基于灰色BP神经网络的高速列车轴箱轴承温度预测方法

孟建军; 潘彦龙; 陈晓强; 祁文哲; 李德仓

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基于灰色BP神经网络的高速列车轴箱轴承温度预测方法

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摘要

结合灰色模型所需数据量少和BP神经网络非线性映射能力较强的特点,建立了一种基于灰色BP神经网络的高速列车轴箱轴承温度预测模型。首先,用粒子群算法优化的灰色模型对轴温进行预测,并计算出预测值与实测值的残差;然后,以轴温、列车速度、运行时间、环境温度为BP神经网络的输入对残差序列进行校正;最后,将灰色预测值与残差校正值求和,得到灰色BP神经网络模型的轴温预测值。基于某型高速列车的履历轴箱轴承温度数据,采用灰色BP神经网络模型对轴温进行预测,并根据预测评价指标对模型进行评估,结果表明该模型较单一模型的预测精度得到有效改善。

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来源
《轴承》 |2022年第4期|77-82|共6页
作者
孟建军; 潘彦龙; 陈晓强; 祁文哲; 李德仓;
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作者单位

兰州交通大学机电技术研究所;

州交通大学机电工程学院;

甘肃省物流及运输装备信息化工程技术研究中心;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类滚动轴承;
关键词
滚动轴承; 轴箱轴承; 高速列车; 轴温; 神经网络; 预测;

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