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申请/专利权人：兰州交通大学

摘要：本申请公开了一种高速列车转向架故障识别及模型训练方法、装置。本申请根据高速列车转向架的结构构建数字孪生模型，并基于跨域信号相似准则，优化数字孪生模型的第一参数；通过优化后的数字孪生模型获取若干模拟数据；通过高速列车转向架各预设节点处的传感器，获取若干高速列车转向架的实测数据；依次结合所有模拟数据以及所有实测数据，训练预设的迁移学习网络模型，获取高速列车转向架故障识别模型；将实时获取的高速列车转向架的监测数据，输入至高速列车转向架故障识别模型，获得高速列车转向架的故障识别结果。本申请充分利用数字孪生模型的优势，提高了特殊故障场景下高速列车转向架故障识别模型精确度，从而提高故障识别结果的正确性。

主权项：1.一种高速列车转向架故障识别模型训练方法，其特征在于，包括：根据高速列车转向架的结构构建数字孪生模型，并基于跨域信号相似准则，对所述数字孪生模型的第一参数进行优化；通过优化后的所述数字孪生模型获取若干模拟数据；通过所述高速列车转向架各预设节点处的传感器，获取若干所述高速列车转向架的实测数据；依次根据所有所述模拟数据以及所有所述实测数据，训练预设的迁移学习网络模型，获取高速列车转向架故障识别模型；所述基于跨域信号相似准则，对所述数字孪生模型的第一参数进行优化，包括：结合所述数字孪生模型，拟合所述第一参数与模拟域加速度信号的映射关系；通过所述映射关系，获取所述高速列车转向架的模拟域加速度信号；通过所述高速列车转向架各预设节点处的传感器，获取所述高速列车转向架的实测域加速度信号；基于所述跨域信号相似准则，以最小化所述高速列车转向架的模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度构建优化目标函数，并结合智能优化算法，优化所有所述第一参数；所述以最小化所述高速列车转向架的模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度构建优化目标函数，包括：依次计算所述高速列车转向架中各预设节点处的模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度；根据各预设节点对应的权重值以及所述相似度，构建所述优化目标函数；所述计算所述高速列车转向架中各预设节点处的模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度，包括： 其中，代表节点处，模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度；和分别代表节点处模拟域以及实测域的加速度信号；代表节点数量；和分别代表和的转置矩阵；所述根据各预设节点对应的权重值以及所述相似度，构建所述优化目标函数，包括： 其中，代表节点处，模拟域加速度信号与实测域加速度信号的相似度；为优化目标函数；为节点的权重值；代表节点数量。

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权利要求：

百度查询： 兰州交通大学 一种高速列车转向架故障识别及模型训练方法、装置