真实准确地反映弓网动态关系。

另外，国外成熟的检测技术对弓网动态关系的检测大都检测弓网之间产生的燃弧。如日本、意大利相继都采用了燃弧检测方法。但目前只实现了弓网燃弧的检测，没有关联相关的电气参量，如牵引电流、弓网运行热图像等，来辅助分析弓网动态关系。

但是国内外对弓网燃弧的研究都仅局限于燃弧率的检测，而燃弧率是线路整体宏观指标，对于接触网线路局部情况很难有效反映，对于接触网检修的针对性较差，效率较低。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：针对上述存在的问题，提供一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，在弓网燃弧的检测过程中能够关联相关的电气参量来辅助分析弓网动态关系，可以局部衡量弓网的受流质量，对接触网线路局部的燃弧情况实现有效反映。本发明还提供了一种燃弧弓网燃弧检测装置，实现了不改变受电弓原有的结构，真实准确地反映弓网动态关系。

本发明提供的弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法包括：

步骤1：同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号，并对牵引电流信号进行EMD分解，除去牵引电流中的趋势项；

步骤2：设置时间窗，对去趋势后的牵引电流信息进行加窗，计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值；

步骤3：根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段；

步骤4：计算燃弧发生前时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(a)；计算燃弧发生时时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(b)；以及计算燃弧发生后时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(c)；

步骤5：再对均值W_E ^(a)与均值W_E ^(c)求均值，得到参考值W_E ^(dref)；

步骤6：利用公式计算燃弧发生时牵引电流的扰动量。

步骤2中对去趋势后的牵引电流信息进行加窗的步骤进一步包括：第1个时间窗C₁从起始时间点的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第2个时间窗C₂从(起始时间点+δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第3个时间窗从(起始时间点+2×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，以此类推，第N_T个时间窗C_NT从(起始时间点+(N_T-1)×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值；其中δ为时间窗的滑动步长因子，ω为时间窗的窗宽因子,δ、ω均为非零自然数。

步骤2中计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值的步骤进一步包括：

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行j层小波包分解，将第j层的2^j个子信号组成一个m行，n列的矩阵D_m×n，其中m＝2^j，n＝ω；j为非零自然数；1≤q≤N_T；

对矩阵D_m×n进行奇异值分解，得到矩阵D_m×n奇异值；令(i＝1,2,…,l)，是矩阵D_m×n奇异值中的非零奇异值，l为非零自然数；

计算时间窗C_q中每个非零奇异值的分布概率：

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}\lg p_{{\mathrm{iC}}_q}.$

步骤2中计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值的步骤进一步包括：

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行j层小波包分解，将第j层的2^j个子信号组成一个m行，n列的矩阵D_m×n，其中m＝2^j，n＝ω；j为非零自然数；1≤q≤N_T；

对矩阵D_m×n进行奇异值分解，得到矩阵D_m×n奇异值；令(i＝1,2,…,l)，是矩阵D_m×n奇异值中的非零奇异值，l为非零自然数；

计算时间窗C_q中每个非零奇异值的分布概率：

计算加权因子： ${\mathrm{\ξ}}_{C_q}=1+{\left|\underset{j=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{jC}}_q}\right|}^2;$

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}\lg p_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′},$ 其中 $p_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}={\mathrm{\ξ}}_{C_q}\·p_{{\mathrm{iC}}_q}.$

所述时间窗的滑动步长因子δ为1。

本发明提供的用于同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号的燃弧检测装置，包括光学透镜组、光电倍增管、信号采集处理板、数据存储器、无线发送板、电流传感器以及定位装置；

光学透镜组用于采集弓网燃弧中的特征紫外光信号；光学透镜组与光电倍增管之间通过光纤连接；

光电倍增管用于将所述紫外光信号转换为燃弧电信号；

电流传感器用于采集列车牵引电流；

定位装置用于实时定位并输出定位信息；

所述信号采集处理板用于同步采集所述燃弧电信号、所述列车牵引电流以及所述定位信息，并对这三路信息进行预处理后输出给数据存储器；

所述数据存储器用于存储预处理后的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息；

所述无线发送板用于将数据存储器中的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息无线发射出去。

进一步，还包括红外热像仪；所述红外热像仪位于列车顶部的弓网***后方，用于采集弓网运行热图像及弓网燃弧的温度分布；红外热像仪的信号输出端与所述数据存储器连接。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1、本发明提供了一种牵引电流扰动量的获取方法，通过牵引电流参数能分析弓网燃弧发生时牵引电流的变化，进而量化弓网受流情况，准确反映线路局部弓网受流质量，为接触网检修提供参考依据，提高效率，节约成本。

