摘要
本发明涉及轨道交通列车领域,提供了一种地铁列车独立旋转轮横移量估计方法、装置及设备,该方法包括:获取列车运行中的多源状态数据;基于构建好的机理模型,获取初始估计的独立旋转轮横移量;对多源状态数据进行集成经验模态分解,得到至少一个本征模态函数分量;将本征模态函数分量输入至训练好的长短时记忆神经网络模型中,输出独立旋转轮横移量补偿值;根据初始估计的独立旋转轮横移量和独立旋转轮横移量补偿值,确定最终的独立旋转轮横移量估计值。本发明解决了现有技术中独立旋转轮横移量难以高精度实时估计的问题,实现了高精度、高可靠性的独立旋转轮横移量实时估计。
技术关键词
地铁列车
神经网络模型
独立旋转轮
集成经验模态分解
估计方法
卡尔曼滤波器
补偿值
连续状态空间
搜索算法优化
训练集
协方差矩阵分解
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