【摘 要】
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轮轨作用力是列车对轨道状态的激励响应,是列车安全监控的重要信息指标,对保证列车的行车安全意义重大.现有的轮轨力采集设备存在容易磨损、使用周期短等问题,导致数据采集困
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学牵引动力国家重点实验室,奥塔哥大学计算机科学系
【基金项目】
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国家重点研发计划（2018YFB1201701）;四川省科技计划（2019YJ0214）
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轮轨作用力是列车对轨道状态的激励响应,是列车安全监控的重要信息指标,对保证列车的行车安全意义重大.现有的轮轨力采集设备存在容易磨损、使用周期短等问题,导致数据采集困难,使用成本高昂;而列车的振动信号数据则更容易采集,利用振动信号来反演轮轨力一直是相关研究的热点和重点.但常见的轮轨力反演方法大多基于模型驱动,识别精度低,且辨析条件较为苛刻,难以真正应用于工程实践.结合振动信号和轮轨力的数据特性,提出一种数据驱动的轮轨力反演模型.经过实验验证,在直线轨道工况下,相关系数可达0.9911,而目前传统模型最好结果
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