一种钢轨智能打磨控制方法

本发明涉及打磨技术领域，公开了一种钢轨智能打磨控制方法，包括步骤：通过激光与超声波融合检测获取钢轨表面及内部缺陷数据并离散化为多维节点，构建包含微观‑宏观双集群神经网络的动态图模型预测缺陷演化趋势，基于分形维数与信息熵动态融合多源数据并剔除异常，采用混沌优化与磨损预测生成全局最优打磨参数，最终通过脉冲频率与控制误差的闭环反馈实现参数动态调整。通过多尺度动态图模型实现钢轨缺陷协同感知，结合分形‑熵权动态融合增强数据可靠性，采用混沌优化与磨损预测生成全局最优参数，并通过脉冲‑误差闭环控制实现精准打磨，解决了传统技术中数据融合失效、缺陷响应滞后、参数局部优化及控制精度不足的问题。