基于GA-BP神经网络的列车轮对振动信号研究

轮对作为列车行驶的关键走行部件，对其故障的实时检测与精确诊断具有重要意义。通过小波包算法对轮对振动信号进行分解，提取轮对故障特征向量，以此作为输入参数，建立GA-BP诊断模型，采集振动信号样本对模型进行训练和测试。试验结果表明：GA-BP算法能够对轮对故障做出精确诊断。设计了轮对故障监测软件，实现了轮对信息监测的实时化与可视化。