基于小波包能量譜與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路扣件松脫檢測(cè)算法研究

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摘要：為實(shí)現(xiàn)鐵路扣件在服役過程中松脫位置及松脫程度的準(zhǔn)確檢測(cè)，提出一種基于小波包能量譜與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路扣件松脫檢測(cè)算法。首先，參照現(xiàn)行規(guī)范，在實(shí)地設(shè)計(jì)了7種鐵路扣件不同松脫工況，并依次采集各工況下所對(duì)應(yīng)的鋼軌垂向振動(dòng)加速度信號(hào)；隨后，對(duì)采集到的鋼軌垂向振動(dòng)加速度信號(hào)進(jìn)行7層dB40小波包分解，獲取各工況下對(duì)應(yīng)的小波包節(jié)點(diǎn)能量比數(shù)據(jù)信息，在此基礎(chǔ)上，從距離和維度兩個(gè)角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一個(gè)向量相異系數(shù)指標(biāo)（VDC）用以實(shí)現(xiàn)松脫扣件的定位；此外，依據(jù)數(shù)據(jù)特征，采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建PSO-BP鐵路扣件松脫程度檢測(cè)模型，并進(jìn)行參數(shù)敏感性分析。（剩余16499字）