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基于BO-CNN-LSTM的轨道车辆车体横向振动状态识别
被引量：
2
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作者
周军超
刘乙翰
+1 位作者
陈奥
章杰
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3900-3910,共11页
轨道车辆实际线路运行中振动状态是评价车辆运行稳定性、乘坐舒适性及安全运营的重要信息,但运行时面临多变工况条件会造成轨道车辆振动状态实时测量困难的问题。针对这一挑战,提出一种融合贝叶斯优化算法(BO)、卷积神经网络(CNN)和长...
轨道车辆实际线路运行中振动状态是评价车辆运行稳定性、乘坐舒适性及安全运营的重要信息,但运行时面临多变工况条件会造成轨道车辆振动状态实时测量困难的问题。针对这一挑战,提出一种融合贝叶斯优化算法(BO)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的车辆振动状态识别新方法。通过对测量得到的振动相关数据进行归一化预处理;利用处理后的数据以转向架横向速度及横摆角速度作为模型的输入,以车体横向加速度及横摆角加速度作为模型的输出,采用CNN学习并提取转向架横向速度及横摆角速度的波形特征,将相应的特征输入LSTM;同时利用BO优化得到LSTM模型的最优超参数配置,进而输出车体横向加速度及横摆角加速度,实现实时状态识别轨道车辆车体横向振动状态。考虑到轨道车辆实际运行的工况特点,采用3个评价指标来分析模型有效性,并与其他经典的方法进行对比分析。研究结果表明,相较于传统的BP神经网络和CNN-LSTM模型,通过BO-CNN-LSTM模型实时识别车体横向振动状态能有效降低误差,准确性最高,并且功率谱密度波形也最为接近。面对不同车速及载荷等工况条件,模型的平均绝对误差和均方根误差分别在0.019和0.029以下,拟合度均在0.99以上,验证了BO-CNN-LSTM模型用于轨道车辆车体横向振动状态识别的有效性。研究结果为轨道车辆运行状态实时识别的研究提供了新思路。
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关键词
轨道车辆
车体横向振动
贝叶斯优化算法
卷积神经网络
长短期记忆网络
状态识别
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职称材料
题名
基于BO-CNN-LSTM的轨道车辆车体横向振动状态识别
被引量：
2
1
作者
周军超
刘乙翰
陈奥
章杰
机构
四川轻化工大学机械工程学院
长沙理工大学汽车与机械工程学院
四川警察学院智能警务四川省重点实验室
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期3900-3910,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(12002123)
智能警务四川省重点实验室开放课题资助项目(ZNJW2023KFQN005)
泸州市科技计划资助项目(2023JYJ066)。
文摘
轨道车辆实际线路运行中振动状态是评价车辆运行稳定性、乘坐舒适性及安全运营的重要信息,但运行时面临多变工况条件会造成轨道车辆振动状态实时测量困难的问题。针对这一挑战,提出一种融合贝叶斯优化算法(BO)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)的车辆振动状态识别新方法。通过对测量得到的振动相关数据进行归一化预处理;利用处理后的数据以转向架横向速度及横摆角速度作为模型的输入,以车体横向加速度及横摆角加速度作为模型的输出,采用CNN学习并提取转向架横向速度及横摆角速度的波形特征,将相应的特征输入LSTM;同时利用BO优化得到LSTM模型的最优超参数配置,进而输出车体横向加速度及横摆角加速度,实现实时状态识别轨道车辆车体横向振动状态。考虑到轨道车辆实际运行的工况特点,采用3个评价指标来分析模型有效性,并与其他经典的方法进行对比分析。研究结果表明,相较于传统的BP神经网络和CNN-LSTM模型,通过BO-CNN-LSTM模型实时识别车体横向振动状态能有效降低误差,准确性最高,并且功率谱密度波形也最为接近。面对不同车速及载荷等工况条件,模型的平均绝对误差和均方根误差分别在0.019和0.029以下,拟合度均在0.99以上,验证了BO-CNN-LSTM模型用于轨道车辆车体横向振动状态识别的有效性。研究结果为轨道车辆运行状态实时识别的研究提供了新思路。
关键词
轨道车辆
车体横向振动
贝叶斯优化算法
卷积神经网络
长短期记忆网络
状态识别
Keywords
rail vehicles
lateral vibration of vehicle body
Bayesian optimization algorithm
convolutional neural network
long short-term memory network
state identification
分类号
U270.1 [机械工程—车辆工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BO-CNN-LSTM的轨道车辆车体横向振动状态识别
周军超
刘乙翰
陈奥
章杰
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
2
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