重載機(jī)車(chē)牽引與制動(dòng)性能的發(fā)揮效果依賴(lài)于輪軌粘著利用狀況。粘著的狀態(tài)一般可分為:正常運(yùn)行、打滑征兆、微小打滑、嚴(yán)重打滑這四種,其中打滑征兆向微小打滑的過(guò)渡十分迅速,從微小打滑發(fā)展到嚴(yán)重打滑會(huì)引發(fā)輪對(duì)打滑和空轉(zhuǎn)以及脫軌等安全事故。現(xiàn)階段重載機(jī)車(chē)粘著狀態(tài)識(shí)別的研究主要集中在基于模型的方法中,因?yàn)橹剌d機(jī)車(chē)的輪軌間物理結(jié)構(gòu)復(fù)雜,各種裝置之間交錯(cuò)影響難以分析透徹,所以在建模過(guò)程中無(wú)法透徹的進(jìn)行機(jī)理分析。針對(duì)上述不足,本文根據(jù)重載機(jī)車(chē)粘著狀態(tài)的數(shù)據(jù)變化特征,研究了基于遺傳算法優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、極限學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的粘著狀態(tài)識(shí)別方法。(1)針對(duì)重載機(jī)車(chē)粘著特性進(jìn)行了分析,結(jié)合重載機(jī)車(chē)粘著狀態(tài)由正常到出現(xiàn)打滑征兆、微小打滑到嚴(yán)重打滑過(guò)渡不明顯的特點(diǎn),定義了四種粘著狀態(tài)的劃分依據(jù)。(2)針對(duì)現(xiàn)有方法對(duì)粘著狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率不高的現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)了結(jié)合遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)粘著狀態(tài)識(shí)別方法,該方法在粘著狀態(tài)識(shí)別小規(guī)模測(cè)試集上表現(xiàn)良好。(3)針對(duì)粘著狀態(tài)之間變化迅速的工程特點(diǎn),同時(shí)為了對(duì)比分析找出更適合用于重載機(jī)車(chē)的粘著狀態(tài)識(shí)別方法。進(jìn)一步地,研究了極限學(xué)習(xí)機(jī)理論與重載機(jī)車(chē)粘著特性結(jié)合的粘著狀態(tài)識(shí)別方法,建立了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的粘...

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-2粘著輪軌簡(jiǎn)化模型

由于蠕滑區(qū)內(nèi)車(chē)輪與鋼速度ωr，二者之間的速度rvωMP

圖3-2鏈?zhǔn)角髮?dǎo)圖

通常認(rèn)為Rosenblatt在1958年提出的感知器是第一種用來(lái)進(jìn)行分類(lèi)（模）的神經(jīng)元算法，最初的感知器是一種二分類(lèi)算法，與SVM不同的是感需間隔最大化[60]。感知器問(wèn)世，無(wú)疑對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)科研地位進(jìn)行了一次推。但后來(lái)Minsky在他的著作中證明了感知器的嚴(yán)重功能性....

圖3-3順向求導(dǎo)由圖3-3可知，當(dāng)元素b變化時(shí)，元素c和元素d以同樣的速度進(jìn)行變化，當(dāng)元素c變化時(shí)，元素e又以2倍的速度變化，當(dāng)元素d變化時(shí)，元素e以3倍

圖3-3順向求導(dǎo)由圖3-3可知，當(dāng)元素b變化時(shí)，元素c和元素d以同樣的速度進(jìn)行變化素c變化時(shí)，元素e又以2倍的速度變化，當(dāng)元素d變化時(shí)，元素e以3度變化。

圖3-4反向求導(dǎo)綜上，當(dāng)元素b變化時(shí)，元素e按照其5倍的速度變化

圖3-3順向求導(dǎo)由圖3-3可知，當(dāng)元素b變化時(shí)，元素c和元素d以同樣的速度進(jìn)行當(dāng)元素c變化時(shí)，元素e又以2倍的速度變化，當(dāng)元素d變化時(shí)，元素e的速度變化。

本文編號(hào)：3951572