基于最小二乘和BP神经网络算法的转辙机测力方法探究

• 作者: 林涛 王松 刘英舜 刘昭 陆弘毅 沈悦
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 转辙机 非接触式 实时监测 最小二乘 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 试验与测试
• 页码范围: 46-50
• 页数: 5页
• 分类号: TP23
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2022.01.008

摘要

目前,转辙机牵引力测量多采用销式力传感器代替动作杆与道岔连接销的方法,该方法存在较大的安全隐患,只能临时测量,不能实时测量转辙机牵引力.因此以S700K为研究对象,在前人研究的基础上,提供一种能够实现实时测量转辙机牵引力的非接触式测方法.采用高精度激光位移传感器采集转辙机动作杆速度信息,运用齿轮等效杠杆法结合所测转辙机动作杆速度信息将电机齿轮输出力转换为转辙机牵引力.为提高测量数据的准确度,通过最小二乘法对数据进行初步补偿,再通过BP神经网络对数据进行二次补偿.实验证明,经双重补偿后的数据平均误差为7％,较为精确地测量了转辙机拉力.