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试验研究 铁道车辆 第 卷第 期 年 月
[[ F FGGS F
#
#
文章编号! #
LPPR*TOPR RPPO PR*PPPV*PU
基于试验数据的城轨车辆二系悬挂系统
神经网络辨识研究
王耀文!张济民!程祖国
同济大学 铁道与城市轨道交通研究院!上海 #
FGG996
摘 要!针对城市轨道车辆二系悬挂系统的输入 输出动态关系!根据实测数据应用神经网络对城市轨道车辆二系
*
#
悬挂系统进行辨识!建立了二系悬挂动态系统神经网络模型$仿真结果表明%所采用的辨识网络能够对城市轨道车辆二
系悬挂系统的动态关系进行有效的辨识!可以建立一个分析二系悬挂系统特性的神经网络模型$
关键词!城轨车辆悬挂神经网络系统辨识
中图分类号! a 文献标识码!
BF8G1996 18 #
# # #
神经网络本身所具有的非线性特性!自学习以及 YU神经网络是采用误差反向传播学习算法的一
## ##
自适应能力使神经网络具有对非线性映射的任意逼 种多层前向神经网络其结构如图 所示#理论上已
6
近能力可以用神经网络来模拟实际系统的输入 输出 经证明用三层神经网络就能逼近任意的非线性函数
*
关系#在对非线性系统建模时神经网络可以获得满 并已成功地应用于非线性系统的辨识#
意精度和较高可靠性的模型#此外基于神经网络还
可以进行在线辨识能更有效地对系统进行实时仿真
分析#城轨车辆在线路上运行时不确定因素很多运
用神经网络对城轨车辆二系悬挂系统进行辨识是了解
城轨车辆参数的一种有效方法#
本文的数据来源于对广州地铁二号线车辆的在线
试验在试验中测得了二系悬挂系统输入 输出数据
*
并根据这些实测的数据应用神经网络对城市轨道车
辆二系悬挂系统进行辨识建立二系悬挂动态系统神 图L 2神经网络结构
#
经网络模型#
LKR 2学习算法
#
L 2神经网络理论
# YU神经网络的学习算法采用 YU学习算法即
(误差反向传播算法)是一种有监督的学习过程#对
LKL 2神经网络的概念
# 整个神经网络来说有学习阶段和工作阶段#在学习
神经网络是模拟人脑的神经活动以神经元为基
阶段沿前向计算对应输入的网络输出再将网络输出
本单元通过大量的神经元互相作用而构成的一个系
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