典型文献
基于车辆振动响应反向分析的路面等级辨识方法
文献摘要：
提出一种利用希尔伯特黄变换和概率神经网络进行车辆振动响应反向分析的路面等级辨识方法,为主动悬架控制提供有效信息.建立车辆模型和随机输入路面模型,利用希尔伯特黄变换对不同等级路面下的车辆振动响应仿真数据进行分解变换,得到车辆振动响应的瞬时能量;提取瞬时能量的敏感特征参数,利用概率神经网络训练路面分类器,确定路面等级与特征参数范围的映射关系,完成路面等级分类器的设计;利用加速度传感器采集车辆在典型路面下的振动响应数据,提取试验数据的特征参数,并将其输入到训练完成的路面分类器中,实现试验路面等级辨识.辨识结果表明,基于车辆振动响应的反向分析法,结合希尔伯特黄变换和概率神经网络,可以实现对车辆当前行驶路面等级的辨识.
文献关键词：
路面等级辨识;反向分析;希尔伯特黄变换;概率神经网络
中图分类号：
作者姓名：
陈双;王丽佳
作者机构：
辽宁工业大学 汽车与交通工程学院,辽宁 锦州 121000
文献出处：
引用格式：
[1]陈双;王丽佳-.基于车辆振动响应反向分析的路面等级辨识方法)[J].振动与冲击,2022(17):145-151,169
A类：
路面等级辨识,路面分类,路面等级分类
B类：
振动响应,反向分析,辨识方法,希尔伯特黄变换,概率神经网络,主动悬架,悬架控制,有效信息,立车,车辆模型,入路,不同等级,仿真数据,解变,瞬时能量,敏感特征,神经网络训练,分类器,参数范围,映射关系,加速度传感器,采集车,响应数据,提取试验
AB值：
0.210109
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