钢轨平直度测量仪测试平台仿形面波形数据建模分析

目前钢轨平直度测量仪检测精度评定方法存在大量测量仪的检测数据未参与其检测精度评定的数据统计分析中,为了能精确评定测量仪检测精度,需更多千分尺测量数据而增加人工测量的工作量。采用BP神经网络基于千分尺测量得到仿形面曲线函数B0(n)建立仿形面波形数据数学模型,并基于BP模型残差分析引入周期性函数进行组合修正,以得到千分尺在各个对应的测量仪检测位置上的测量值的曲线函数B(n),通过对比分析测量仪的连续检测数据A(n)与B(n)的相似度,可更充分的对钢轨平直度测量仪的检测精度进行评定及其性能的全面验证。实验结果表明:组合模型建模方法正确可行、建模精度较高,其平均绝对误差仅为0.0218 mm,平均相对误差仅为1.09%。