基于BP神经网络的轨道不平顺与车体振动关联模型

利用Welch谱分析方法得到实测车体振动加速度功率谱的分布,确定车体振动能量主要集中的频段;用相干函数确定在这些频段中与车体振动相干性较强的轨道不平顺,以此轨道不平顺和对应的车辆运行速度为模型的输入变量,车体振动加速度作为模型的输出变量;考虑轨道不平顺与车体振动加速度之间存在的时间延迟步,采用主成分分析法对模型多维输入进行降维处理,构建车体振动与轨道不平顺之间3层BP神经网络关联模型,关联模型的参数由实测数据训练神经网络得到。对比模型输出与实测振动的结果表明:模型输出结果与实测数据相关程度高,波形吻合好,两者之间的残差近似符合零均值正态分布。