典型文献
基于最小二乘和BP神经网络算法的转辙机测力方法探究
文献摘要：
目前,转辙机牵引力测量多采用销式力传感器代替动作杆与道岔连接销的方法,该方法存在较大的安全隐患,只能临时测量,不能实时测量转辙机牵引力.因此以S700K为研究对象,在前人研究的基础上,提供一种能够实现实时测量转辙机牵引力的非接触式测方法.采用高精度激光位移传感器采集转辙机动作杆速度信息,运用齿轮等效杠杆法结合所测转辙机动作杆速度信息将电机齿轮输出力转换为转辙机牵引力.为提高测量数据的准确度,通过最小二乘法对数据进行初步补偿,再通过BP神经网络对数据进行二次补偿.实验证明,经双重补偿后的数据平均误差为7％,较为精确地测量了转辙机拉力.
文献关键词：
转辙机;非接触式;实时监测;最小二乘;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
林涛;王松;刘英舜;刘昭;陆弘毅;沈悦
作者机构：
南京理工大学自动化学院,江苏南京210094
文献出处：
引用格式：
[1]林涛;王松;刘英舜;刘昭;陆弘毅;沈悦-.基于最小二乘和BP神经网络算法的转辙机测力方法探究)[J].测控技术,2022(01):46-50
A类：
B类：
神经网络算法,转辙机,测力,方法探究,牵引力,力传感器,道岔,实时测量,S700K,非接触式,激光位移传感器,速度信息,齿轮,杠杆法,输出力,测量数据,平均误差,拉力
AB值：
0.265082
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