基于Transformer的人工神经网络城轨列车车轮磨耗预测模型构建

针对目前已有地铁列车车轮磨耗预测模型，在大量车辆车轮廓型数据支撑下，分析车轮磨耗规律，如廓形参数及等效锥度等因素与踏面磨耗、轮缘磨耗之间的关系，研究各参数与车轮磨耗之间的相关性。采用数据驱动方式，构建一种基于Transformer的人工神经网络，用于建立车轮磨耗预测模型。试验结果表明，基于数据驱动的车轮磨耗预测网络能够实现车轮磨耗的准确预测，可用于预测车轮使用寿命，减少相关成本，提高经济效益。