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申请/专利权人：华东交通大学

摘要：本发明公开了一种基于改进PCA‑SVM网络的列车车体振动状态预测分析方法及系统，方法包括：采用K‑means算法对至少一个目标车体振动样本数据进行状态聚类处理，得到至少一个状态数据集，将至少一个状态数据集以及与至少一个状态数据集相对应的车体振动状态标准指标集输入至SVM多类分类器中，训练并生成车体振动状态预测模型，提高了车体振动状态的测算准确率，有利于快速预测铁路机车车辆在不平顺轨道上的振动状态。

主权项：1.一种基于改进PCA-SVM网络的列车车体振动状态预测分析方法，其特征在于，包括：获取至少一个车体振动样本数据，根据预设的结构抽象化策略对所述至少一个车体振动样本数据进行结构抽象化处理，得到至少一个目标车体振动样本数据；采用K-means算法对所述至少一个目标车体振动样本数据进行状态聚类处理，得到至少一个状态数据集，其中，某一状态数据集中包含相同状态的各个车体振动样本数据，且某一状态数据集与某一车体振动状态标准指标集相关联；将所述至少一个状态数据集以及与所述至少一个状态数据集相对应的车体振动状态标准指标集输入至SVM多类分类器中，训练并生成车体振动状态预测模型，其中，所述SVM多类分类器中包含数据特征增强策略，所述数据特征增强策略的表达式为： ，式中，为增加函数，为削弱函数，为状态函数，为误差函数，为变化阈值，为特征参数指标，为特征状态，为特征维数，为特征权重，为特征核函数参数，为模态幅值，为结构波数，为激励频率，为形状函数系数，为缩减因子，为缩减波数，为状态权值，为重构权值，为目标域状态，为边缘概率函数，为表征状态，为状态波数，为误差最大值，为误差惩罚系数，为误差核化映射系数，为误差波数，为激活函数，为权重系数，为网络权重； ，式中，为权重阈值，为强权重，为上限权重，为偏置权重； ，式中，为最优权重，为最差特征，为理想特征，为搜索特征，为上限特征，为特征偏量，为特性位置，为特征数量，为最优特征数；根据预设的灵敏度调节策略获取轨道交通设备的实时振动信号，得到实时车体振动数据；将所述实时车体振动数据经过所述结构抽象化处理和所述状态聚类处理后，输入至所述车体振动状态预测模型中，所述车体振动状态预测模型输出得到车体振动状态预测结果。

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