一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法

本发明公开了一种基于轻量化神经网络的机车车轮多边形损伤检测方法，包括步骤：获取重载机车在不同运行速度和不同车轮多边形磨耗程度组合下的轴箱垂向振动加速度响应信号，对信号进行预处理后，通过快速傅里叶变换获取信号的频域特征，并基于频域特征构建样本数据集，构建车轮多边形损伤检测网络模型，使用样本数据集对模型进行训练，使用训练好的多边形损伤检测网络模型识别车轮多边形磨耗幅值，完成车轮多边形的损伤检测。该方法能够实现重载机车车轮多边形磨耗程度的精准定量检测，具有准确高效、鲁棒性强的特点，同时具有较好的可解释性。