基于NARX神经网络的轨道垂向不平顺估计

• 作者: 王贵 蒋杰 邢宗义 黄文
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 交通运输
• 关键词: 轨道不平顺 在线监测 NARX神经网络 估计
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 机械工程
• 页码范围: 426-433
• 页数: 8页
• 分类号: U216.3
• 字数: 3388字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2016.0426

摘要

轨道不平顺是影响车辆平稳性和安全性的关键因素,因此及时掌握轨道不平顺的状态对保障列车运营具有重要意义。针对单个惯性量较难达到对不同波段不平顺的检测,提出一种采用非线性自回归神经网络( Nonlinear Auto-Regressive with exogenous Input Neural Networks, NARX)的轨道不平顺估计方法。以实测高铁轨道不平顺数据作为输入,通过车辆—轨道垂向耦合动力学模型仿真得到多个惯性量数据,再将归一化的多个惯性量仿真数据作为神经网络的输入,轨道不平顺作为输出,并用均方根误差和相关系数进行网络性能评价。仿真结果表明,NARX神经网络模型估计结果的均方根误差为0.0289,相关系数为0.9395,优于反向传播(BP)神经网络模型的均方根误差0.0868和相关系数0.6418,NARX神经网络拟合效果更好,表明本文所提方法能精确有效地实现轨道垂向不平顺估计。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢宗义	南京理工大学自动化学院	79	563	11.0	19.0
2	王贵	南京理工大学自动化学院	9	22	3.0	4.0
3	蒋杰	南京理工大学机械工程学院	2	3	1.0	1.0
4	黄文	南京理工大学机械工程学院	4	15	3.0	3.0