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申请/专利权人：华东交通大学
摘要：本发明公开了一种基于改进BP神经网络的轨道病害监测方法及系统，方法包括：对钢轨振动信号进行VMD分解，并根据熵值筛选特征矩阵策略对分解得到的IMF信号的样本熵进行筛选，得到样本熵特征矩阵；提取钢轨振动信号中的特征信息，并将特征信息与各个目标IMF信号的样本熵特征进行融合操作，得到融合特征信息；将融合特征信息输入至改进BP神经网络中，并基于动态参数调整策略对改进BP神经网络进行迭代训练，得到轨道病害监测模型。
主权项：1.一种基于改进BP神经网络的轨道病害监测方法，其特征在于，包括：根据预设的信号抗混叠处理规则获取钢轨振动信号，所述信号抗混叠处理规则的表达式为： ， ，式中，为阻带衰竭，为信号所位于的奈奎斯特区，为采样频率，为信号的频率上限，为载波频率，为积分，为采集的钢轨振动信号带宽，为3dB带宽，为信号的频率下限，为滤波器阶数；对所述钢轨振动信号进行VMD分解，并根据熵值筛选特征矩阵策略对分解得到的IMF信号的样本熵进行筛选，得到样本熵特征矩阵，其中，所述样本熵特征矩中包含各个目标IMF信号的样本熵特征；根据预先构建的DRSN深度学习模型提取所述钢轨振动信号中的特征信息，并将所述特征信息与各个目标IMF信号的样本熵特征进行融合操作，得到融合特征信息；将所述融合特征信息输入至改进BP神经网络中，并基于动态参数调整策略对所述改进BP神经网络进行迭代训练，得到轨道病害监测模型；将获取的实时钢轨振动信号输入至所述轨道病害监测模型中，所述轨道病害监测模型输出得到与所述实时钢轨振动信号相对应的监测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华东交通大学 一种基于改进BP神经网络的轨道病害监测方法及系统
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