2、本发明中的燃弧检测装置实现了运营电力列车实时在线检测，且在检测过程中不与弓网接触，客观的真实的反映了弓网动态关系，不仅可以检测弓网燃弧，而且可以检测弓网运行热图像和牵引电流等参数。

3、本发明中的燃弧检测装置能够有效检测弓网之间的弓网燃弧信息，有效避免了太阳光的干扰。

4、从本发明检测到燃弧电信号中不仅能够确定燃弧率、燃弧时间、最大燃弧持续时间以及燃弧次数，同时还能得到弓网燃弧能量等参数指标，从多指标角度准确反映弓网燃弧情况，提高接触网检修的针对性。

5、本发明中的燃弧检测装置还提供弓网运行红外热图像，通过弓网运行红外热图像直观的观察弓网燃弧温度分布以及受电弓运行状态。

6、本发明中的燃弧检测装置同步采集定位信息及燃弧电信号、牵引电流，能够准确反映燃弧发生的地点信息，从而准确定位到相应的铁路段。

7、本发明中的燃弧检测装置通过无线方式发送检测结果，减少了人为操作，提高了设备自动化程度。

8、本发明中的燃弧检测装置***集成度高、体积小，方便携带以及安装。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为本发明的燃弧检测装置安装于电力列车上时的示意图。

图2为本发明的燃弧检测装置的原理框图。

图3为燃弧发生时原始牵引电流、去趋势后牵引电流和燃弧电信号曲线对比图。

图4为牵引电流、燃弧信号、牵引电流原始和改进的小波包奇异熵曲线对比图。

图5为弓网燃弧发生的三个时段示意图。

图6为牵引电流扰动量Γ与燃弧紫外能量W_uv的关系曲线图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

如图1，本发明中提供的非接触式弓网燃弧能量检测装置包括车顶检测部分2，安装在弓网***1后端；以及车内检测部分3，安装于受电弓底部的车厢内，与车顶检测部分2通信连接。

如图2，本发明公开了所述非接触式弓网燃弧能量检测装置的另一实施例，包括光学透镜组、光电倍增管、信号采集处理板、数据存储器、无线发送板、电流传感器以及定位装置；

光学透镜组用于采集弓网燃弧中的特征紫外光信号；光学透镜组与光电倍增管之间通过光纤连接。

光电倍增管用于将所述紫外光信号转换为燃弧电信号。

电流传感器用于采集列车牵引电流。

定位装置用于实时定位并输出定位信息。

所述信号采集处理板用于同步采集所述燃弧电信号、所述列车牵引电流以及所述定位信息，并对这三路信息进行预处理后输出给数据存储器。

所述数据存储器用于存储预处理后的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息。

所述无线发送板用于将数据存储器中的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息无线发射出去。

在其他实施例中还包括红外热像仪；红外热像仪与光学透镜组一起组成车顶检测部分2，其余模块则组成车内检测部分3。所述红外热像仪位于列车顶部的弓网***后方，用于采集弓网运行热图像及弓网燃弧的温度分布；红外热像仪的信号输出端与所述数据存储器连接。

下面对本发明中的燃弧检测装置的各个部分进行详细说明。

光学透镜组：主要由保护玻璃、紫外滤光片、衰减片等构成。实现弓网燃弧特征紫外光信号的有效采集，该方式极大的降低了太阳光的干扰。

红外热像仪：主要由红外锗镜头和红外探测器组成，实现了采集弓网运行热图像以及弓网燃弧的温度分布，辅助观察弓网燃弧的信息。

光电倍增管：主要由日盲光电探测器、高压电源、驱动电路等组成，实现了紫外光信号转化为电信号。

电流传感器：实现了电力列车牵引电流参量的检测。

信号采集处理板：基于FPGA(芯片型号为EPM1270T144I5)和ARM(芯片信号为STM32F103VET6)的架构方式，实现了所采集信号的滤波、放大、同步采样、控制等功能。所采集信息包括弓网燃弧电信号、牵引电流、速度以及公里标信息等。通过采集定位信息实现了弓网燃弧发生区段的定位。

