摘要
列车提速或高速运行时时常出现列车脱轨事故.这些脱轨事故由于脱轨机理复杂、影响因素众多,仅仅采用过去传统的脱轨理论很难进行分析.由于系统的强非线性,目前尚未对脱轨机理有清楚地认识,难以建立准确的数学模型进行脱轨预警.本文针对这种情况,提出了将神经网络技术用于列车脱轨预警的思路.在既有脱轨理论及实验数据分析基础上,抽取出影响高速列车脱轨的主要因素,并建立了列车脱轨预警的神经网络模型,实验证明了该模型的可行性.根据从已训练好的神经网络中提取的知识和规则,可用于脱轨理论的完善和补充,并有助于进一步建立列车运行稳定性趋势的预测模型.
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