非线性自回归模型在轨道车辆转向架运行状态辨识中的应用

摘要

提出一种基于非线性自回归模型(GNAR模型)的轨道车辆转向架运行状态辨识方法.对不同状态的转向架系统输出信号建立GNAR模型,通过模型特征量,辨识系统不同状态,实现转向架运行品质实时动态监测.在ADAMS/Rail平台下的虚拟样机仿真实验说明了该方法的有效性和可行性,GNAR模型的特征量能够体现车辆转向架系统运行状态信息变化,用于判别其是否偏离正常功能,通过对这些特征量的监测和辨识,可以保证车辆系统的运行安全.