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申请/专利权人：西南交通大学
摘要：本发明属于高铁轮轨状态监测技术领域，具体公开了一种基于特征融合变维卷积神经网络的轮轨状态识别方法。选择轴箱垂向加速度作为状态识别的原始振动，对车辆‑轨道耦合动力学系统进行建模，仿真得到不同速度以及不同轮轨激励下所产生的轴箱垂向振动加速度时域响应，对时域信号傅里叶变换后得到其频谱，将二者同时送入特征融合的变维卷积神经网络进行状态识别。实现了对列车轮轨状态快速、准确识别，解决了时频分析、主成分分析方法以及现有车载轮轨状态监测系统在复杂工况下轮轨状态判别困难的问题。
主权项：1.一种基于特征融合变维卷积神经网络的轮轨状态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.建立车辆-轨道耦合动力学系统模型，并通过仿真获得轴箱垂向振动加速度时域响应；S2.对获得的轴箱垂向振动加速度时域响应进行分析与预处理，构建轮轨不良状态数据集；S3.建立时、频特征融合的变维卷积神经网络诊断模型；S4.将轮轨不良状态数据集输入神经网络，对神经网络进行训练；S5.利用训练好的变维卷积神经网络诊断模型对轮轨状态进行识别，并输出轮轨状态识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南交通大学 一种基于特征融合变维卷积神经网络的轮轨状态识别方法
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