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针对车轮状态检测中存在的类间样本误分代价不等的问题,利用自适应变异粒子群算法对代价敏感支持向量机(CS-SVM)的参数进行优化.该方法从数据样本中提取不均衡数据创建训练样本,采用代价敏感的支持向量机建模.为了提高分类的精确度,选用径向基核函数优化模型结构.提出了自适应变异粒子群算法优化CS-SVM的两个不同惩罚参数和核函数,并用参数优化的代价敏感支持向量机实现重载机车车轮状态分类.最后,通过仿真验证,车轮状态检测的平均准确率可以达到95%,平均处理速度24 s,具有实时性和较强的鲁棒性,能够满足重载机车运行要求.  相似文献
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针对当列车制动力大于粘着限制时,将产生严重滑行问题,提出了一种高性能的制动力动态分配的优化控制算法。通过建立单节列车受力模型,计算各节列车当前轨面状态下的粘着力。在电制动优先的控制策略下,考虑列车施加的制动力受到粘着力的约束条件,可得动车和拖车分别应施加的总的制动力大小。然后,各节列车按照粘着力的正比例关系,对动车和拖车总的制动力进行再分配。各节列车应施加的制动力均小于其粘着力约束,粘着力大的列车承担更大的制动力。通过仿真软件对该算法进行仿真和分析,说明提出的制动力分配优化控制算法的优越性。  相似文献
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