La adherencia rueda-riel es uno de los factores clave que limitan el rendimiento de tracción de los vehículos ferroviarios. Para satisfacer las necesidades de optimización de la adherencia y obtener rápidamente las características de deslizamiento rueda-riel en condiciones operativas específicas, se propone un método de identificación de características de adherencia rueda-riel basado en un modelo no lineal. El método propuesto, basado en el algoritmo tradicional de optimización basado en el aprendizaje-enseñanza (TLBO), se ha adaptado a la naturaleza específica de la identificación de parámetros del modelo no lineal de adherencia rueda-riel, mejorando tanto la velocidad de búsqueda en las primeras etapas como la precisión de búsqueda en las etapas posteriores del algoritmo. El algoritmo de identificación propuesto se valida utilizando datos experimentales del locomotora de doble flujo sudafricano 22E. Los resultados de validación demuestran que el algoritmo de identificación propuesto puede obtener un modelo de características de adherencia rueda-riel no lineal con un error promedio de coeficiente de adherencia de alrededor de 0.01 en 50 pasos de iteración. Estos resultados de validación indican perspectivas prometedoras para la práctica de ingeniería del algoritmo propuesto.