摘要
本发明提供了一种高速列车车轮粗糙度的识别方法,包括:步骤1,从列车上获取若干车轮的轴箱振动加速度的功率谱作为样本数据;计算每个车轮的实际粗糙度曲线,并将所述实际粗糙度曲线作为样本标签;利用样本数据和样本标签构建车轮粗糙度识别集合;步骤2,基于所述车轮粗糙度识别集合,利用神经网络结构建立车轮粗糙度模型;步骤3,利用所述车轮粗糙度模型,预测列车的粗糙度曲线。
技术关键词
轴箱振动加速度
高速列车车轮
粗糙度
识别方法
神经网络结构
样本
广义回归神经网络
车轮多边形
数据
曲线
标签
功率
超参数
模式
节点
训练集
误差
传感器
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路面附着系数
非线性最小二乘法
识别方法
RANSAC算法
制动减速度
铸造工艺参数
轧辊铸造方法
非晶合金
铸造参数
分段
多尺度特征提取
特征提取单元
教师
学生
卷积模块
声纹模型
车辆语音识别
语音识别方法
训练样本集
采集设备