北京交通大学电磁兼容实验室主任闻映红教授:基于机器学习的电磁环境测量方法

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2021年9月26日,2021中国电磁兼容大会在北京会议中心成功举办。北京交通大学电磁兼容实验室主任闻映红教授应邀在会议上就“基于机器学习的电磁环境测量方法”做特邀报告。现将闻映红教授的报告分享给各位读者,以期促进本领域的技术进步。本号将陆续推送会议的部分专家报告,请读者持续关注。

专家简介

闻映红,北京交通大学电磁兼容实验室主任,全国电磁兼容标准化技术委员会副主任委员,URSI中国委员会Commission E(电磁噪声与电磁干扰委员会)主席,现任北京交通大学詹天佑未来技术学院常务副院长兼党组织书记。

长期从事电气系统的电磁兼容理论和电磁干扰防护技术研究,尤其是在高速铁路的电磁兼容技术研究方面,取得广为认可的突出成果。针对高速动车组的电磁干扰源特性研究,提出了瞬态脉冲的统计特性研究方法,解决了瞬态脉冲的时域、频域和统计特性的同步实时测量问题;研究建立了高铁弓网离线电磁干扰模型,得到了弓网的电磁干扰特性与列车运行工况之间的关联性;研究提出了基于高速动车组整车的车载信号系统多级抗干扰理论,提高了车载信号系统的抗电磁干扰性能,多次解决了高铁运营线路上出现的故障问题,获得了较大的经济效益和社会效益。为此,获得第11届詹天佑铁道科学技术贡献奖和中国铁道学会铁道科技进步一等奖(排名第1)。

报告摘选

在使用传统电磁环境测量方法对磁浮系统进行测试时,存在电磁环境复杂、测试方法不易实现、测试结果易受干扰等困难。因此,对于磁浮列车整车的电磁辐射发射测量,目前在理论方法及实际操作上均存在诸多困难。

使用基于机器学习的电磁环境测量方法,一方面可减少现场测试的复杂性和降低测试的工作量,另一方面,多通道同步/异步测量技术和先进信号处理技术的应用,保证了对各骚扰源信号的重构精确性,为磁浮电磁兼容研究的开展提供了可靠的试验方法保障。

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