无线发送板：采用GSM/GPRS传输技术，利用SIM900无线发送电路模块，实现了检测结果的上报。

车顶检测部分2和车内检测部分3的具体通信连接方式为：

所述车顶检测部分2的光学透镜组和车内检测部分3的光电倍增管通过紫外光纤连接。所述车顶检测部分2的红外热像仪和车内检测部分3的数据存储器通过网线连接。

其中，紫外光纤束主要由多根紫外光纤组成，接口采用SMA905的形式，实现了紫外光信号的高效传递，避免了微弱光信号长距离传输衰减的问题。

本发明的工作过程为：

车顶检测部分2的光学透镜组采集弓网燃弧特征紫外光信号，经紫外光纤束进传递带车内检测部分3的光电倍增管，由所述光电倍增管将紫外光信号转化为电信号。红外热像仪采集弓网运行热图像以及弓网燃弧的温度分布，一边辅助人们观察弓网燃弧的信息。

同时,车内检测部分3的信号采集处理板通过电流传感器检测电力列车牵引电流参量，并同步采集定位信息及光电倍增管的电信号。

信号采集处理板及红外热像仪的输出信息传输至数据存储器后，传输到无线发送板，无线发送板上报检测结果。

本发明提供的牵引电流扰动量获取方法包括：

步骤1：同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号，并对牵引电流信号进行EMD分解，除去牵引电流中的趋势项。

步骤2：设置时间窗，对去趋势后的牵引电流信息进行加窗，计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值；

步骤3：根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段；

步骤4：计算燃弧发生前时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(a)；计算燃弧发生时时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(b)；以及计算燃弧发生后时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(c)；

步骤5：再对均值W_E ^(a)与均值W_E ^(c)求均值，得到参考值

${W_E}^{\left(\mathrm{dref}\right)}=\frac{{W_E}^{\left(a\right)}+{W_E}^{\left(c\right)}}{2};$

步骤6：利用公式计算燃弧发生时牵引电流的扰动量。

其中，EMD为Empirical Mode Decomposition，即经验模态分解方法。根据EMD，任何信号X(t)均可表示为其中Ci为本征模函数，即满足以下两个条件的函数：⑴函数在整个时间范围内，局部极值点和过零点的数目必须相等，或最多相差一个；⑵在任意时刻点，局部最大值的包络(上包络线)和局部最小值的包络(下包络线)平均必须为零。r_n为不满足上述条件的函数，代表信号的趋势项。本实施例中，对牵引电流进行EMD后，去除其趋势项得到去趋势电流，结果如图3。

步骤2中对去趋势后的牵引电流信息进行加窗的步骤具体为：第1个时间窗C₁从起始时间点的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第2个时间窗C₂从(起始时间点+δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第3个时间窗从(起始时间点+2×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，以此类推，第N_T个时间窗C_NT从(起始时间点+(N_T-1)×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值；其中δ为时间窗的滑动步长因子，ω为时间窗的窗宽因子,δ、ω均为非零自然数。一个优选实施例中，δ为1，ω为64。

步骤2中计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值的步骤具体包括：

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行j层小波包分解，将第j层的2^j个子信号组成一个m行，n列的矩阵D_m×n，其中m＝2^j，n＝ω；j为非零自然数；1≤q≤N_T。

若以三层小波包分解为例，δ为1，ω为64。

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行3层小波包分解后，在分解结果的第3层上包含8个结点，而每个节点均为64点的子信号。

将每个子信号作为一个向量(d₁(1)d₁(2)…d₁(64))、(d₂(1)d₂(2)…d₂(64))、…、(d₈(1)d₈(2)…d₈(64))；，从左向右依次取第3层的子信号，得到矩阵D_m×n的第1～8行。

