10.11857/j.issn.1674-5124.2020090033
基于动力学仿真数据的高速列车蛇行状态识别
近年来,人工智能技术广泛应用于高速列车运行状态的识别.用作列车运行状态识别的机器学习和深度学习模型需要大量的数据,然而在实测数据中获取的蛇行失稳数据样本少且不均衡,再者,由于实测数据获取成本高,实际采集数据困难,难以满足各种运行条件(稳定、小幅蛇行失稳和大幅蛇行失稳状态).为解决以上问题,通过SIMPACK软件建立高速列车动力学仿真模型,模拟出车辆的各种运行状态数据.对仿真数据和实测数据进行互信息分析和希尔伯特-黄变换(HHT)分析,发现仿真数据在时域特征和频域特征上与实测数据高度相似.把仿真数据作为训练集,用来训练高速列车运行状态识别的人工智能算法模型,再用实测数据作为测试集进行验证.实验结果表明:仿真数据用于机器学习和深度学习模型中都能得到很好的结果,说明仿真数据可以作为训练集用于复杂的深度学习模型中.
高速列车、蛇行失稳、小幅蛇行、互信息分析、HHT
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U270.1+1(车辆工程)
国家自然科学基金项目;四川省科技计划资助
2021-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
120-126
