基于车辆悬架振动响应的地面分类研究

摘要：

为提升车辆在自然界地面上行驶时利用悬架振动响应识别地面类型的分类准确率,提出将时域参数特征和小波包能量特征相结合的特征提取方法,利用概率神经网络(PNN)对地面进行分类,对比了时域参数特征、小波包能量特征及两者结合的分类效果.试验中,使用道路模拟试验台输出6种路面时域高程,将单轴加速度传感器安装在车辆悬架摆臂上,采集垂向加速度信号.结果表明,使用提出的特征提取方法可以取得良好的分类效果,平均分类准确率达到了91.3％,明显优于其它两种方法.

关键词：地面分类、振动、小波包、概率神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51005018

在线出版日期：2018-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：155-159