对矩阵D_m×n进行奇异值分解，得到矩阵D_m×n奇异值；令(i＝1,2,…,l)是矩阵D_m×n奇异值中的非零奇异值，l为非零自然数。

计算时间窗C_q中每个非零奇异值的分布概率：

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}\lg p_{{\mathrm{iC}}_q}.$

以牵引电流信号中的每个点为起点进行加窗，按照本方法计算每个时间窗内的信号的小波包奇异熵值，便得到图4中第三幅子图。从图中可以看出，由于为发生燃弧时牵引电流也会有不同程度的波动，因此采用这种方法得到的小波包奇异熵较难明显反映出牵引电流的扰动特征。

为此，本发明提出了一种改进的小波包奇异熵值计算方法：

在前述小波包奇异熵值计算方法的基础上引入了加权因子。

加权因子 ${\mathrm{\ξ}}_{C_q}=1+{\left|\underset{j=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{{\mathrm{jC}}_q}\right|}^2.$

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}\lg p_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′},$ 其中 $p_{{\mathrm{iC}}_q}^{\′}={\mathrm{\ξ}}_{C_q}\·p_{{\mathrm{iC}}_q}.$

以牵引电流信号中的每个点为起点进行加窗，按照本方法计算每个时间窗内的信号的小波包奇异熵值，便得到图4中第四幅子图。可见改进后的小波包奇异熵值通过加权放大后能够准确提取燃弧对牵引电流的扰动特征。

由于地铁机车电机本身取流不稳定，导致即使在未发生燃弧时，牵引电流也会出现小范围上下波动。因此，小波包奇异熵有时可能未能真实反映其扰动情况。为减小这种影响，根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段，即确定弓网燃弧电信号峰值出现的时刻；以弓网燃弧电信号峰值出现的时刻为基准分别向前、向后延展一定时段得到燃弧发生时时段；燃弧发生时时段之前的时段为燃弧发生前时段；燃弧发生时时段之后的时段为燃弧发生后时段。延展的时段可由技术人员视情况自行确定，向前延展的时段与向后延展的时段可以不相等。如图5。

计算三种状态对应的去趋势后牵引电流的小波包奇异熵均值。

燃弧发生前时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值燃弧发生时时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值燃弧发生后时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值 ${W_E}^{\left(c\right)}=\frac{1}{N_T-N_{T2}}\underset{i=N_{T2}+1}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{{\mathrm{SEC}}_i};$ 其中，为燃弧发生前时段中各时间窗的小波包奇异熵值，为燃弧发生时时段中各时间窗的小波包奇异熵值，为燃弧发生后时段中各时间窗的小波包奇异熵值；N_T1、N_T2均为非零自然数且N_T1＜N_T2＜N_T。

通过本发明得到的牵引电流扰动量实际反应了弓网受流质量，为技术人员评估受流质量提供了准确的依据。

将受流质量评估指标Γ将与之弓网燃弧紫外能量关联，可得到二者之间的关系曲线，如图6。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。

Claims (9)

1.一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，包括：

步骤1：同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号，并对牵引电流信号进行EMD分解，除去牵引电流中的趋势项；

步骤2：设置时间窗，对去趋势后的牵引电流信息进行加窗，计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值；

步骤3：根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段；

步骤4：计算燃弧发生前时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(a)；计算燃弧发生时时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(b)；以及计算燃弧发生后时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值W_E ^(c)；

步骤5：再对均值W_E ^(a)与均值W_E ^(c)求均值，得到参考值W_E ^(dref)；

步骤6：利用公式计算燃弧发生时牵引电流的扰动量。

2.根据权利要求1所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，步骤2中对去趋势后的牵引电流信息进行加窗的步骤进一步包括：第1个时间窗C₁从起始时间点的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第2个时间窗C₂从(起始时间点+δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，第3个时间窗从(起始时间点+2×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值，以此类推，第N_T个时间窗C_NT从(起始时间点+(N_T-1)×δ)的牵引电流值起，顺序取ω个时间点的牵引电流值；其中δ为时间窗的滑动步长因子，ω为时间窗的窗宽因子,δ、ω均为非零自然数。

3.根据权利要求2所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，步骤2中计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值的步骤进一步包括：

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行j层小波包分解，将第j层的2^j个子信号组成一个m行，n列的矩阵D_m×n，其中m＝2^j，n＝ω；j为非零自然数；1≤q≤N_T；

