基于自适应粒子群算法的轨下基础病害识别

基于车辆-轨道耦合动力学模型，对不同轨下基础病害情况下的轨枕振动响应进行仿真分析。提出利用支持向量机算法和粒子群算法对轨下基础病害进行识别。为了提高粒子群算法的收敛速度，提出一种自适应粒子群算法，并将所提方法应用于轨下基础病害识别仿真，分析不同病害条件下的轨枕振动特征。研究表明：所提算法的病害识别准确率≥80%,且其算法收敛速度有明显提升。