摘要
本申请实施例提供一种弓网系统的载流摩擦系数预测系统、方法和电子设备。在本申请实施例中,使用多个弓网系统在不同载流工况下的多个历史振动信号及对应的实际载流摩擦系数进行模型训练,得到载流摩擦系数预测模型,该载流摩擦系数预测模型能够有效捕捉振动信号与载流摩擦系数之间的复杂关联关系。这样,训练得到的载流摩擦系数预测模型能够基于弓网系统在载流摩擦过程中产生的历史时间段内的振动信号对弓网系统在载流摩擦过程中产生载流摩擦系数的精确预测,具有较强的适应性,能够适用于不同的工作环境和工况,甚至在恶劣工况下也能准确预测载流摩擦系数,为提升了弓网系统的安全性、可靠性和经济性提供保障。
技术关键词
弓网系统
递归神经网络
训练样本集
信号
非线性
预测系统
后台服务器
终端设备
短时傅里叶变换
皮尔逊相关系数
电子设备
时间段
存储计算机程序
恶劣工况
存储器
指标
参数