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数据驱动的高速铁路轮轨作用力反演模型
被引量：
7
1
作者
罗金屯
滕飞
+2 位作者
周亚波
池茂儒
张海波
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期299-308,共10页
轮轨作用力是列车对轨道状态的激励响应,是列车安全监控的重要信息指标,对保证列车的行车安全意义重大.现有的轮轨力采集设备存在容易磨损、使用周期短等问题,导致数据采集困难,使用成本高昂;而列车的振动信号数据则更容易采集,利用振...
轮轨作用力是列车对轨道状态的激励响应,是列车安全监控的重要信息指标,对保证列车的行车安全意义重大.现有的轮轨力采集设备存在容易磨损、使用周期短等问题,导致数据采集困难,使用成本高昂;而列车的振动信号数据则更容易采集,利用振动信号来反演轮轨力一直是相关研究的热点和重点.但常见的轮轨力反演方法大多基于模型驱动,识别精度低,且辨析条件较为苛刻,难以真正应用于工程实践.结合振动信号和轮轨力的数据特性,提出一种数据驱动的轮轨力反演模型.经过实验验证,在直线轨道工况下,相关系数可达0.9911,而目前传统模型最好结果仅为0.82;在传统模型较难处理的曲线轨道工况下,相关系数也能达到0.9754,与动力学仿真结果高度拟合,为列车轮轨力的安全监测提供了一种新的方案.
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关键词
轮轨力反演
数据驱动
深度学习
振动信号
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职称材料
题名
数据驱动的高速铁路轮轨作用力反演模型
被引量：
7
1
作者
罗金屯
滕飞
周亚波
池茂儒
张海波
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
西南交通大学牵引动力国家重点实验室
奥塔哥大学计算机科学系
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第2期299-308,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1201701)
四川省科技计划(2019YJ0214)。
文摘
轮轨作用力是列车对轨道状态的激励响应,是列车安全监控的重要信息指标,对保证列车的行车安全意义重大.现有的轮轨力采集设备存在容易磨损、使用周期短等问题,导致数据采集困难,使用成本高昂;而列车的振动信号数据则更容易采集,利用振动信号来反演轮轨力一直是相关研究的热点和重点.但常见的轮轨力反演方法大多基于模型驱动,识别精度低,且辨析条件较为苛刻,难以真正应用于工程实践.结合振动信号和轮轨力的数据特性,提出一种数据驱动的轮轨力反演模型.经过实验验证,在直线轨道工况下,相关系数可达0.9911,而目前传统模型最好结果仅为0.82;在传统模型较难处理的曲线轨道工况下,相关系数也能达到0.9754,与动力学仿真结果高度拟合,为列车轮轨力的安全监测提供了一种新的方案.
关键词
轮轨力反演
数据驱动
深度学习
振动信号
Keywords
wheel⁃rail force inversion
data⁃driven
deep learning
vibration signal
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
数据驱动的高速铁路轮轨作用力反演模型
罗金屯
滕飞
周亚波
池茂儒
张海波
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2021
7
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