对矩阵D_m×n进行奇异值分解，得到矩阵D_m×n奇异值；令是矩阵D_m×n奇异值中的非零奇异值，l为非零自然数；

计算时间窗C_q中每个非零奇异值的分布概率：

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{i{C}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{i{C}_q}\lg p_{i{C}_q}.$

4.根据权利要求2所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，步骤2中计算每个时间窗中的电流信号的小波包奇异熵值的步骤进一步包括：

对某时间窗C_q内的牵引电流信号进行j层小波包分解，将第j层的2^j个子信号组成一个m行，n列的矩阵D_m×n，其中m＝2^j，n＝ω；j为非零自然数；1≤q≤N_T；

对矩阵D_m×n进行奇异值分解，得到矩阵D_m×n奇异值；令是矩阵D_m×n奇异值中的非零奇异值，l为非零自然数；

计算时间窗C_q中每个非零奇异值的分布概率：

计算加权因子： ${\mathrm{\ξ}}_{C_q}=1+{\left|\underset{j=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{j{C}_q}\right|}^2;$

计算时间窗C_q中的电流信号的小波包奇异熵值

$W_{{\mathrm{SEC}}_q}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δ}{p}_{i{C}_q}^{\′}=\underset{i=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{i{C}_q}^{\′}\lg p_{i{C}_q}^{\′},$ 其中 $p_{i{C}_q}^{\′}={\mathrm{\ξ}}_{C_q}\·p_{i{C}_q}.$

5.根据权利要求3或4所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，所述时间窗的滑动步长因子δ为1。

6.根据权利要求5所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，步骤3中根据弓网燃弧电信号将时间划分为燃弧发生前、燃弧发生时及燃弧发生后三个时段的步骤进一步包括：确定弓网燃弧电信号峰值出现的时刻；

以弓网燃弧电信号峰值出现的时刻为基准分别向前、向后延展一定时段得到燃弧发生时时段；

燃弧发生时时段之前的时段为燃弧发生前时段；

燃弧发生时时段之后的时段为燃弧发生后时段。

7.根据权利要求6所述的一种弓网燃弧发生时牵引电流扰动量的获取方法，其特征在于，燃弧发生前时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值 ${W_E}^{\left(a\right)}=\frac{1}{N_{T1}}\underset{i=1}{\overset{N_{T1}}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{SECi}};$

燃弧发生时时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值 ${W_E}^{\left(b\right)}=\frac{1}{N_{T2}-N_{T1}}\underset{{i=N}_{T1+1}}{\overset{N_{T2}}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{SECi}};$

燃弧发生后时段中各时间窗中电流信号的小波包奇异熵值的均值 ${W_E}^{\left(c\right)}=\frac{1}{N_T-N_{T2}}\underset{{i=N}_{T2+1}}{\overset{N_T}{\mathrm{\Σ}}}{W}_{\mathrm{SECi}};$

其中，为燃弧发生前时段中各时间窗的小波包奇异熵值，为燃弧发生时时段中各时间窗的小波包奇异熵值，为燃弧发生后时段中各时间窗的小波包奇异熵值；N_T1、N_T2均为非零自然数且N_T1＜N_T2＜N_T。

8.一种用于同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号的燃弧检测装置，其特征在于，包括光学透镜组、光电倍增管、信号采集处理板、数据存储器、无线发送板、电流传感器以及定位装置；

光学透镜组用于采集弓网燃弧中的特征紫外光信号；光学透镜组与光电倍增管之间通过光纤连接；

光电倍增管用于将所述紫外光信号转换为燃弧电信号；

电流传感器用于采集列车牵引电流；

定位装置用于实时定位并输出定位信息，从而确定由弓网燃弧引起的牵引电流发生扰动的位置；

所述信号采集处理板用于同步采集所述燃弧电信号、所述列车牵引电流以及所述定位信息，并对这三路信息进行预处理后输出给数据存储器；

所述数据存储器用于存储预处理后的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息；

所述无线发送板用于将数据存储器中的燃弧电信号、列车牵引电流以及定位信息无线发射出去。

9.根据权利要求8所述的一种用于同步采集列车牵引电流信号与弓网燃弧电信号的燃弧检测装置，其特征在于，还包括红外热像仪；所述红外热像仪用于采集弓网运行热图像及弓网燃弧的温度分布；红外热像仪的信号输出端与所述数据存储器连接。