摘要：針對鐵路道岔轉轍機缺乏大量異常樣本來實施其運行狀態異常檢測的問題,提出了基于改進的支持向量數據域描述方法的異常檢測模型。以ZYJ7型液壓道岔轉轍機為研究對象,利用既有微機監測系統采集道岔功率數據。用聚類的方法對數據進行清洗,接著對功率數據在時間序列上進行解鎖、轉換和鎖閉分解,分別提取其統計特征值,采用主成分分析(PCA)法對特征值進行降維處理,將經過處理后的數據輸入到異常檢測分類器進行模型訓練和模型測試。實驗結果表明,改進的支持向量域描述(SVDD)分類器對道岔運行狀態的異常檢測有較強的識別能力。