【摘 要】
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磁浮列车的悬浮系统具有本征非线性特性，在轨道不平顺以及非线性负载的作用下，非线性项的辨识和处理能力对于列车的悬浮稳定性具有重要影响。尤其是在轨道刚度较小时，在微小形变的作用下更易影响悬浮稳定性，而发生掉点、砸轨现象。从磁浮列车悬浮系统的非线性动力学建模出发，重点分析非线性项的系统参数辨识，基于Hopfield神经网络来构建误差函数和网络辨识方案。结合参数辨识误差函数和Hopfield网络的标准能量
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划先进轨道交通重点专项（2016YFB1200602）； 基于人工智能的能源智慧化管理应用平台项目（2018-RGZN-02055）；
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磁浮列车的悬浮系统具有本征非线性特性，在轨道不平顺以及非线性负载的作用下，非线性项的辨识和处理能力对于列车的悬浮稳定性具有重要影响。尤其是在轨道刚度较小时，在微小形变的作用下更易影响悬浮稳定性，而发生掉点、砸轨现象。从磁浮列车悬浮系统的非线性动力学建模出发，重点分析非线性项的系统参数辨识，基于Hopfield神经网络来构建误差函数和网络辨识方案。结合参数辨识误差函数和Hopfield网络的标准能量函数，得到相应的网络权值矩阵，并进一步给出相应辨识结果。通过数值仿真分析可以发现，基于本辨识方法所得到的结果与非线性项输出结果误差较小，可较好地拟合状态方程的含参非线性项，验证了辨识模型的可靠性。
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