典型文献
基于离线监督性学习的高铁轮轨关系在线检测技术
文献摘要：
为维持高铁稳定运行,提升资源运输安全,在离线监督性学习算法的基础上,提出了 一种轮轨关系在线检测技术.通过高速摄像机获取待检测图像,并进行拼接处理;计算加速度、轮轨力和轮轨间关系,依据关键部分的振动值得到列车的加速度值,以此判断列车是否处于平稳运行状态;通过间接测量法计算列车的横向力平衡方程和侧滚力矩平衡方程,得到轮轨力具体值;通过k均值算法聚类处理以明确各个样本的类中心,找出样本数量最少的类,设为异常类,完成高铁轮轨关系的在线检测.仿真实验结果表明,在稳定性、数据可靠性和实际应用方面,各项参数曲线变化幅度极为相同,曲线走向几乎一致,且使用后的轮轨接触状态较好,满足高铁轮轨关系在线检测技术的实际应用需求.
文献关键词：
离线监督性学习;轮轨关系;k均值算法;类中心;横向力平衡方程
中图分类号：
作者姓名：
李雪飞;吴月菊;孙艳红;王宇超
作者机构：
中车长春轨道客车股份有限公司,吉林长春130000
文献出处：
引用格式：
[1]李雪飞;吴月菊;孙艳红;王宇超-.基于离线监督性学习的高铁轮轨关系在线检测技术)[J].机械与电子,2022(04):61-65
A类：
离线监督性学习,高铁轮轨,横向力平衡方程
B类：
轮轨关系,在线检测技术,运输安全,高速摄像机,拼接,轮轨力,振动值,列车,间接测量法,力矩平衡,类中心,样本数量,数据可靠性,曲线变化,轮轨接触,接触状态,应用需求
AB值：
0.175446
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