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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的軌道車(chē)輛振動(dòng)預測
DOI:
CSTR:
作者:
作者單位:

(上海工程技術(shù)大學(xué) 城市軌道交通學(xué)院,上海 201620)

作者簡(jiǎn)介:

耿 松(1989-),男,江蘇徐州人,碩士研究生,主要從事智能檢測與診斷方向的研究。 柴曉冬(1962-),男,安徽人,教授,碩士研究生導師,主要從事智能信息處理、光信息處理方向的研究。[FQ)]

通訊作者:

中圖分類(lèi)號:

基金項目:

上海市自然科學(xué)基金(12ZR1412300);上海工程科技大學(xué)2012年度研究生科研創(chuàng )新專(zhuān)項項目(A-0903-13-01124)。


Rail Vehicle Vibration Prediction Based on Neural Network
Author:
Affiliation:

(School of Urban Railway Transportation,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)

Fund Project:

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    摘要:

    車(chē)體振動(dòng)加速度是反映車(chē)輛振動(dòng)狀態(tài)及輪軌接觸品質(zhì)的重要參數;基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),結合車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型,構建了軌道不平順激勵下的車(chē)輛振動(dòng)加速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )預測模型;為提高模型的預測精度,運用遍歷法確定了網(wǎng)絡(luò )的時(shí)延階數、隱節點(diǎn)等模型參數;基于車(chē)輛系統SIMPACK模型仿真數據的驗證結果表明,模型輸出與目標輸出具有較高的相關(guān)性以及較小的均方根誤差值,模型能夠較好的預測出車(chē)體振動(dòng)加速度的變化趨勢;最后采用實(shí)測數據進(jìn)一步驗證了模型的預測性能,證明了構建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型可以準確預測車(chē)體振動(dòng)加速度輸出,并有良好的泛化效果。

    Abstract:

    The vehicle vibration acceleration is an important parameter which reflecting the state of vehicle vibration and the quality of wheel/rail contact. A NARX neural network prediction model of vehicle system was established combined with the vehicle dynamics model,which reflecting the relationship between the track input parameters and the vehicle vibration. In order to improve the prediction precision,the number of time delay and hidden nodes are determined through traversing method. The validation results based on simulation data from SIMPACK model,show that the model output and target output is of high relevance and smaller root mean square error values,the model can well predict the change trend of vehicle vibration acceleration. The model validation based on the measured data,further proved that the proposed method can predict the output of vehicle vibration acceleration with high precision and perfect generalization.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

耿松,柴曉冬,鄭樹(shù)彬.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的軌道車(chē)輛振動(dòng)預測計算機測量與控制[J].,2014,22(11):3525-35273535.

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