【摘 要】
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近年来,人工智能技术广泛应用于高速列车运行状态的识别。用作列车运行状态识别的机器学习和深度学习模型需要大量的数据,然而在实测数据中获取的蛇行失稳数据样本少且不均衡
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院,轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51975486,51975487）;四川省科技计划资助（2020JDTD0012)
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近年来,人工智能技术广泛应用于高速列车运行状态的识别。用作列车运行状态识别的机器学习和深度学习模型需要大量的数据,然而在实测数据中获取的蛇行失稳数据样本少且不均衡,再者,由于实测数据获取成本高,实际采集数据困难,难以满足各种运行条件(稳定、小幅蛇行失稳和大幅蛇行失稳状态)。为解决以上问题,通过SIMPACK软件建立高速列车动力学仿真模型,模拟出车辆的各种运行状态数据。对仿真数据和实测数据进行互信息分析和希尔伯特-黄变换(HHT)分析,发现仿真数据在时域特征和频域特征上与实测数据高度相似。把仿真数据作为训练
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