【摘 要】
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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
【机 构】
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南京理工大学自动化学院,南京理工大学机械工程学院
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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
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