采用遗传神经网络的轮轨力建模方法-论文.pdf

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1、第44卷第7期哈尔滨工业大学学报V0I．44No．72012年7月JOURNALOFHARBININSTITUTEOFTECHNOL0GYJuly2012采用遗传神经网络的轮轨力建模方法蔡国强，邢宗义，潘丽莎，程晓卿，秦勇(1．北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室，100044北京；2．南京理工大学机械工程学院，210094南京；3．广州市地下铁道总公司车辆中心，510320广州)摘要：为解决轮轨力建模问题，提出了一种基于遗传算法和径向基函数神经网络的轮轨力建模方法，该方法基于轨道不平顺输入实现了轮轨力的预测．在径向基函数神经网络的中心、宽度和权值参

2、数上，分别采用遗传算法、最大距离法和最小二乘法来确定，从而提高建模精度并减轻该算法的计算量，实现了快速准确的轮轨力神经网络建模．仿真试验结果表明：提出的轮轨力建模方法具有较高的预测性能．关键词：轨道不平顺；轮轨力；建模；神经网络；遗传算法中图分类号：U216；TP183文献标志码：A文章编号：0367—6234(2012)O7—0l14—06Modellingofwheel-railforcebasedongeneticneuralnetworksCAIGuo．qiang，XINGZong—yi，PANLi．sha。，CHENGXiao．qing，Qinyo

3、ng(1．StateKeyLabofTrafficControlandSafety，BeijingJiaotongUniversity，100044Beijing，China；2．SchoolofMechanicalEngineering，NanjingUniversityofScienceandTechnology，210094Nanjing，China；3．Vehiclecenter，GuangzhouMetroCorporation，510320Guangzhou，China)Abstract：Tosolvethemodellingproblemofw

4、heel—railforce，amodellingapproachbasedonthegeneticalgo—rithmandradialbasisfunctionneuralnetworkmethodisproposed，whichcanpredicttheoutputofwheel—railforceusingtheinputoftrackirregularities．Inordertoimprovetheaccuracyofthedesignedneuralnetworkandrelievethecomputationalburden，thecente

5、rs，widthsandweightsoftheneuralnetworkaredeterminedusingthemaximumdistancemeasure，theleastsquaremethodandgeneticalgorithm，respectively．Thesimulationresuhsindicatethattheproposedmethodcanpredictwheel·railforcewithhighprecision．Keywords：wheel-railforce；trackirregularity；modelling；neur

6、alnetwork；geneticalgorithm随着我国高速客运列车速度和货运列车重载轮轨力_3J．由于测力轮对存在着价格高昂、养护的不断增加；机车车辆与轨道系统之间的相互作维修成本高等缺点，我国目前仅有极少量的轨道用状况越来越严重．作为导致轨道失效、破坏、车检测车或综合检测列车装备了测力轮对，实现了辆部件损伤的主要因素，轮轨力越来越成为轨道轮轨力的测量，但这远远不能满足快速发展的高检测项目的重要内容之一，主要被用来评价列车速重载铁路对基于轮轨力安全性评价等需求．运行的安全性、平稳性和舒适性_】J．目前轮轨力为克服测力轮对的缺点，部分学者采用系统辨的测量

7、主要是通过测力轮对的方式实现，将应变识与建模方法，通过对易于实现的轨道不平顺数据传感元件安装在车轮上，利用车轮的变形来获取的测量，建立轨道不平顺和轮轨力之间的模型，实现轮轨力输出的预测．E．G．Berggren等通过对轨收稿日期：2011—10—15．道、车辆和轮轨关系的分析，构建了轨道不平顺与基金项目：国家自然科学基金资助项目(61074151)；国家科技支撑计划资助项目(2011BAGO1B05)；轨道交通国家轮轨力之间的状态方程，可在时域或频域内进行不重点实验室开放课题资助项目(RCS2009K010)；南京同速度的长区间的轮轨力仿真计算．F．Xia等

8、理工大学紫金之星资助项目(2010GJPY007)．