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基于神经网络的列车轮对尺寸在线检测系统跟踪校正方法
引用本文:方恩权,覃杰,耿立立.基于神经网络的列车轮对尺寸在线检测系统跟踪校正方法[J].机车电传动,2019(4):136-140,149.
作者姓名:方恩权  覃杰  耿立立
作者单位:广州地铁集团有限公司,广东广州,510302;广州市奥特创通测控技术有限公司,广东广州,510020
摘    要:列车轮对在线检测系统作为国内轨道交通运维领域的基础装备之一,主要用于检测列车走行部运行过程中的状态,包括轮对尺寸、踏面擦伤和轴温。其中轮对尺寸在线检测由于具有一定的技术难度,并且轮对尺寸与轮轨动力学关联密切,因此越来越受到重视。文章以工程实例分析了轮对尺寸在线检测系统的溯源校准方法和保障其长期稳定运行的核心难题,介绍了基于神经网络方法的参数跟踪校正关键步骤,并提出一种在轮对尺寸在线测量中改善轮对径向跳动、轴向位移对测量结果影响的误差补偿方法及应用效果。

关 键 词:轮对尺寸  在线检测  神经网络  参数校正  轴向位移  径向跳动

Traceable Calibration Method for Online Measurement System of Train Wheelset Profile Based on Neural Network
Abstract:
Keywords:
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