基于神经网络的轨道车辆振动预测

耿松; 柴晓冬; 郑树彬

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基于神经网络的轨道车辆振动预测

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车体振动加速度是反映车辆振动状态及轮轨接触品质的重要参数;基于NARX神经网络,结合车辆动力学模型,构建了轨道不平顺激励下的车辆振动加速度神经网络预测模型;为提高模型的预测精度,运用遍历法确定了网络的时延阶数、隐节点等模型参数;基于车辆系统SIMPACK模型仿真数据的验证结果表明,模型输出与目标输出具有较高的相关性以及较小的均方根误差值,模型能够较好的预测出车体振动加速度的变化趋势;最后采用实测数据进一步验证了模型的预测性能,证明了构建的神经网络模型可以准确预测车体振动加速度输出,并有良好的泛化效果.

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来源
《计算机测量与控制》 |2014年第11期|3525-35273535|共4页
作者
耿松; 柴晓冬; 郑树彬;
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作者单位

上海工程技术大学城市轨道交通学院;

上海 201620;

上海工程技术大学城市轨道交通学院;

上海 201620;

上海工程技术大学城市轨道交通学院;

上海 201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类线路检测及设备、检测自动化;
关键词
神经网络; 动力学模型; 轨道不平顺; 车体振动加速度;

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